Реализация 3D-реконструкции динамики наномоторов в реальном времени с использованием светополевой микроскопии и фазово-пространственной деконволюции

Real‐Time 3D Reconstruction of Nanomotor Dynamics Using Phase‐Space Deconvolution Light‐Field Microscopy
Wenhao Liu, Hao Chen, Yanfang Cheng, Xinlin Chen, Yi Yang, Luru Dai, Mingjun Xuan, Qiang He
2026-05-14

3D траекторииразрешение по оси ~100 нммиллисекундное временное разрешениедефокусно-пространственная деконволюция светового поля микроскопииобъемная визуализация в реальном времени
Количественное разрешение движений на наносcale необходимо для понимания коллоидных активных систем. Однако традиционное 2D-трекингирование страдает от проекционных искажений, что может приводить к неточным измерениям диффузии и затрудняет корректную характеристику активного движения. В настоящей работе мы представляем систему светополевой микроскопии (LFM) с фазово-пространственной деконволюцией, обеспечивающую безскановую, реального времени объемную визуализацию, что позволяет реконструировать тремерные временные последовательности и извлекать непрерывные 3D-траектории с миллисекундным временным разрешением и аксиальной точностью локализации ~100 нм. Платформу мы валидации на коллоидных частицах диаметром 200 нм, демонстрируя, что измеренное 3D-среднеквадратичное смещение согласуется с предсказанием уравнения Стокса–Эйнштейна в пределах 0,61% — шестикратное улучшение точности диффузии по сравнению с традиционным 2D-трекингом. При применении к фермент-активированным янусовым наномоторам наш метод количественно разделяет активное движение и броуновское тепловое движение и выявляет примерно двукратное увеличение эффективной диффузии в присутствии глюкозы (D_eff = 5.97 µm^2 s^−1). В живых клетках метод обеспечивает надежный 3D-трекинг на фоне клеточного аутофлуоресценции и позволяет различать фермент-активированные наномоторы и пассивные контрольные частицы. Предложенная методика устанавливает надежную основу для количественной 3D-характеризации как пассивных, так и активных наносистем, предоставляя прямую экспериментальную связь между динамикой на наносcale и теоретическими моделями сложных биологических сред.
1
При применении к фермент-движущимся Janus наномоторам подход разделяет активное движение и броуновское и показывает примерно двукратное увеличение эффективной диффузии в присутствии глюкозы (D_eff = 5.97 µm^2 s^-1).
2
В живых клетках техника позволяет надежно отслеживать в 3D несмотря на аутофлуоресценцию клеток и различать фермент-движущиеся наномоторы от пассивных контролей.
3
Фазово-пространственная деоккуляционная светополевая микроскопия (LFM) обеспечивает безсканируемую, в реальном времени объемную визуализацию и восстановление временных 3D томов с миллисекундным временным разрешением.
4
Предложенная методика устанавливает количественную экспериментальную связь между наномасштабной динамикой и теоретическими моделями сложных биологических сред для пассивных и активных наносистем.
5
Метод обеспечивает шестикратное улучшение точности измерения диффузии по сравнению с обычным 2D отслеживанием.
6
Система достигает апикальной точности локализации примерно 100 нм для непрерывных 3D траекторий.
7
Валидация на 200 нм коллоидных частицах показывает, что измеренное 3D среднеквадратичное смещение совпадает с предсказанием Стокса–Эйнштейна в пределах 0,61%.

Фермент-активируемые янус-наномоторы (и коллоидные частицы размером 200 нм в качестве образцов для валидации), визуализируемые методом светового поля с фазово-пространственной деконволюцией

Реальное время 3D-восстановления и количественной характеристики наномасштабной динамики: извлечение непрерывных 3D-траекторий, разделение активного пропульсивного движения и броуновского дрейфа, измерение среднеквадратичного смещения и эффективной диффузивности с миллисекундным временным разрешением и осевой точностью ~100 нм

Publication Details
Publication Date
2026-05-14
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
0
Access Type
Author Information
Authors
Wenhao Liu
Hao Chen
Yanfang Cheng
Xinlin Chen
Yi Yang
Luru Dai
Mingjun Xuan
Qiang He
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%