Les spectroscopies vibrationnelles infrarouge et Raman sont de formidables techniques d’analyse pour la caractérisation d’échantillons complexes. Elles permettent effectivement d’accéder à une grande richesse d’information moléculaire. Au-delà des caractérisations macroscopiques de ces techniques, le couplage des spectromètres à des microscopes rend possible la génération de cartographies représentant les distributions spatiales des espèces chimiques de l’échantillon analysé. Malgré ce fort potentiel, ces spectroscopies sont mal adaptées à l’imagerie d’échantillons de taille micrométrique et submicrométrique. Leurs résolutions spatiales en partie fixées par la limite de diffraction sont effectivement restreintes. L’augmentation de la résolution spatiale est donc toujours un enjeu majeur pour permettre une meilleure caractérisation des échantillons analysés. Deux approches se sont dégagées pour améliorer cette limite. La première solution est centrée sur le développement instrumental comme par exemple la spectroscopie champ proche. La seconde approche algorithmique tente de repousser les limites de résolution de système optique par le traitement mathématique et statistique des images générées sur des spectromètres classiques en champ lointain. C’est dans ce cadre que s’inscrit notre recherche. Nous présenterons ainsi dans ce travail le développement et l’optimisation d’un nouveau concept dit de « super-résolution » adapté aux imageries des spectroscopies moyen infrarouge, proche infrarouge et Raman. Différents échantillons d’origines pharmaceutiques, biologiques ou environnementales seront alors exploités. / Vibrational spectroscopic imaging (infrared and Raman) is a powerful technique for visualizing the distribution of chemical compounds of complex samples. Due to the very high content of information contained in their spectrum, vibrational spectroscopies have taken more and more importance in molecular imaging. With such far-field imaging spectroscopy, the resolution limit is first and foremost dictated by the photon wavelength due to diffraction limit. This becomes a real constraint when micron-sized or submicron-sized samples are analyzed because no more details are present in generated images. Thus increasing the spatial resolution is still a major challenge for a better characterization of the analyzed samples. Two approaches have emerged to go beyond this limit. The first approach focuses on the instrumental development such as the near-field spectroscopy. The second approach is an algorithmic one. It attempts to push the limits of resolution of optical system by the mathematical analysis of images generated on conventional far-field spectrometers. The aim of the presented work is to develop and optimize of a new concept called "super-resolution" in imaging for mid-infrared, near infrared and Raman spectroscopy in order to increase the spatial resolution. Different samples forms of pharmaceutical, biological or environmental origins will be exploited.

La première partie du travail de thèse a été l’étude de nanoparticules organiques (NPFs) de BODIPY de forte brillance (plus de 5000 molécules encapsulées). Des expériences par fluorescence résolue en temps ont permis de déterminer la présence d’agrégats non fluorescents et d’excimères (temps de vie de 1,8 ns). D’autre part, des expériences d’anisotropie de fluorescence résolue en temps et de spectroscopie d’absorption transitoire femtoseconde ont révélé l’existence de transferts d’énergie ultrarapides et efficaces, migration intermoléculaire (< 25 ps) et annihilation singulet-singulet (< 2 ps). Enfin, le suivi de l’émission des NPFs par spectroscopie de particules uniques a permis d’observer leur clignotement à l’échelle de la centaine de millisecondes. Cependant, due à une trop forte densité de molécules émissives, aucune extinction totale de fluorescence (état OFF) n’a été observée. L’absence d’état OFF ne permettant pas l’utilisation d’une méthode de localisation de molécules uniques, la deuxième partie du travail a concerné le développement d’une méthode de traitement des données d’imagerie de fluorescence de molécules uniques possédant une forte densité de molécules émissives. Cette méthode (MAPPIX, MAPping Pixel dissimilarity) utilise la fluctuation d’intensité de l’émission de fluorescence des sondes au cours du temps et est basée sur un calcul de dissimilarité. Les résultats obtenus sur des données simulées et des images réelles se sont avérés très concluant. Bien que n’ayant pas pu être rationalisé en termes de gain de résolution, une amélioration de contraste permettant de dépasser la limite de diffraction a été observée. / The first part of the thesis was the study of bright BODIPY nanoparticles (NPFs) (more than 5000 encapsulated molecules). Non-fluorescent aggregates and excimers (lifetime of 1.8 ns) were characterized by time resolved fluorescence experiments. In addition time-resolved fluorescence anisotropy and femtosecond transient absorption spectroscopy experiments revealed efficient ultrafast energy transfer, intermolecular migration (< 25 ps) and singlet-singlet annihilation (< 2 ps). Single particle spectroscopy on NPFs, function of the number of excited molecules within a NPF, revealed some blinking at the scale of about a hundred of milliseconds. However, due to too high density of emissive molecules, complete extinction of fluorescence (OFF state) could not be observed. The absence of OFF state forbid the use of a single molecule localization methods, the second part of this work was thus focused on the development of a data treatment method for single molecule fluorescence images containing high density of emitters. This method (MAPPIX, MAPping Pixel dissimilarity) uses the intensity fluctuations of the probes fluorescence emission over time and is based on a dissimilarity calculation. The results obtained on simulated data and real images were very conclusive. Although it was not possible to be rationalized it in terms of resolution, a contrast improvement bypassing the diffraction limit was observed.

