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Josh Titlow
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Systematic analysis of YFP gene traps reveals common discordance between mRNA and protein across the nervous system

Josh Titlow et al.Mar 21, 2022
Summary While post-transcriptional control is thought to be required at the periphery of neurons and glia, its extent is unclear. Here, we investigate systematically the spatial distribution and expression of mRNA at single molecule sensitivity and their corresponding proteins of 200 YFP trap protein trap lines across the intact Drosophila nervous system. 98% of the genes studied showed discordance between the distribution of mRNA and the proteins they encode in at least one region of the nervous system. These data suggest that post-transcriptional regulation is very common, helping to explain the complexity of the nervous system. We also discovered that 68.5% of these genes have transcripts present at the periphery of neurons, with 9.5% at the glial periphery. Peripheral transcripts include many potential new regulators of neurons, glia and their interactions. Our approach is applicable to most genes and tissues and includes powerful novel data annotation and visualisation tools for post-transcriptional regulation. Brief outline A novel high resolution and sensitive approach to systematically co-visualise the distribution of mRNAs and proteins in the intact nervous system reveals that post-transcriptional regulation of gene expression is very common. The rich data landscape is provided as a browsable resource ( link ), using Zegami, a cloud-based data exploration platform ( link ). Our solution provides a paradigm for the characterisation of post-transcriptional regulation of most genes and model systems. Highlights 196/200 (98%) Drosophila genes show discordant RNA and protein expression in at least one nervous system region 137/200 (68.5%) mRNAs are present in at least one synaptic compartment Novel localised mRNA and protein discovered in periphery of glial processes New paradigm for analysis of post-transcriptional regulation and data exploration
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Absolute quantitation of individual SARS-CoV-2 RNA molecules: a new paradigm for infection dynamics and variant differences

Young Lee et al.Jun 29, 2021
Summary Despite an unprecedented global research effort on SARS-CoV-2, early replication events remain poorly understood. Given the clinical importance of emergent viral variants with increased transmission, there is an urgent need to understand the early stages of viral replication and transcription. We used single molecule fluorescence in situ hybridisation (smFISH) to quantify positive sense RNA genomes with 95% detection efficiency, while simultaneously visualising negative sense genomes, sub-genomic RNAs and viral proteins. Our absolute quantification of viral RNAs and replication factories revealed that SARS-CoV-2 genomic RNA is long-lived after entry, suggesting that it avoids degradation by cellular nucleases. Moreover, we observed that SARS-CoV-2 replication is highly variable between cells, with only a small cell population displaying high burden of viral RNA. Unexpectedly, the B.1.1.7 variant, first identified in the UK, exhibits significantly slower replication kinetics than the Victoria strain, suggesting a novel mechanism contributing to its higher transmissibility with important clinical implications. Graphical Abstract In brief By detecting nearly all individual SARS-CoV-2 RNA molecules, we quantified viral replication and defined cell susceptibility to infection. We discovered that a minority of cells show significantly elevated viral RNA levels and observed slower replication kinetics for the Alpha variant relative to the Victoria strain. Highlights Single molecule quantification of SARS-CoV-2 replication uncovers early infection kinetics There is substantial heterogeneity between cells in rates of SARS-CoV-2 replication Genomic RNA is stable and persistent during the initial stages of infection B.1.1.7 variant replicates more slowly than the Victoria strain
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Microscope-AOtools: A generalised adaptive optics implementation

Nicholas Hall et al.Jun 18, 2020
Abstract Microscope-AOtools is a software package which allows for a simple, robust and generalised implementation of adaptive optics (AO) elements. It contains all the necessary methods for set-up, calibration, and aberration correction which are simple to use and function in a robust manner. Aberrations arising from sources such as sample hetero-geneity and refractive index mismatches are constant problems in biological imaging. These aberrations reduce image quality and the achievable depth of imaging, particularly in super-resolution microscopy techniques. AO technology has been proven to be effective in correcting for these aberrations and thereby improving the image quality. However, it has not been widely adopted by the biological imaging community due, in part, to difficulty in set-up and operation of AO, particularly by non-specialist users. Microscope-AOtools offers a robust, easy-to-use implementation of the essential methods for set-up and use of AO techniques. These methods are constructed in a generalised manner that can utilise a range of adaptive optics elements, wavefront sensing techniques and sensorless AO correction methods. Furthermore, the methods are designed to be easily extensible as new techniques arise, leading to a streamlined pipeline for new AO technology and techniques to be adopted by the wider microscopy community.
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Microscope-Cockpit: Python-based bespoke microscopy for bio-medical science

Michael Phillips et al.Jan 19, 2021
Abstract We have developed “Microscope-Cockpit” (Cockpit), a highly adaptable open source user-friendly Python-based GUI environment for precision control of both simple and elaborate bespoke microscope systems. The user environment allows next-generation near-instantaneous navigation of the entire slide landscape for efficient selection of specimens of interest and automated acquisition without the use of eyepieces. Cockpit uses “Python-Microscope” (Microscope) for high-performance coordinated control of a wide range of hardware devices using open source software. Microscope also controls complex hardware devices such as deformable mirrors for aberration correction and spatial light modulators for structured illumination via abstracted device models. We demonstrate the advantages of the Cockpit platform using several bespoke microscopes, including a simple widefield system and a complex system with adaptive optics and structured illumination. A key strength of Cockpit is its use of Python, which means that any microscope built with Cockpit is ready for future customisation by simply adding new libraries, for example machine learning algorithms to enable automated microscopy decision making while imaging. Highlights User-friendly setup and use for simple to complex bespoke microscopes. Facilitates collaborations between biomedical scientists and microscope technologists. Touchscreen for near-instantaneous navigation of specimen landscape. Uses Python-Microscope, for abstracted open source hardware device control. Well-suited for user training of AI-algorithms for automated microscopy.