On 3 January 2000, the Galileo spacecraft passed close to Europa when it was located far south of Jupiter's magnetic equator in a region where the radial component of the magnetospheric magnetic field points inward toward Jupiter. This pass with a previously unexamined orientation of the external forcing field distinguished between an induced and a permanent magnetic dipole moment model of Europa's internal field. The Galileo magnetometer measured changes in the magnetic field predicted if a current-carrying outer shell, such as a planet-scale liquid ocean, is present beneath the icy surface. The evidence that Europa's field varies temporally strengthens the argument that a liquid ocean exists beneath the present-day surface.

Single-molecule localization microscopy (SMLM) describes a family of powerful imaging techniques that dramatically improve spatial resolution over standard, diffraction-limited microscopy techniques and can image biological structures at the molecular scale. In SMLM, individual fluorescent molecules are computationally localized from diffraction-limited image sequences and the localizations are used to generate a super-resolution image or a time course of super-resolution images, or to define molecular trajectories. In this Primer, we introduce the basic principles of SMLM techniques before describing the main experimental considerations when performing SMLM, including fluorescent labelling, sample preparation, hardware requirements and image acquisition in fixed and live cells. We then explain how low-resolution image sequences are computationally processed to reconstruct super-resolution images and/or extract quantitative information, and highlight a selection of biological discoveries enabled by SMLM and closely related methods. We discuss some of the main limitations and potential artefacts of SMLM, as well as ways to alleviate them. Finally, we present an outlook on advanced techniques and promising new developments in the fast-evolving field of SMLM. We hope that this Primer will be a useful reference for both newcomers and practitioners of SMLM.

Accelerating PALM/STORM microscopy with deep learning allows super-resolution imaging of >1,000 cells in a few hours. The speed of super-resolution microscopy methods based on single-molecule localization, for example, PALM and STORM, is limited by the need to record many thousands of frames with a small number of observed molecules in each. Here, we present ANNA-PALM, a computational strategy that uses artificial neural networks to reconstruct super-resolution views from sparse, rapidly acquired localization images and/or widefield images. Simulations and experimental imaging of microtubules, nuclear pores, and mitochondria show that high-quality, super-resolution images can be reconstructed from up to two orders of magnitude fewer frames than usually needed, without compromising spatial resolution. Super-resolution reconstructions are even possible from widefield images alone, though adding localization data improves image quality. We demonstrate super-resolution imaging of >1,000 fields of view containing >1,000 cells in ∼3 h, yielding an image spanning spatial scales from ∼20 nm to ∼2 mm. The drastic reduction in acquisition time and sample irradiation afforded by ANNA-PALM enables faster and gentler high-throughput and live-cell super-resolution imaging.

Confocal laser scanning microscopy is a powerful and popular technique for 3D imaging of biological specimens. Although confocal microscopy images are much sharper than standard epifluorescence ones, they are still degraded by residual out-of-focus light and by Poisson noise due to photon-limited detection. Several deconvolution methods have been proposed to reduce these degradations, including the Richardson-Lucy iterative algorithm, which computes maximum likelihood estimation adapted to Poisson statistics. As this algorithm tends to amplify noise, regularization constraints based on some prior knowledge on the data have to be applied to stabilize the solution. Here, we propose to combine the Richardson-Lucy algorithm with a regularization constraint based on Total Variation, which suppresses unstable oscillations while preserving object edges. We show on simulated and real images that this constraint improves the deconvolution results as compared with the unregularized Richardson-Lucy algorithm, both visually and quantitatively.

Abstract Regulation of RNA abundance and localization is a key step in gene expression control. Single-molecule RNA fluorescence in-situ hybridization (smFISH) is a widely used single-cell-single-molecule imaging technique enabling a quantitative understanding of gene expression and its regulatory mechanisms. Recent progress in experimental techniques provides larger data-sets, requiring adequate tools for data analysis and exploration. Here, we present FISH-quant v2, a highly modular analysis tool accessible both for non-experts and experts, which we validated and applied on large-scale smFISH image datasets. Our package allows the user to detect isolated and clustered mRNA spots, segment nuclei and cells, quantify RNA localization patterns and visualize these results at the single-cell level.

