Wir beschreiben die Vorbereitung von Bändern serieller Schnitte und deren Sammlung auf großen Transferträgern für den Einsatz als Array-Tomographie-Proben sowie automatisierte Bildgebungsverfahren in einem Rasterelektronenmikroskop. Das Protokoll ermöglicht das Screening, den Abruf und die gezielte Bildgebung lokaler, seltener Ereignisse und die Erfassung großer Datenmengen.
Die Elektronenmikroskopie wird in der Biologie und Medizin zur Abbildung zellulärer und struktureller Details mit Nanometerauflösung eingesetzt. Historisch gesehen lieferte die Transmissionselektronenmikroskopie (TEM) Einen Einblick in die Zellsuperstruktur, aber in den letzten zehn Jahren hat die Entwicklung moderner Rasterelektronenmikroskope (REM) die Art und Weise, wie in die Zellen geschaut wird, verändert. Obwohl die Auflösung von TEM überlegen ist, wenn strukturelle Details auf Proteinebene benötigt werden, ist die REM-Auflösung für die Mehrheit der zellbiologischen Fragen auf Organellenebene ausreichend. Der technologische Fortschritt ermöglichte automatische Volumenerfassungslösungen wie Serial Block-Face Imaging (SBF-SEM) und Focused Ion Beam SEM (FIB-SEM). Dennoch sind diese Methoden bis heute ineffizient, wenn es auf die Identifizierung und Navigation zu Interessengebieten ankommt. Ohne die Mittel zur präzisen Lokalisierung von Zielbereichen vor der Bildgebung müssen Bediener viel mehr Daten erfassen, als sie benötigen (in SBF-REM), oder, noch schlimmer, viele Gitter vorbereiten und sie alle abbilden (in TEM). Wir schlagen die Strategie des “lateralen Screenings” unter Verwendung der Array-Tomographie im REM vor, die die Lokalisierung von Interessengebieten erleichtert, gefolgt von einer automatisierten Bildgebung des relevanten Anteils des gesamten Probenvolumens. Array-Tomographie-Proben werden während der Bildgebung konserviert und können in Schnittbibliotheken angeordnet werden, die für wiederholte Bildgebung geeignet sind. Es werden mehrere Beispiele gezeigt, in denen das laterale Screening es uns ermöglicht, strukturelle Details zu analysieren, die mit jeder anderen Methode unglaublich schwierig zu erreichen sind.
Trotz der Bedeutung von EM-bezogenen Techniken beschränkt sich der Aufwand, um sie zu beherrschen, das gesamte Feld auf eine kleine Anzahl von Spezialisten. Eine wesentliche Schwierigkeit ist die Identifizierung und der Abruf einer Region of Interest (ROI) in den für EM aufbewahrten Proben. Das Aussehen derselben Probe unterscheidet sich erheblich, wenn sie durch optische Mikroskopie und nach der Verarbeitung für die EM-Beobachtung analysiert wird. Die Änderungen für chemisch präparierte Proben umfassen die anisotrope Probenschrumpfung nach den Dehydratisierungsschritten (~ 10% in jeder Dimension) und den Verlust der Fluoreszenz bei Verwendung von Osmium im Fixations- und Färbeprotokoll (Abbildung 1A). Für den ultradünnen Schnitt werden die Proben mit unterschiedlichen Strategien in Epoxid- oder Acrylharze eingebettet (Abbildung 1B). Für erfolgreiche Ergebnisse dieser Vorbereitung muss die gesamte Probe in Stücke fraktioniert werden, die 1 mm x 1 mm nicht überschreiten. Um die Anforderungen der Standardmäßigen Beobachtungsbedingungen der Transmissionselektronenmikroskopie (TEM) zu erfüllen, wird dieser winzige Teil der Probe weiter in 50-150 nm dicke Scheiben geschnitten. Die resultierenden Graustufenbilder zeigen Gewebeorganisation und Organellenstruktur eines winzigen Bruchteils der gesamten Probe detaillierter als jede andere Mikroskopietechnik (Abbildung 1C). Ein typischer TEM-Datensatz liefert 2D-Informationen, die theoretisch extrapoliert werden, um die Prozesse zu verstehen, die in einem 3D-Raum in Zellen und Geweben natürlich vorkommen. Abbildung 1D stellt die Herausforderung der erfassung ultrastruktureller Volumina dar: Wenn ein Würfel mit einer Seite von 1.000 μm bei einer Dicke von 50 nm geschnitten wird, werden 20.000 Abschnitte benötigt, um das gesamte Volumen abzudecken; für einen 500 μm Seitenwürfel sind es 10.000 Abschnitte. Um ein Volumen von 50 μm x 50 μm x 50 μm abzudecken, können “nur” 1.000 Schnitte notwendig sein. Dieses Volumen manuell zu erhalten, ist praktisch unmöglich und mit der Automatisierung äußerst schwierig durchzuführen. Wenn wir zusätzlich zur Probentiefe die gesamte Oberfläche solcher hypothetischen Würfel abdecken müssen, wird die Abdeckung von 1 μm2 Oberfläche bei vernünftiger Auflösung zu einem ernsthaften logistischen Problem (Abbildung 1E). Während für die außergewöhnlichen Großprojekte, wie z.B. Connectomics-Ansätze, die große Anzahl von Sektionen entscheidend ist, stellt für die Mehrheit der “profanen” EM-Projekte die Generierung von mehr Für die Beobachtung benötigten Abschnitten einen erheblichen Nachteil dar.