Alors que la microscopie super-résolue a apporté une amélioration considérable en imagerie des assemblages moléculaires dans les milieux biologiques à l'échelle nanométrique, son extension à l'imagerie de l'orientation moléculaire, utilisant l'anisotropie de fluorescence, n'a pas encore été complètement explorée. Apporter une information sur l'orientation moléculaire à l'échelle nanométrique aurait un intérêt considérable pour la compréhension des fonctions biologiques. Dans cette thèse, nous proposons une technique de microscopie super-résolution résolue en polarisation, capable d'imager les comportements d'orientation moléculaire dans des environnements statiques et dynamiques, dans le but de rapporter une information structurale à l'échelle de la molécule unique et à des échelles spatiales nanométriques. En utilisant la microscopie par reconstruction stochastique (dSTORM) en combinaison avec une détection polarisée, des images d'anisotropie de fluorescence sont reconstruites avec une résolution spatiale de quelques dizaines de nanomètres. Nous analysons numériquement le principe de la méthode en combinaison avec des modèles des mécanismes d'orientation moléculaire. Enfin, nous proposons une technique alternative basée sur l'émission de molécules uniques en fluctuations stochastiques: l'imagerie super-résolue polarisée par fluctuations (polar-SOFI), et comparons cette approche avec la précédente. Nous illustrons les deux techniques pour l'imagerie de l'ordre moléculaire dans des fibres de stress d'actine et de tubuline dans des cellules fixées, des fibres d'ADN et des fibrilles d'amyloïde à base d'insuline. / While super-resolution microscopy has brought a significant improvement in nanoscale imaging of molecular assemblies in biological media, its extension to imaging molecular orientation using fluorescence anisotropy has not yet been fully explored. Providing orientational order information at the nanoscale would be of considerable interest for the understanding of biological functions since they are intrinsically related to structural fundamental processes such as in protein clustering in cell membranes, supra-molecular polymerization or aggregation. In this thesis, we propose a super-resolution polarization-resolved microscopy technique able to image molecular orientation behaviors in static and dynamic environments, in order to report structural information at the single molecule level and at nanometric spatial scale. Using direct Stochastic Optical Reconstruction Microscopy (dSTORM) in combination with polarized detection, fluorescence anisotropy images are reconstructed at a spatial resolution of a few tens of nanometers. We analyze numerically the principle of the method in combination with models for orientational order mechanisms, and provide conditions for which this information can be retrieved with high precision in biological samples based on fibrillar structures. Finally, we propose an alternative technique based on stochastic fluctuations of single molecules: polarized super-resolution optical fluctuation imaging (polar-SOFI), and compare this approach with the previous one. We illustrate both techniques on molecular order imaging in actin stress fibers and tubulin fibers in fixed cells, DNA fibers and insulin amyloid fibrils.