Abstract The current COVID-19 pandemic is caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). The positive-sense single-stranded RNA virus contains a single linear RNA segment that serves as a template for transcription and replication, leading to the synthesis of positive and negative-stranded viral RNA (vRNA) in infected cells. Tools to visualize viral RNA directly in infected cells are critical to analyze its replication cycle, screen for therapeutic molecules or study infections in human tissue. Here, we report the design, validation and initial application of fluorescence in situ hybridization (FISH) probes to visualize positive or negative RNA of SARS-CoV-2 (CoronaFISH). We demonstrate sensitive visualization of vRNA in African green monkey and several human cell lines, in patient samples and human tissue. We further demonstrate the adaptation of CoronaFISH probes to electron microscopy (EM). We provide all required oligonucleotide sequences, source code to design the probes, and a detailed protocol. We hope that CoronaFISH will complement existing techniques for research on SARS-CoV-2 biology and COVID-19 pathophysiology, drug screening and diagnostics.

Summary In order to replicate, the Human Immunodeficiency Virus (HIV-1) reverse transcribes its RNA genome into DNA, which subsequently integrates into host cell chromosomes. These two key events of the viral life cycle are commonly viewed as separate not only in time but also in cellular space, since reverse transcription (RT) is thought to be completed in the cytoplasm before nuclear import and integration. However, the spatiotemporal organization of the early replication cycle in macrophages, natural non-dividing target cells that constitute reservoirs of HIV-1 and an obstacle to curing AIDS, remains unclear. Here, we demonstrate that infected macrophages display large nuclear foci of viral DNA and viral RNA, in which multiple genomes cluster together. These clusters form in the absence of chromosomal integration, sequester the paraspeckle protein CPSF6 and localize to nuclear speckles. Strikingly, we show that viral RNA clusters consist mostly of genomic, incoming RNA, both in cells where RT is pharmacologically suppressed and in untreated cells. We demonstrate that, after temporary inhibition, RT can resume in the nucleus and lead to vDNA accumulation in these clusters. We further show that nuclear RT can result in transcription competent viral DNA. These findings change our understanding of the early HIV-1 replication cycle, and may have implications for understanding HIV-1 persistence.

Summary Local translation allows a spatial control of gene expression. Here, we performed a dual protein/mRNA localization screen, using smFISH on 523 human cell lines expressing GFP-tagged genes. A total of 32 mRNAs displayed specific cytoplasmic localizations, and we observed local translation at unexpected locations, including cytoplasmic protrusions, cell edges, endosomes, Golgi, the nuclear envelope and centrosomes, the latter being cell cycle dependent. Quantitation of mRNA distribution and automatic pattern classification revealed a high degree of localization heterogeneity between cells. Surprisingly, mRNA localization frequently required ongoing translation, indicating widespread co-translational RNA targeting. Interestingly, while P-body accumulation was frequent (15 mRNAs), four mRNAs accumulated in foci that were distinct structures. These foci lacked the mature protein, but nascent polypeptide imaging showed that they were specialized translation factories. For β-catenin, foci formation was regulated by Wnt, relied on APC-dependent polysome aggregation, and led to nascent protein degradation. Thus, translation factories uniquely regulate nascent protein metabolism and create a fine granular compartmentalization of translation.

Abstract Intermediate filaments (IF) are involved in key cellular functions including polarization, migration, and protection against large deformations. These functions are related to their remarkable ability to extend without breaking, a capacity that should be determined by the molecular organization of subunits within filaments. However, this structure-mechanics relationship remains poorly understood at the molecular level. Here, using super-resolution microscopy (SRM), we show that vimentin filaments exhibit a ~49 nm axial repeat both in cells and in vitro . As unit-length-filaments (ULFs) were measured at ~59 nm, this demonstrates a partial overlap of ULFs during filament assembly. Using an SRM-compatible stretching device, we also provide evidence that the extensibility of vimentin is due to the unfolding of its subunits and not to their sliding, thus establishing a direct link between the structural organization and its mechanical properties. Overall, our results pave the way for future studies of IF assembly, mechanical and structural properties in cells.