Es gibt mehrere Methoden, um 3D-Ultrastrukturinformationen zu erfassen: serielle Schnitt-Transmissionselektronenmikroskopie (TEM), TEM-Tomographie, Array-Tomographie (AT), Serial Block Face Imaging Rasterelektronenmikroskopie (SBF-REM) und Fokussierte Ionenstrahl-Rasterelektronenmikroskopie (FIB-REM). Hauptunterschiede zwischen diesen Methoden sind die Schnittstrategie und ob die Bildaufnahme mit der Schnittgeneration1gekoppelt ist. Beim seriellen Schneiden von TEM werden sequentielle Schnitte auf Slotrastern gesammelt, aus diesen Sequenzen TEM-Bilder generiert und 2,3,4,5ausgerichtet. In der TEM-Tomographie liefern Neigungsreihen von 150-300 nm Schnitten auf einem Gitter und wenn sie an serielle Schnitte gekoppelt sind, eine sehr hohe Auflösung, wenn auch relativ kleineVolumina 6,7,8. Der AT-Ansatz verwendet physische Schnitte mit verschiedenen manuellen und halbautomatischen Arten der Abschnittssammlung auf relativ großen Trägern, wie Glasdeckglas, Siliziumwafern oder einem speziellen Band. Für die Bildaufnahme wird die Unterstützung im REM analysiert, mit diversen Bildaufnahmestrategien stehen9,10,11,12,13,14,15 zur Verfügung . Für SBF-REM wird die physikalische Schnitte unter Verwendung eines Mini-Mikrotoms mit einem Diamantmesser erreicht, das direkt in die REM-Kammer gesetzt ist, wobei das REM-Bild von der Oberfläche des Harzblocks16,17,18,19erzeugt wird . Für FIB-REM entfernt die Ionenquelle dünne Schichten der Probe, gefolgt von einer automatischen Abbildung der belichteten Oberfläche durch das REM20,21. Die TEM-Tomographie und der AT erzeugen physikalische Schnitte, die bei Bedarf neu abgebildet werden können, während FSBF-REM und FIB-REM den Schnitt nach der Bildgebung eliminieren. Eine kürzlich von einem Multi-Beam-REM abgebildete Kombination physikalischer Schnitte bietet eine Kombination von Methoden, die das “Engpassproblem” der Bildaufnahmegeschwindigkeitlösen 22. Jede dieser Techniken hat die Art und Weise revolutioniert, wie EM-Daten gewonnen und analysiert werden können, und jeder Ansatz hat seine praktischen Auswirkungen im Zusammenhang mit einer bestimmten Forschungsfrage.