Récemment, de nombreuses techniques de microscopie de fluorescence de super-résolution ont été développées pour permettre d'observer de nombreuses structures biologiques au-delà de la limite de diffraction. La microscopie d'illumination structurée (SIM) est l'une de ces technologies. Le principe de la SIM est basé sur l'utilisation d'une grille de lumière harmonique qui permet de translater les hautes fréquences spatiales de l'échantillon vers la région d’observation du microscope. Les méthodes classiques de reconstruction SIM nécessitent une connaissance parfaite de l'illumination de l’échantillon. Cependant, l’implémentation d’un contrôle parfait de l’illumination harmonique sur le plan de l'échantillon n'est pas facile expérimentalement et il présente un grand défi. L’hypothèse de la connaissance parfaite de l’intensité de la lumière illuminant l’échantillon en SIM peut donc introduire des artefacts sur l’image reconstruite de l'échantillon, à cause des erreurs d’alignement de la grille qui peuvent se présenter lors de l’acquisition expérimentale. Afin de surmonter ce défi, nous avons développé dans cette thèse des stratégies de reconstruction «aveugle» qui sont indépendantes de d'illumination. À l'aide de ces stratégies de reconstruction dites «blind-SIM», nous avons étendu la SIM harmonique pour l’appliquer aux cas de «SIM-speckle» qui utilisent des illuminations aléatoires et inconnues qui contrairement à l’illumination harmonique, ne nécessitent pas de contrôle. / Recently, many superresolution fluorescence microscopy techniques have been developed which allow the observation of many biological structures beyond the diffraction limit. Structured illumination microscopy (SIM) is one of them. The principle of SIM is based on using a harmonic light grid which downmodulates the high spatial frequencies of the sample into the observable region of the microscope. The resolution enhancement is highly dependent on the reconstruction technique, which restores the high spatial frequencies of the sample to their original position. Common SIM reconstructions require the perfect knowledge of the illumination pattern. However, to perfectly control the harmonic illumination patterns on the sample plane is not easy in experimental implementations and this makes the experimental setup very technical. Reconstructing SIM images assuming the perfect knowledge of the illumination intensity patterns may, therefore, introduce artifacts on the estimated sample due to the misalignment of the grid that can occur during experimental acquisitions. To tackle this drawback of SIM, in this thesis, we have developed blind-SIM reconstruction strategies which are independent of the illumination patterns. Using the 3D blind-SIM reconstruction strategies we extended the harmonic SIM to speckle illumination microscopy which uses random unknown speckle patterns that need no control, unlike the harmonic grid patterns.

Une précision à l’échelle de la milliseconde dans le transfert d'informations entre les neurones est essentielle pour la synchronisation et la plasticité des circuits neuronaux dans le cerveau. Les axones sont des prolongements neuronaux qui assurent la communication via des impulsions électriques ou des potentiels d’action (PA). A cause du manque de myéline et de leur diamètre très fin, les axones de l'hippocampe propagent les PA lentement et ainsi générer des délais de conduction très long (jusqu’à 100 ms) qui sont traditionnellement considérés comme invariants. Cependant, plusieurs études ont montré que l'activité change la morphologie des axones et module le temps de latence de la transmission. Il convient donc de se demander si le diamètre des axones varie en fonction de l'activité pouvant influencer lapropagation des PA.Les diamètres des axones non-myélinisés de l’hippocampe (compris entre 100-350 nm) sont généralement trop petits pour être résolu par la microscopie photonique conventionnelle. Le développement récent de l’imagerie super résolution STED permet désormais l'observation de la dynamique de leur morphologie détaillée dans le tissu vivant. En combinant la microscopie STED, l’électrophysiologie avec enregistrements en champs et patch-clamp dans des tranches de cerveau de souris et des simulations informatiques, nous avons découvert que les axones du CA3 subissent un élargissement de leur diamètre après l'induction de la potentialisation à long terme (PLT). Nous démontrons que cet élargissementde diamètre augmente la vitesse de conduction des PA. Dans l'ensemble, nos résultats indiquent que les axones peuvent réguler leur diamètre de manière dynamique changeant le délai de conduction des PA, ce qui modifie le timing du transfert d’information dans les circuits neuronaux. Cette étude suggère l’existence d’un