超高分辨成像技術涵蓋了物理學、化學、生物學、計算機科學、工程學等多方面知識，這為生物領域研究學者獲得成像結果增加了許多挑戰。在項目設計、樣品制備、儀器調試、軟件參數優化、數據分析等各個環節，用戶都可能遇到各方面的技術難題。
系統優勢
超高分辨率：分辨率20nm
多通道同時成像：省時高效、減少光漂白，避免串擾
納米級主動鎖定系統：成像穩定可靠
染料熒光均衡：優化的緩沖液配方
開機即用無需等待：節省時間
光學衍射極限
采用隨機光學重建顯微法 (STOCHASTIC OPTICAL RECONSTRUCTION MICROSCOPY， STORM) 技術突破光學衍射極限，實現超高分辨率顯微成像。
衍射極限：
常規光學成像系統只能將光聚焦到有限大小的模糊焦點上。
常規顯微鏡的分辨率：
| 橫向分辨率 | 軸向分辨率 |
| 200-250 nm | 500-800 nm |
STORM 原理:
| 利用特別設計的染料緩沖液組合，在較強的激光照射下，大部分的染料都進入暗態，這樣就可以對極少部分的處于激發態的染料進行定位（A-C）。染料處于暗態或者亮態是一個隨機的過程，這樣，當對足夠多的激發態染料進行定位并疊加后，就可以重構出感興趣結構的真實形態 (D)， 并且空間分辨率得到極大提升。 | |
即使有衍射率極限的存在，還是可以對單個熒光點的位置進行擬合定位。從而實現突破光學衍射極限的超高分辨率顯微成像。
穩定、可靠、高效的硬件
簡單易用的軟件
ROHDEA 作為一套全新的超高分辨成像系統操作軟件，旨在為用戶營造簡便實用、功能透明的操作體驗。
拍攝過程簡單易用
“所見即所需"，操作流程化，簡單易用——“視野調整"、“寬場視野拍攝"、“超高分辨率試拍與參數調整"和“超高分辨率圖像采集"四步操作，即可輕松得到超分辨圖像。
參數優化過程實時透明
軟件參數的選擇直接影響最終成像結果的優劣。ROHDEA提供實時的參數調整模塊，用戶可以直觀地比較參數改變對成像結果的影響。
超分辨圖像實時重構
ROHDEA集成多種成像算法，并在用戶采集數據時，實時呈現超高分辨圖像重構結果和詳細參數，方便用戶及時調整。
自動化用戶數據管理
ROHDEA為用戶管理每一次實驗數據。ROHDEA根據項目樣品命名、時間信息等智能化存儲全部實驗參數、原始數據和最終結果。可為類似實驗提供實驗參數模板，方便用戶后續選擇、優化。
豐富的圖像數據后分析功能
分析軟件功能包括例如聚類分析、共定位分析、熒光特性分析、距離測量、圖像美化等，方便成果用于學術發表。
應用領域和場景
| 細胞生物學 | 神經科學 | 微生物學 | 免疫學 | 納米材料 |
| 亞細胞結構 | 蛋白定位 | 蛋白-蛋白相互作用 | 原位雜交 |
神經細胞化學突觸
圖 1. 小鼠腦切片神經突觸的超高分辨率成像。
圖 (a)、(c) 和 (e) 顯示寬場成像無法提供精細的結構信息;圖 (b)、(d) 和 (f) 是力雙通道超高分辨率顯微鏡提供的超高分辨率圖像，突觸前膜和突觸后膜的結構清晰可辨。
核酸-原位雜交
圖 2. 細胞端粒DNA結構的三維超高分辨率成像。
圖 (a) 為寬場成像，顯示細胞核內端粒DNA形成foci; 圖 (b) 和 (c) 為圖 (a) 所框foci的三維超高分辨率圖像，顯示寬場的一個foci實際包含多個小的foci, 超高分辨率成像提供了精細的結構信息，有助于對結構變化的觀察。
細胞器——三通道超高分辨率成像
圖 3.三通道超高分辨率成像。
圖 (a) 為 COS7細胞的線粒體外膜蛋白TOM20(紫色)、線粒體基質蛋白 COX IV(藍色)和高爾基體TGN46(綠色)的超高分辨率成像。圖 (b) 為COS7 細胞的線粒體外膜蛋白 TOM20(紅色)、核膜蛋白 lamin(藍色)和高爾基體蛋白TGN46(綠色)的超高分辨率成像。
高爾基體 (Golgi Apparatus)
圖 4，Hela 細胞中順式高爾基體網絡蛋白GM 130和反式高爾基體網絡蛋白Golgin 97的雙通道超高分辨率成像。
圖 (a)寬場成像顯示兩個蛋白局部重疊；圖 (b)超高分辨率成像清晰顯示兩個蛋白分別位于高爾基體的兩個層面。
酵母細胞器 (Yeast Organelle)
圖 5，酵母細胞中紡錘極體的微管蛋白Tub1和Tub4的雙通道超高分辨率成像，兩種蛋白分布構建了GFP和RFP的重組蛋白，再用GFP納米抗體和RFP納米抗體分別進行免疫熒光染色。
圖(a) 和圖(b) 為寬場成像，圖(c) 和圖(d)為相應的超高分辨率成像。 圖(b) 為圖(a) 所框區域的放大，相應的超高分辨率圖像(d) 清 晰顯示紡錘微管蛋白錨定到紡錘極體。
線粒體 (Mitochondria)
圖 6，COS-7細胞中線粒體的三維超高分辨率成像。線粒體外膜蛋白Tom20采用間接免疫熒光標記。外膜蛋白勾勒的線粒體呈中空結構，寬場成像或共聚焦顯微鏡成像難以捕捉如此清晰的結構特征。z 軸的位置信息用顏色梯度表示。
