JP
Jakub Pospíšil
Author with expertise in Fluorescence Microscopy Techniques
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
5
(60% Open Access)
Cited by:
0
h-index:
6
/
i10-index:
4
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
1

In-section Click-iT detection and super-resolution CLEM: Shedding light on nucleolar ultrastructure and S-phase progression in plants

Michal Franek et al.May 12, 2023
Abstract Correlative light and electron microscopy (CLEM) is an essential tool that allows for localisation of a particular target molecule(s) and their spatial correlation with the ultrastructural map of subcellular features at the nanometer scale. Adoption of these advanced imaging methods has been limited in plant biology, due to challenges with plant tissue permeability, fluorescence labelling efficiency, indexing of features of interest throughout the complex 3D volume and their re-localization on micrographs of ultrathin cross-sections. Here, we demonstrate an imaging approach based on tissue processing and embedding into methacrylate resin followed by imaging of serial sections by both, single-molecule localization microscopy and transmission electron microscopy for correlative analysis. Importantly, we demonstrate that the use of a particular type of embedding resin is not only compatible with single-molecule localization microscopy but shows a dramatic improvement in fluorophore blinking behavior relative to the whole-mount approaches. Here we used commercially available Click-iT ethynyl-deoxyuridine cell proliferation kit to visualize the DNA replication sites of wild-type Arabidopsis thaliana seedlings, as well as FASCIATA1 and NUCLEOLIN1 mutants and applied our on-section CLEM imaging workflow for the analysis of S-phase progression and nucleolar organization in mutant plants with aberrant nucleolar phenotypes.
0

Quantitative super-resolution single molecule microscopy dataset of YFP-tagged growth factor receptors

Tomás Lozano‐Pérez et al.Jan 11, 2018
Background: Super-resolution single molecule localization microscopy (SMLM) is a method for achieving resolution beyond the classical limit in optical microscopes (approx. 200 nm laterally). Yellow fluorescent protein (YFP) has been used for super-resolution single molecule localization microscopy, but less frequently than other fluorescent probes. Working with YFP in SMLM is a challenge because a lower number of photons are emitted per molecule compared to organic dyes which are more commonly used. Publically available experimental data can facilitate development of new data analysis algorithms. Findings: Four complete, freely available single molecule super-resolution microscopy datasets on YFP-tagged growth factor receptors expressed in a human cell line are presented including both raw and analyzed data. We report methods for sample preparation, for data acquisition, and for data analysis, as well as examples of the acquired images. We also analyzed the SMLM data sets using a different method: super-resolution optical fluctuation imaging (SOFI). The two modes of analysis offer complementary information about the sample. A fifth single molecule super-resolution microscopy dataset acquired with the dye Alexa 532 is included for comparison purposes. Conclusion: This dataset has potential for extensive reuse. Complete raw data from SMLM experiments has typically not been published. The YFP data exhibits low signal to noise ratios, making data analysis a challenge. These data sets will be useful to investigators developing their own algorithms for SMLM, SOFI, and related methods. The data will also be useful for researchers investigating growth factor receptors such as ErbB3.
0

In-section Click-iT detection and super-resolution CLEM analysis of nucleolar ultrastructure and replication in plants

Michal Franek et al.Mar 19, 2024
Correlative light and electron microscopy (CLEM) is an important tool for the localisation of target molecule(s) and their spatial correlation with the ultrastructural map of subcellular features at the nanometre scale. Adoption of these advanced imaging methods has been limited in plant biology, due to challenges with plant tissue permeability, fluorescence labelling efficiency, indexing of features of interest throughout the complex 3D volume and their re-localization on micrographs of ultrathin cross-sections. Here, we demonstrate an imaging approach based on tissue processing and embedding into methacrylate resin followed by imaging of sections by both, single-molecule localization microscopy and transmission electron microscopy using consecutive CLEM and same-section CLEM correlative workflow. Importantly, we demonstrate that the use of a particular type of embedding resin is not only compatible with single-molecule localization microscopy but shows improvements in the fluorophore blinking behavior relative to the whole-mount approaches. Here, we use a commercially available Click-iT ethynyl-deoxyuridine cell proliferation kit to visualize the DNA replication sites of wild-type Arabidopsis thaliana seedlings, as well as fasciata1 and nucleolin1 plants and apply our in-section CLEM imaging workflow for the analysis of S-phase progression and nucleolar organization in mutant plants with aberrant nucleolar phenotypes.
0

Imaging tissues and cells beyond the diffraction limit with structured illumination microscopy and Bayesian image reconstruction

Jakub Pospíšil et al.Sep 25, 2018
Background: Structured illumination microscopy (SIM) is a family of methods in optical fluorescence microscopy that can achieve both optical sectioning and super-resolution effects. SIM is a valuable method for high resolution imaging of fixed cells or tissues labeled with conventional fluorophores, as well as for imaging the dynamics of live cells expressing fluorescent protein constructs. In SIM, one acquires a set of images with shifting illumination patterns. This set of images is subsequently treated with image analysis algorithms to produce an image with reduced out-of-focus light (optical sectioning) and/or with improved resolution (super-resolution). Findings: Five complete and freely available SIM datasets are presented including raw and analyzed data. We report methods for image acquisition and analysis using open source software along with examples of the resulting images when processed with different methods. We processed the data using established optical sectioning SIM and super-resolution SIM methods, and with newer Bayesian restoration approaches which we are developing. Conclusion: Various methods for SIM data acquisition and processing are actively being developed, but complete raw data from SIM experiments is not typically published. Publicly available, high quality raw data with examples of processed results will aid researchers when developing new methods in SIM. Biologists will also find interest in the high-resolution images of animal tissues and cells we acquired. All of the data was processed with SIMToolbox, an open source and freely available software solution for SIM.