nouveau type de mécanisme structurel dans le compartiment axonal jouant un rôle pour la plasticité neuronale. / Millisecond timing precision in the transfer of information between neurons is essential for the synchrony and plasticity of neural circuits in the brain. Axons are neuronal extensions that ensure the communication via brief electrical impulses called action potentials (AP). Because they are unmyelinated and are extremely thin, hippocampal axons propagate APsslowly and thus generate long delays of conduction (up to 100 ms) that are traditionally considered invariant. However, recent studies have shown that activity changes the morphology of axons and modulate the latency of transmission, thus raising the question whether axons undergo activity-dependent structural changes that could influence the propagation of APs. The diameter of hippocampal axons (ranging between 100-350 nm) are usually too thin to be properly resolved by conventional light microscopy. However, the development of super resolution STED imaging now enables the observation of their detailed morphological dynamics in living tissue. Using a novel combination of STED microscopy, field recordings, patch-clamp electrophysiology in mouse brain slices and computer simulations we discovered that CA3 axons undergo long-lasting enlargement in their diameter after the induction of long term potentiation (LTP). We provide strong evidence that this diameter enlargement increases AP conduction velocity. Taken together, our findings indicate that axons can dynamically tune AP propagation delays by changing their diameters, thereby altering the timing of information transfer in neural circuits. This study suggests a novel and powerful structural mechanism for neural plasticity.

Contexte: La microscopie joue un rôle important en biologie depuis plusieurs siècles, mais sa résolution a longtemps été limitée à environ 250 nm, de sorte que nombre de structures biologiques (virus, vésicules, pores nucléaires, synapses) ne pouvaient être résolues. Au cours de la dernière décennie, plusieurs méthodes de super-résolution ont été développées pour dépasser cette limite. Parmi ces techniques, les plus puissantes et les plus utilisées reposent sur la localisation de molécules uniques (microscopie à localisation de molécule unique, ou SMLM), comme PALM et STORM. En localisant précisément les positions de molécules fluorescentes isolées dans des milliers d'images de basse résolution acquises de manière séquentielle, la SMLM peut atteindre des résolutions de 20 à 50 nm voire mieux. Cependant, cette technique est intrinsèquement lente car elle nécessite l’accumulation d’un très grand nombre d’images et de localisations pour obtenir un échantillonnage super-résolutif des structures fluorescentes. Cette lenteur (typiquement ~ 30 minutes par image super-résolutive) rend difficile l'utilisation de la SMLM pour l'imagerie cellulaire à haut débit ou en cellules vivantes. De nombreuses méthodes ont été proposées pour pallier à ce problème, principalement en améliorant les algorithmes de localisation pour localiser des molécules proches, mais la plupart de ces méthodes compromettent la résolution spatiale et entraînent l’apparition d’artefacts. Méthodes et résultats: Nous avons adopté une stratégie de transformation d’image en image basée sur l'apprentissage profond dans le but de restaurer des images SMLM parcimonieuses et par là d’améliorer la vitesse d’acquisition et la qualité des images super-résolutives. Notre méthode, ANNA-PALM, s’appuie sur des développements récents en apprentissage profond, notamment l’architecture U-net et les modèles génératifs antagonistes (GANs). Nous montrons des validations de la méthode sur des images simulées et des images expérimentales de différentes structures cellulaires (microtubules, pores nucléaires et mitochondries). Ces résultats montrent qu’après un apprentissage sur moins de 10 images de haute qualité, ANNA-PALM permet de réduire le temps d’acquisition d’images SMLM, à qualité comparable, d’un facteur 10 à 100. Nous avons également montré que ANNA-PALM est robuste à des altérations de la structure biologique, ainsi qu’à des changements de paramètres de microscopie. Nous démontrons le potentiel applicatif d’ANNA-PALM pour la microscopie à haut débit en imageant ~ 1000 cellules à haute résolution en environ 3 heures. Enfin, nous avons conçu un outil pour estimer et réduire les artefacts de reconstruction en mesurant la cohérence entre l’image reconstruite et l’image en épi-fluorescence. Notre méthode permet une microscopie super-résolutive plus rapide et plus douce, compatible avec l’imagerie haut débit, et ouvre une nouvelle voie vers l'imagerie super-résolutive des cellules vivantes. La performance des méthodes d'apprentissage