Blockface-Rasterelektronenmikroskop

• Subject Area: Neurosciences
• Term: Funded in 2019
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 421177088

Neueste Methoden der 3D-Elektronenmikroskopie eröffnen erstmals die Möglichkeit, vollständige Schaltkreise aus neuronalen Netzen mit allen beteiligten Zellen und Synapsen strukturell aufzuklären (Connectomics Research). Entsprechende Fragestellungen gibt es seitens der antragstellenden Arbeitsgruppen seit Langem, eine erfolgreiche Strukturaufklärung würde in jedem Einzelfall einen beträchtlichen wissenschaftlichen Erfolg darstellen. Für eine erfolgreiche, computergestützte 3D-Rekonstruktion und Analyse dieser hochkomplexen Strukturen müssen die elektronenmikroskopischen Roh-Bilddaten gleichzeitig folgende Bedingungen erfüllen: (1) laterale Auflösung 10-12 nm/px, (2) Schnittdicke ≤ 30nm ohne Schnittverluste, (3) räumliche Ausdehnung des untersuchten Volumenelements von N x 100 μm in allen drei Raumrichtungen, (4) ausreichender Kontrast und (5) verzerrungsfrei alignierte Bildstapel. Bedingungen 2+5 erfüllt gegenüber der klassischen Ultradünnschnittserie und Abbildung am TEM nur die Blockface-Scanning-Elektronenmikroskopie (BFSEM), Bedingung 3 nur die hier beantragte, auf mechanischen Schnittserien basierende BFSEM-Variante. Ein Zugang zu bestehenden mechanischen BFSEMs besteht an unserem Forschungsstandort praktisch nicht, zielstrebiges Arbeiten an vorderster Front der Connectomics-Forschung, zumal für mehrere Arbeitsgruppen, ist nur möglich mit vollumfänglichem Zugriff auf ein geeignetes Großgerät.

• DFG Programme: Major Research Instrumentation
• Major Instrumentation: Blockface-Rasterelektronenmikroskop
• Instrumentation Group: 5120 Rasterelektronenmikroskope (REM)
• Applicant Institution: Ludwig-Maximilians-Universität München
• Leader: Professor Dr. Martin Heß