Nuclear pores as versatile reference standards for quantitative superresolution microscopy

Quantitative fluorescence and superresolution microscopy are often limited by insufficient data quality or artifacts. In this context, it is essential to have biologically relevant control samples to benchmark and optimize the quality of microscopes, labels and imaging conditions. Here, we exploit the stereotypic arrangement of proteins in the nuclear pore complex as in situ reference structures to characterize the performance of a variety of microscopy modalities. We created four genome edited cell lines in which we endogenously labeled the nucleoporin Nup96 with mEGFP, SNAP-tag, HaloTag or the photoconvertible fluorescent protein mMaple. We demonstrate their use (1) as three-dimensional resolution standards for calibration and quality control, (2) to quantify absolute labeling efficiencies and (3) as precise reference standards for molecular counting. These cell lines will enable the broader community to assess the quality of their microscopes and labels, and to perform quantitative, absolute measurements

Use-Case Studie eines auf der Nutzung von Handlungsfehlern basierenden AR-Lernsystems zur kritischen Reflexion der technischen Umsetzbarkeit

Empirische Untersuchungen haben gezeigt, dass das Verursachen von Fehlern und das Erleben von Fehlerkonsequenzen eine effektive Lerngelegenheit darstellen (Harteis, Bauer & Gruber, 2008, Kapur, 2015). Daher wird ein Lernsystem für die gewerblich-technische Berufsbildung entwickelt, welches auf der Simulation von bestehenden Arbeitsprozessen basiert und die Repräsentation von aus menschlichen Handlungen resultierenden Fehlerkonsequenzen ermöglicht. Während der Nutzung des Systems arbeiten Lernende an einem realen Arbeitsplatz und können schwerwiegende, negative Handlungsfolgen statt in der Realität in AR erfahren. Die Fehlerkonsequenzen werden Lernenden durch die Integration einer Augmented-Reality-Anwendung (AR) visualisiert. Dieser Beitrag behandelt die technische Umsetzbarkeit eines solchen AR-Lernsystems. Hierzu wird ein eigens entwickelter Use-Case herangezogen, welcher eine realitätsnahe Arbeitsaufgabe abbildet