profond augmente avec la quantité des données d’entraînement. Le partage d’images au sein de la communauté de microscopie offre en principe un moyen peu coûteux d’augmenter ces données. Cependant, il est souvent difficile d'échanger ou de partager des données de SMLM, car les tables de localisation seules ont souvent une taille de plusieurs gigaoctets et il n'existe pas de plate-forme de visualisation dédiée aux données SMLM. Nous avons développé un format de fichier pour compresser sans perte des tables de localisation, ainsi qu’une plateforme web (https://shareloc.xyz) qui permet de visualiser et de partager facilement des données SMLM 2D ou 3D. A l’avenir, cette plate-forme pourrait grandement améliorer les performances des modèles d'apprentissage en profondeur, accélérer le développement des outils, faciliter la réanalyse des données et promouvoir la recherche reproductible et la science ouverte. / Background: Microscopy plays an important role in biology since several centuries, but its resolution has long been limited to ~250nm due to diffraction, leaving many important biological structures (e.g. viruses, vesicles, nuclear pores, synapses) unresolved. Over the last decade, several super-resolution methods have been developed that break this limit. Among the most powerful and popular super-resolution techniques are those based on single molecular localization (single molecule localization microscopy, or SMLM) such as PALM and STORM. By precisely localizing positions of isolated fluorescent molecules in thousands or more sequentially acquired diffraction limited images, SMLM can achieve resolutions of 20-50 nm or better. However, SMLM is inherently slow due to the necessity to accumulate enough localizations to achieve high resolution sampling of the fluorescent structures. The drawback in acquisition speed (typically ~30 minutes per super-resolution image) makes it difficult to use SMLM in high-throughput and live cell imaging. Many methods have been proposed to address this issue, mostly by improving the localization algorithms to localize overlapping spots, but most of them compromise spatial resolution and cause artifacts.Methods and results: In this work, we applied deep learning based image-to-image translation framework for improving imaging speed and quality by restoring information from rapidly acquired low quality SMLM images. By utilizing recent advances in deep learning including the U-net and Generative Adversarial Networks, we developed our method Artificial Neural Network Accelerated PALM (ANNA-PALM) which is capable of learning structural information from training images and using the trained model to accelerate SMLM imaging by tens to hundreds folds. With experimentally acquired images of different cellular structures (microtubules, nuclear pores and mitochondria), we demonstrated that deep learning can efficiently capture the structural information from less than 10 training samples and reconstruct high quality super-resolution images from sparse, noisy SMLM images obtained with much shorter acquisitions than usual for SMLM. We also showed that ANNA-PALM is robust to possible variations between training and testing conditions, due either to changes in the biological structure or to changes in imaging parameters. Furthermore, we take advantage of the acceleration provided by ANNA-PALM to perform high throughput experiments, showing acquisition of ~1000 cells at high resolution in ~3 hours. Additionally, we designed a tool to estimate and reduce possible artifacts is designed by measuring the consistency between the reconstructed image and the experimental wide-field image. Our method enables faster and gentler imaging which can be applied to high-throughput, and provides a novel avenue towards live cell high resolution imaging. Deep learning methods rely on training data and their performance can be improved even further with more training data. One cheap way to obtain more training data is through data sharing within the microscopy community. However, it often difficult to exchange or share localization microscopy data, because localization tables alone are typically several gigabytes in size, and there is no dedicated platform for localization microscopy data which provide features such as rendering, visualization and filtering. To address these issues, we developed a file format that can losslessly compress localization tables into smaller files, alongside with a web platform called ShareLoc (https://shareloc.xyz) that allows to easily visualize and share 2D or 3D SMLM data. We believe that this platform can greatly improve the performance of deep learning models, accelerate tool development, facilitate data re-analysis and further promote reproducible research and open science.