Angesichts der Art der Herstellung und der Skala der ultrastrukturellen Dimensionen ist es nicht einfach vorherzusagen, wo sich eine bestimmte Zielstruktur im Probenblock befindet (Abbildung1D, E). Eine Lösung für die ROI-Lokalisierung ist die Aufzeichnung der Bilder aus dem gesamten Block in der gewünschten Auflösung von Anfang an. Die interessierenden Strukturen können sich im erfassten Datenvolumen befinden, wenn sie nicht vom Mikroskop entfernt sind. Die mit dieser Strategie verbundene Erfassungszeit und Datenverarbeitung sind problematisch. Es ist wünschenswert, die Menge der aufgezeichneten Daten zu reduzieren, insbesondere wenn die ROIs viel kleiner als der Gewebeblock sind, d.h. wenn die Objekte von Interesse bestimmte Arten von Zellen (nicht ganze Organe) sind. Verschiedene korrelative Licht- und Elektronenmikroskopietechniken (CLEM) können erfolgreich sein, wenn die Fluoreszenz vor oder nach der Vorbereitung innerhalb derselben Probe erhalten und lokalisiert wird23,24,25,26,27,28,29. Dennoch sind viele zelluläre Strukturen auch ohne Fluoreszenzkorrelation erkennbar, nur anhand der bekannten Ultrastruktur. Für diese Fälle glauben wir, dass die laterale Screening-Array-Tomographie einen ausgewogenen Kompromiss zwischen dem aufwand für die ROI-Lokalisierung und der ultrastrukturellen Informationsqualität darstellt. Mit dieser Strategie wird in regelmäßigen Abständen eine Teilmenge von Abschnitten auf dem Wafer gescreent, die anhand der Größe und Art des ROI ermittelt werden kann. Sobald ROIs gefunden sind, wird die Datenerfassung in einer kontinuierlichen Reihe von Abschnitten aufgebaut, die vor und nach dem Ankerabschnitt beginnen und enden, um die relevanten Informationen gezielt zu sammeln.
Wir stellen Protokolle für AT vor, die die Erfassung von Regionen oder Ereignissen von Interesse in zahlreichen Abschnitten vereinfachen und beschleunigen und besser aufeinander abgestimmte Bildvolumina liefern. Laterales Screening und mehrstufige Erfassung erzeugen Daten mit sehr hoher Auflösung in genau anvisierten Regionen. Das von uns beschriebene Verfahren adressiert mehrere Herausforderungen der 3D-EM-Datenerfassung, da es Folgendes vorsieht: Kompatibilität mit einer breiten Palette von Proben, ohne den Probenvorbereitungsablauf grundlegend zu verändern; gezielte Lokalisierung für Sektionen und SEM-Akquisitionen; reduzierter Zeit- und Arbeitsaufwand während der Einrichtung; Abbildung von Regionen in mehreren Abschnitten mit besserer Ausrichtung der resultierenden Volumina; und ein glattes Stitching- und Ausrichtungsverfahren, um verschiedene Bilder zu einem zusammengefügten Mosaikbild zusammenzustellen. Wir haben uns entschieden, die Stärke unserer Methode mit mehreren Proben aus veröffentlichten und laufenden Projekten zu demonstrieren. Wir glauben, dass dieser Ansatz die Generierung und Erfassung gezielter EM-Daten erheblich erleichtern kann, selbst für Forscher mit begrenzter EM-Erfahrung.
Die Elektronenmikroskopie gibt Einblick in die Ultrastruktur der Zellen und Organismen, für die es oft wünschenswert ist, interessierende Strukturen in ihrem 3-dimensionalen Kontext abzubilden. Trotz zahlreicher EM-Taktiken für die ultrastrukturelle Analyse gibt es immer noch keine “Goldstandard”-Lösung. Der Hauptgrund ist die große Vielfalt an Proben, viele biologische Fragestellungen, die häufig einen maßgeschneiderten Ansatz erfordern. Der vorgeschlagene AT-Workflow wurde entwickelt, um den Zeitaufwand für die Probenverarbeitung, Datenerfassung, -auswertung und -speicherung zu minimieren. Darüber hinaus bietet das modifizierte Messer ein hilfreiches Werkzeug, um die Array-Erfassung zu vereinfachen. Die kompakte Anordnung der Schnitte auf Wafern ist sowohl für die Beobachtung als auch für die anschließende Lagerung der Proben komfortabel. Diese Anordnung ermöglicht ein “laterales Screening” von Proben, indem horizontal von Band zu Band bewegt wird und jeweils nur ein Abschnitt gescannt wird, wodurch der Zeitaufwand für die Lokalisierung eines ROI erheblich reduziert wird. Vorgeschlagene Datenerfassungsszenarien erleichtern die gezielte Ausrichtung auf kleine und zufällig verteilte Bereiche. Einmal gefunden, beschränkt AT/REM die hochauflösende Bildgebung genau auf das gewünschte Volumen, egal ob manuell oder mit Hilfe der Automatikfunktion. AT für begrenzte Volumina kann manuell ausgefüllt werden, wobei der Bediener durch die Probe navigiert und bildgebende Bereiche nacheinander definiert. Das automatisierte Modul der Software bietet eine flexible Bilderfassungsstrategie für die Abbildung kleiner Flächen auf großen Schnitten. Die Automatisierung in dieser Software ermöglicht die Aufnahme großer hochauflösender Bilder auf Hunderten von Abschnitten und erreicht ähnliche Volumina wie SBFI. Die Aufzeichnung von Übersichtsbildern aller Schnitte vereinfacht die ROI-Lokalisierung und reduziert den Zeitaufwand am Mikroskop. Da die Abschnitte bei der Aufzeichnung von Übersichten und höher aufgelösten Vorschauen nicht beschädigt werden, erlaubt AT/SEM die Wiederverwendung der Probe, um weitere Daten anderer ROIs oder mit einer höheren Auflösung zu sammeln.