Par le terme ''super-résolution'' (SR), nous faisons référence à une classe de techniques qui améliorent la résolution spatiale d'images et de vidéos. Les algorithmes de SR peuvent être de deux types : les méthodes ''multi-frame'', où plusieurs images en basse résolution sont agrégées pour former une image unique en haute résolution, et les méthodes ''single-image'', qui visent à élargir une seule image. Cette thèse a pour sujet le développement de théories et algorithmes pour le problème single-image. En particulier, nous adoptons une approche ''basée sur exemples'', où l'image de sortie est estimée grâce à des techniques d'apprentissage automatique, en utilisant les informations contenues dans un dictionnaire d'exemples. Ces exemples consistent en des blocs d'image, soit extraits à partir d'images externes, soit dérivées de l'image d'entrée elle-même. Pour les deux types de dictionnaire, nous concevons de nouveaux algorithmes de SR présentant de nouvelles méthodes de suréchantillonnage et de construction du dictionnaire, et les comparons à l'état de l'art. Les résultats obtenus s'avèrent très compétitifs en termes de qualité visuelle des images de sortie et de complexité des calculs. Nous appliquons ensuite nos algorithmes au cas de la vidéo, où l'objectif est d'élargir la résolution d'une séquence vidéo. Les algorithmes, opportunément adaptées pour faire face à ce cas, sont également analysés dans le contexte du codage. L'analyse effectuée montre que, dans des cas spécifiques, la SR peut aussi être un outil efficace pour la compression vidéo, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives intéressantes. / With super-resolution (SR) we refer to a class of techniques that enhance the spatial resolution of images and videos. SR algorithms can be of two kinds: multi-frame methods, where multiple low-resolution images are aggregated to form a unique high-resolution image, and single-image methods, that aim at upscaling a single image. This thesis focuses on developing theory and algorithms for the single-image SR problem. In particular, we adopt the so called example-based approach, where the output image is estimated with machine learning techniques, by using the information contained in a dictionary of image “examples”. The examples consist in image patches, which are either extracted from external images or derived from the input image itself. For both kinds of dictionary, we design novel SR algorithms, with new upscaling and dictionary construction procedures, and compare them to state-of-the-art methods. The results achieved are shown to be very competitive both in terms of visual quality of the super-resolved images and computational complexity. We then apply our designed algorithms to the video upscaling case, where the goal is to enlarge the resolution of an entire video sequence. The algorithms, opportunely adapted to deal with this case, are also analyzed in the coding context. The analysis conducted shows that, in specific cases, SR can also be an effective tool for video compression, thus opening new interesting perspectives.

La compréhension des processus cellulaires au niveau membranaire est un domaine d’étude important en recherche biomédicale. Contourner la limite de diffraction en microscopie de fluorescence est maintenant devenu possible en exploitant les transitions moléculaires du fluorophore. Ce travail présente le développement instrumental de deux techniques complémentaires permettant d’atteindre une résolution nanométrique, grâce à l'émission stimulée (STimulated Emission Depletion - STED) d’une part, et la microscopie de fluorescence aux angles supercritiques (Supercritical Angle Fluorescence, SAF) d’autre part. La microscopie STED est une méthode permettant de surpasser la barrière de diffraction et d’atteindre des résolutions latérales de l'ordre de 40 nm dans des échantillons biologiques. Ce dispositif de microscopie exploite les transitions moléculaires des marqueurs fluorescents pour surmonter la limite de résolution due à la diffraction. L'amélioration de la résolution est obtenue par déplétion de l'état excité du fluorophores dans les régions périphériques de l'espace du volume focal. Cependant, malgré l'amélioration importante de la résolution latérale avec la technique STED, cette dernière présente une réelle complexité de mise en œuvre qui a par conséquence un impact important sur le cout des instruments STED commerciaux. Dans ce contexte, la réalisation instrumentale et la performance en imagerie d'un dispositif STED sont présentées dans ce manuscrit. Bien que les microscopes STED classiques offrent une meilleure résolution latérale, la résolution axiale est toujours limitée par la diffraction. L’amélioration de la résolution dans cette direction implique une certaine complexité instrumentale. Dans ce cadre, nous démontrons une nouvelle approche utilisant l’imagerie SAF permettant d'obtenir un sectionnement axial de l'ordre de 150 nm. L’approche se base sur la propriété d'une molécule à émettre dans les angles supercritiques uniquement lorsqu’elle se rapproche de l'interface verre-eau. Le sectionnement axial est obtenu dans une configuration simple en détectant uniquement les composantes de l’émission supercritique. La combinaison de ces techniques d'imagerie donne un outil puissant pour étudier les phénomènes moléculaires sur les membranes biologiques. / Understanding cellular processes on membranes has been a key area of biomedical research. Circumventing the diffraction limit in fluorescence microscopy has now become possible by exploiting the molecular transitions of the fluorophore. In this context, this work presents the instrumental development of two complementary techniques for realizing nanometric all-optical resolution and axial sectioning, namely STimulated Emission Depletion (STED) and Supercritical Angle Fluorescence (SAF) microscopy. STED microscopy is an elegant method that has allowed us to break the diffraction barrier with light microscopes and has achieved resolutions of the order of 40 nm (transverse) in biological samples. In this technique, we exploit the molecular transitions of the fluorescent marker to overcome the resolution limit due to diffraction. Resolution enhancement is achieved by efficient depletion of the excited state of the marker in the peripheral spatial regions of the focal volume by using depletion beams in addition to the excitation beam. Despite the major resolution improvement demonstrated, the technique is not well spread out, mainly due to its apparent complexity; and the cost and limited tunability of the commercial system. In this context, the instrumental realization and the imaging performance of a cost-effective home-built STED microscope is presented in this manuscript. While conventional STED microscopes offer improved lateral resolution, an isotropic gain in resolution usually comes at the cost of complex instrumentation. In this regard, we demonstrate SAF microscopy as a powerful tool that achieves an axial sectioning of the order of 150 nm. This is done by exploiting the property of a molecule to emit into the supercritical anglesonly when near the glass-water interface. Axial sectioning is obtained in a simple configuration by detecting solely the supercritical components of radiation. A combination of these imaging techniques offer a powerful tool to study molecular phenomena on the biological membranes.

Les techniques de super-résolution offrent un nouvel aperçu de la description de l'organisation moléculaire dynamique de la membrane plasmique. Parmi ces techniques, la microscopie par déplétion d'émission stimulée (stimulated emission depletion, STED) dépasse la limite de diffraction optique et atteint une résolution de quelques dizaines de nanomètres. Il est une technique polyvalente qui peut être combinée avec d'autres techniques telles que la spectroscopie par corrélation de fluorescence (fluorescence correlation spectroscopy, FCS), fournissant des résolutions spatiales et temporelles élevées pour explorer les processus dynamiques qui se produisent dans les cellules vivantes. Ce projet de doctorat vise à mettre en œuvre un microscope STED, puis à combiner ce module STED avec la technique FCS pour les applications biologiques. Des études théoriques du STED et de la technique combinant STED et FCS ont permis dans les aspects spatio-temporels. Une solution analytique pour la fonction d'autocorrélation FCS a été dérivée dans l'état de déplétion STED incomplet. et un nouveau modèle d'ajustement FCS a été proposé. La méthode de variation du volume d’observation FCS (spot variation FCS, svFCS) a démontré sa capacité à identifier la présence de nanodomaines limitant la diffusion latérale des molécules dans la membrane plasmique. L’approche STED-FCS permet d’étendre l’application de la svFCS à l'échelle nanométrique afin d’évaluer la persistance plus ou moins importante de tels nanodomaines. Dans ce contexte, des simulations préliminaires de Monte Carlo ont été réalisées figurant des molécules diffusant en présence d'auto-assemblage/désassemblage dynamique des nanodomaines. / Super-resolution techniques offer new insight into the description of the dynamic molecular organization at the plasma membrane. Among these techniques, the stimulated emission depletion (STED) microscopy breaks the optical diffraction limit and reaches the resolution of tens of nanometer. It is a versatile setup that can be combined with other techniques such as fluorescence correlation spectroscopy (FCS), providing both high spatial and temporal resolutions to explore dynamic processes occurring in live cells. This PhD project aims at implementing a STED microscope, and then at combining this STED module with FCS technique for biological applications. Detailed theoretical studies on STED and the combined STED-FCS technique in spatio-temporal aspects were performed. An analytical solution for FCS autocorrelation function was derived in the condition of incomplete STED depletion and a new FCS fitting model was proposed to overcome this problem. The spot variation FCS (svFCS) method has demonstrated its capability to identify the presence of nanodomains constraining the lateral diffusion of molecules at the plasma membrane. The STED-FCS can extend the svFCS approach to the nanoscale evaluating the long-lasting existence of such nanodomains. Within this frame, preliminary Monte Carlo simulations were conducted mimicking molecules diffusing in the presence of dynamic self-assembling/disassembling nanodomains.