Die Bildaufnahmezeit ist einer der wichtigsten (und teuersten) Aspekte der 3D-EM und sollte daher bei der Versuchsplanung berücksichtigt werden. Während es nicht verwunderlich ist, dass die Bildgebung großer Bereiche länger dauert als die Abbildung kleiner Bereiche, ist es leicht, die Auswirkungen zu unterschätzen: Abhängig von den ausgewählten Bildgebungsparametern kann die Erfassungszeit für jeden Abschnitt von Sekunden bis Stunden variieren. Zu den kritischen Bildgebungsparametern gehören die Größe des Sichtfelds, die Auflösung und die Verweildauer. Unter der Annahme einer Zielauflösung von 10 nm pro Pixel und einer Verweilzeit von 1 μs dauert die Aufnahme eines Feldes von 20 μm x 20 μm, 100 μm x 100 μm oder 500 μm x500 μm 4 Sekunden, 100 Sekunden oder 2.500 s. Wir können diese Bildgebungszeiten pro Abschnitt mit der Anzahl der Abschnitte multiplizieren, um die zeitliche Zeit zu schätzen, die für den gesamten Bildgebungsauftrag benötigt wird. Lange Bildgebungszeiten pro Schnitt können akzeptabel sein, wenn die Anzahl der Schnitte klein ist oder wenn die Mikroskopwerkzeugzeit nicht von Belang ist.
Es ist jedoch notwendig, die Aufnahmezeit in den meisten Fällen auf einen Übernachtjob oder einen Wochenendjob zu beschränken. Ein ebenso kritischer Aspekt der 3D-EM, der berücksichtigt werden sollte, ist die Menge und Struktur der resultierenden Bilddaten. Die Aufzeichnung der oben genannten Abbildungsfelder in 100 Abschnitten erzeugt 400 MB, 10 GB bzw. 250 GB Bilddaten; Die 500 μm x 500 μm großen Bilder werfen das zusätzliche Problem auf, dass sie jeweils größer als 2 GB sind. Viele der Softwareprogramme, die für die Datenauswertung verwendet werden, können Bilder dieser Größe nicht öffnen.
Um die Bildgebungszeit zu verkürzen, ist es wichtig, die Pixelverweilzeit zu wählen, um die Anforderungen an das Signal-Rausch-Verhältnis für die anschließende Datenauswertung (z. B. Rekonstruktion, Tracing) zu erfüllen und die Aufzeichnungen auf definierte ROIs zu beschränken. Die AT-Erweiterung der Software erleichtert die Bildaufnahme in kleinen Bereichen in seriellen Abschnitten. Die Software unterstützt manuelle und automatische Arbeitsabläufe und viele halbautomatische Varianten: Bildbereiche können manuell positioniert und auf jeden Abschnitt fokussiert werden, oder der Benutzer kann den automatischen Schnittfinder und die Positionsausrichtungsfunktionen verwenden. Abhängig von der gewählten und unterstützten Automatisierungsstufe durch den Probentyp oder die Bildgebungsziele kann die Zeit, die für die Einrichtung der Bildaufnahme in Hunderten von Abschnitten erforderlich ist, einen ganzen Arbeitstag (manuell) oder nur wenige Minuten dauern. Im Prinzip macht es die Array-Tomographie schwieriger als andere 3D-EM-Methoden, kleine ROIs zu erfassen. ungenaue Regionsplatzierungen auf aufeinanderfolgenden Abschnitten müssen durch den Erwerb größerer Flächen kompensiert werden. Wenn der ROI beispielsweise 20 μm x 20 μm groß ist und die Positionsvariabilität der Bildgebungsfelder von Abschnitt zu Schnitt 10 μm beträgt, muss man 40 μm x 40 μm Bilder aufnehmen, um sicherzustellen, dass der ROI in jedem Bild und in jedem Abschnitt vollständig erfasst wird. Die reale Bildpositionsvariabilität reicht von 100 μm bis <10 μm, abhängig von der Verfügbarkeit oder Qualität der Softwarefunktionen für die Positionsausrichtung oder der Geduld des Benutzers. Mit dieser Software können 10 μm ohne zu viel manuellen Eingriff in den meisten Proben erreicht werden.