La première méthode vise à améliorer la vitesse d’imagerie de la microscopie super-résolue àtempérature ambiante pour des applications biologiques. En tant qu’une technique de scan, lamicroscopie STED a besoins d’être parallélisé pour faire de l’imagerie rapide en champ large. Nousavons obtenu une parallélisation massive de la microscopie STED en utilisant les réseaux d’optiqueavec une excitation en en champ large et une caméra rapide pour détection. Les images super-résoluesd’un champ de 3 μm par 3 μm sont acquises en scannant une maille élémentaire du réseau optique, quipeut être aussi petite que 290 nm * 290 nm. La microscopie Lattice-STED est démontrée avec unerésolution allant jusqu'à 70 nm à une cadence de 12,5 images par seconde.La deuxième méthode étend la microscopie super-résolue à la température de l’hélium liquide pourdes applications aux technologies quantiques. Des résolutions optiques à l'échelle nanométrique desémetteurs quantique est une étape cruciale vers le contrôle des états délocalisés formés par lesinteractions fortes et cohérentes entre des émetteurs. Dans ce contexte, nous avons développé unetechnique de microscopie à des températures cryogéniques, dénommée la microscopie Essat. Cettetechnique est basée sur la saturation optique de l'état excité des molécules fluorescentes uniques parl’excitation d’un faisceau en forme d’anneau. Une résolution moins de 10 nm est obtenue avec debasses intensités d'excitation, plus de millions de fois plus faibles que celles utilisées dans lamicroscopie STED à la température ambiante. Par rapport aux approches basées sur la superlocalisation,notre technique offre une occasion unique de résoudre sous la limite de diffraction lesmolécules uniques ayant des fréquences de résonance optiques qui se chevauchent. Ceci ouvre la voieà l'étude des interactions cohérentes entre émetteurs uniques et à la manipulation de leur degréd'intrication. / The first technique aims at improving the imaging speed of super-resolution microscopy at roomtemperature for biological applications. As a scanning technique, STED (Stimulated EmissionDepletion) microscopy needs parallelization for fast wide-field imaging. Using well-designed opticallattices for depletion together with wide-field excitation and a fast camera for detection, we achievelarge parallelization of STED microscopy. Wide field of view super-resolved images are acquired byscanning over a single unit cell of the optical lattice, which can be as small as 290 nm * 290 nm.Lattice-STED imaging is demonstrated with a resolution down to 70 nm at 12.5 frames per second.The second one extends super-resolution microscopy to liquid helium temperature for applications inquantum technologies. Optical resolution of solid-state single quantum emitters at the nanometer scaleis a challenging step towards the control of delocalized states formed by strongly and coherentlyinteracting emitters. ESSat (Excited State Saturation) microscopy operating at cryogenic temperaturesis based on optical saturation of the excited state of single fluorescent molecules with a doughnutshapedbeam. Sub-10 nm resolution is achieved with extremely low excitation intensities, more thanmillion times lower than those used in room temperature STED microscopy. Compared to superlocalisationapproaches, our technique offers a unique opportunity to super-resolve single moleculeshaving overlapping optical resonance frequencies, paving the way to the study of coherent interactionsbetween single emitters and to the manipulation of their degree of entanglement.