Wie jede Technik hat der AT mehrere Schwachstellen, die die erfolgreiche Datenerfassung beeinflussen können, und viele ähneln anderen abschnittsbasierten Methoden. Das Fehlen einer homogenen Verteilung von leerem Harz im Vergleich zu Gewebe kann zu gekrümmten oder gebrochenen Arrays führen. Im Extremfall können sich Abschnitte von der Stütze lösen (Abbildung 6A). Variable Kompression oder Dehnung während des Schneidprozesses kann Falten erzeugen, die die Probe in variablen Bereichen auf nachfolgenden Abschnitten stören können (Abbildung 6B). Messerspuren können auf der Oberfläche der gesammelten Abschnitte mit einem beschädigten Messer erscheinen (Abbildung 6C). Unterschiede in den Schnittbedingungen können gelegentliche Querschnittskompression und Dickenunterschiede verursachen. Staub- oder Schmutzpartikel können auf einem Abschnitt landen und die interessierende Zone teilweise verdecken (Abbildung 6D). Die Bildaufnahme kann aufgrund unvollkommener Autokontrast-, Autofokus- und Auto-Stigmator-Funktionen fehlschlagen. Die Positionierung von automatisch erstellten Bildgebungsbereichen kann variabel sein und den ROI möglicherweise nicht in allen Abschnitten erfassen.
Mehrere Probleme können in der Phase des Nähens und Ausrichtens auftreten. Das automatische Nähen von Mosaikfliesenakquisitionen kann beispielsweise aufgrund des großen leeren Raums in der Probe fehlschlagen. Aufgrund einer drastischen Formänderung in 3D können Bildstapel schwierig zu registrieren sein. Speziell entwickelte Programme (z.B. IMOD, Fiji, TrackEM2, MIB oder MAPS-AT) können die halbautomatische Ausrichtung32,38,39,40ermöglichen. Anspruchsvollere Abschnitte können manuell mit einer Fotobearbeitungssoftware ausgerichtet werden. Leider können einige Datensätze möglicherweise nicht korrekt ausgerichtet werden.
Große Proben sind eine Herausforderung für TEM-Serienschnitte, die auf Gitter passen; Auf der anderen Seite rechtfertigen viele Projekte keine lange automatische Erfassung mit FIB/SEM oder SBF-SEM. Der AT ist eine einfache Alternative zu einem mühsamen seriellen Schnitt-TEM, bei dem das Sammeln und Manipulieren von seriellen Abschnitten auf einem Wafer einfacher ist als bei den Slot-Grids. Mehrere Strategien wurden entwickelt, um die Sammlung der Arrays zu erleichtern, und wir teilen unsere Methode, um das bestehende Toolkit zu erweitern. In Fällen, in denen die Identifizierung des ROI eine Herausforderung darstellt, bietet AT-SEM einen grundlegenden Vorteil, nämlich das effiziente Screening der Proben, bei denen eine Auflösung im Organellenmaßstab über 50 bis 500 Abschnitte erforderlich ist. Für größere Volumina können die automatischen Erfassungsstrategien AT effizient gesammelt werden, wenn mehr Abschnitte benötigt werden. AT-Proben können mehrfach neu abgebildet werden, was eine gezielte Abbildung von hochauflösenden Bereichen auf der Grundlage zuvor aufgenommener Übersichtsbilder ermöglicht. Wir glauben, dass die hier vorgeschlagene gezielte Analyse und reduziertes Oversampling durch AT/SEM die Anforderungen an Arbeit und Datenspeicherung verringert. Letztendlich können Sektionsbibliotheken gesammelt und für die spätere Wiederverwendung und Konsultation gepflegt werden. Für die Volumenerfassung bieten FIB- oder SBF-SEM-Ansätze eine hervorragende Lösung, wenn der ROI auf der Blockfläche leicht zu identifizieren ist oder wenn große 3D-Volumina für die Analyse benötigt werden. WENIGER effizient sind FIB/SBF-SEM jedoch, wenn das hochauflösende Stack-Bild aus einem definierten ROI gezielt erhoben werden muss. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die vorgeschlagenen Methoden für das Screening von AT-Proben und die Verwendung von Übersichtsbildern mit mittlerer Auflösung es ermöglichen, die Bildaufnahme auf die relevanten Teile des Abschnittsarrays zu beschränken. Die präzise Ausrichtung von Abbildungsbereichen beschleunigt die Zeit bis zur Dateneingabe und vereinfacht die Datenauswertung.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Konzept des AT/SEM zwar nicht neu ist, seine Verwendung jedoch immer noch nicht so weit verbreitet ist, wie seine Vorzüge vermuten lassen. Insgesamt bietet es ein ergänzendes Verfahren zu anderen bestehenden EM-Methoden. AT/REM ist mit den unterschiedlichsten Probenvorbereitungsprotokollen und Bildgebungs-Workflows kompatibel und kann auf jedem FIB/REM- oder SBF-REM-Mikroskop als begleitende Technik durchgeführt werden. In diesem Artikel haben wir uns auf AT konzentriert, um ultrastrukturelle Daten von Proben aufzuzeichnen, die mit anderen Methoden weniger wahrscheinlich erfolgreich behandelt werden. Wir hoffen, dass das beschriebene Verfahren zur bequemen Erfassung von Abschnitten und erheblich automatisierten Akquisitionsstrategien bei den ersten Versuchen für diejenigen, die der Methode noch nie begegnet sind, helfen und dazu beitragen wird, sie für diejenigen, die bereits etwas Erfahrung haben, zu perfektionieren.
The authors have nothing to disclose.
Wir danken den Mitgliedern der EM-Einrichtung der Universität Lausanne für ihre Unterstützung bei dieser Entwicklung verschiedener Schritte des AT-Verfahrens. Wir danken Gareth Griffiths, Marta Rodrigues, Urska Repnik, Christel Genoud, Helmut Gnaegi, Einat Zelinger, Paola Moreno-Roman, Lucy O’Brien und Lindsay Lewellyn für die Gespräche während der Vorbereitung des Manuskripts und der kritischen Lesung. Wir möchten den Gruppen danken, die die Proben zur Demonstration der verschiedenen Szenarien beigetragen haben: Matthias Lutolf, Michail Nikolaev, Devanjali Dutta, Till Matzat und Fanny Langlet.
Cutting | |||
AT sectioning knife | Diatome | DUATS3530 | Diatome Jumbo knife |
Diamond knife for trimming 90° | Diatome | DTB90 | Diatome trimming 20° Glass knife |
Pattex contact adhesive | Pattex | PCL3C | |
Silicon wafer | Ted Pella | 16015 | Resistance: 1-30 Ohms Type P: (Boron) (1 primary flat) Roughness: 2 nm No SiO2 top coating TTV: = <20 µm Wafer is polished on one side |
Ultramicrotome | Leica UC6 | Alternative: Leica UC7 | |
Wafer cleaving kit | EMS | 7642 | EMF, Small Sample Cleaver, CatNo. 7652 |
Image acquisition | |||
FESEM | Thermo Fischer Helios | 1072419 | Alternatives: Zeiss, Jeol, Hitachi, TESCAN |
Maps 3 for SEM with Correlative Workflow & Array Tomography | Thermo Fisher Scientific | 1135932 | Maps provides automation of SEM imaging workflows and allows importing of 3rd party data for CLEM and navigation. |
Image analysis | |||
Amira x.y | Thermo Fisher Scientific | 1131599 | Amira is a 3D data visualization and analysis software with several practical functions for Array Tomography data reconstruction. |
Image processing | Open source | Fiji (http://fiji.sc/#download) | IMOD, MIB (See text for refferences) |