A major goal in biological imaging is to visualize interactions of different tissues, often fluorescently labeled, during dynamic processes. Only a few of these labels fit into the available spectral range without overlap, but can be separated computationally if the full spectrum of every single pixel is known. In medical imaging, hyperspectral techniques show promise to identify different tissue types without any staining. Yet, microscopists still commonly acquire spectral information either with filters, thus integrating over a few broad bands only, or point-wise, dispersing the spectra onto a multichannel detector, which is inherently slow. Light sheet fluorescence microscopy (LSFM) and optical projection tomography (OPT) are two techniques to acquire 3D microscopic data fast, photon-efficiently and gently on the specimen. LSFM works in fluorescence mode and OPT in transmission. Both are based on a fast widefield detection scheme where a 2D detector records the spatial information but leaves no room to acquire dispersed spectra. Hyperspectral imaging had not yet been demonstrated for either technique. In this work, I developed a line-scanning hyperspectral LSFM and an excitation scanning OPT to acquire 5D data (3D spatial, 1D temporal, 1D spectral) and optimized the performance of both setups to minimize acquisition times without sacrificing image contrast, spatial or spectral information. I implemented and assessed different evaluation pipelines to classify and unmix relevant features. I demonstrate the efficiency of my workflow by acquiring up to five fluorescent markers and the autofluorescence in \\zf and fruit fly embryos on my hyperspectral LSFM. I extracted both concentration maps and spectra for each of these fluorophores from the multidimensional data. The same methods were applied to investigate the transmission data from my spectral OPT, where I found evidence that OPT image formation is governed by refraction, whereas scattering and absorption only play a minor role. Furthermore, I have implemented a robust, educational LSFM on which laymen have explored the working principles of modern microscopies. This eduSPIM has been on display in the Technische Sammlungen Dresden for one year during the UNESCO international year of light. / Ein wichtiges Ziel biologischer Bildgebung ist die Visualisierung des Zusammenspiels von verschiedenen, meist fluoreszent markierten, Geweben bei dynamischen Prozessen. Nur wenige dieser Farbstoffe passen ohne Überlapp in das zur Verfügung stehende Spektrum. Sie können jedoch rechnerisch getrennt werden, wenn das gesamte Spektrum jedes Pixels bekannt ist. In medizinischen Anwendungen versprechen hyperspektrale Techniken, verschiedene Gewebetypen markierungsfrei zu identifizieren. Dennoch ist es in der Mikroskopie noch immer üblich, spektrale Information entweder mit Filtern über breiten Bändern zu integrieren, oder Punktspektren mithilfe von Dispersion zu trennen und auf einem Multikanaldetektor aufzunehmen, was inhärent langsam ist. Light Sheet Fluorescence Microscopy (LSFM) und Optical Projection Tomography (OPT) nehmen 3D Mikroskopiedaten schnell, photoneneffizient und sanft für die Probe auf. LSFM arbeitet mit Fluoreszenz, OPT in Transmission. Beide basieren auf schneller Weitfelddetektion, wobei die räumliche Information mit einem 2D Detektor aufgenommen wird, der keinen Raum lässt, um die getrennten Spektren zu messen. Hyperspektrale Bildgebung wurde bis jetzt für keine der zwei Techniken gezeigt. Ich habe ein hyperspektrales LSFM mit Linienabtastung und ein OPT mit Wellenlängenabtastung entwickelt, um 5D Daten (3D räumlich, 1D zeitlich, 1D spektral) aufzunehmen. Beide Aufbauten wurden hinsichtlich minimaler Aufnahmezeit optimiert, ohne dabei Kontrast, räumliche oder spektrale Auflösung zu opfern. Ich habe verschiedene Abläufe zum Klassifizieren und Trennen der Hauptkomponenten implementiert. Ich nehme bis zu fünf Fluorophore und Autofluoreszenz in Zebrafisch- und Fruchtfliegenembryos mit dem hyperspektralen LSFM auf und zeige die Effizienz des gesamten Ablaufes, indem ich Spektren und räumliche Verteilung aller Marker extrahiere. Die Transmissionsdaten des spektralen OPT werden mit denselben Methoden untersucht. Ich konnte belegen, dass die Bildformation im OPT massgeblich von Brechung bestimmt ist, und Streuung und Absorption nur einen geringen Beitrag leisten. Außerdem habe ich ein robustes, didaktisches LSFM gebaut, damit Laien die Funktionsweise moderner Mikroskopie erkunden können. Dieses eduSPIM war ein Jahr lang in den Technischen Sammlungen Dresden ausgestellt.

A major goal in biological imaging is to visualize interactions of different tissues, often fluorescently labeled, during dynamic processes. Only a few of these labels fit into the available spectral range without overlap, but can be separated computationally if the full spectrum of every single pixel is known. In medical imaging, hyperspectral techniques show promise to identify different tissue types without any staining. Yet, microscopists still commonly acquire spectral information either with filters, thus integrating over a few broad bands only, or point-wise, dispersing the spectra onto a multichannel detector, which is inherently slow. Light sheet fluorescence microscopy (LSFM) and optical projection tomography (OPT) are two techniques to acquire 3D microscopic data fast, photon-efficiently and gently on the specimen. LSFM works in fluorescence mode and OPT in transmission. Both are based on a fast widefield detection scheme where a 2D detector records the spatial information but leaves no room to acquire dispersed spectra. Hyperspectral imaging had not yet been demonstrated for either technique. In this work, I developed a line-scanning hyperspectral LSFM and an excitation scanning OPT to acquire 5D data (3D spatial, 1D temporal, 1D spectral) and optimized the performance of both setups to minimize acquisition times without sacrificing image contrast, spatial or spectral information. I implemented and assessed different evaluation pipelines to classify and unmix relevant features. I demonstrate the efficiency of my workflow by acquiring up to five fluorescent markers and the autofluorescence in \\zf and fruit fly embryos on my hyperspectral LSFM. I extracted both concentration maps and spectra for each of these fluorophores from the multidimensional data. The same methods were applied to investigate the transmission data from my spectral OPT, where I found evidence that OPT image formation is governed by refraction, whereas scattering and absorption only play a minor role. Furthermore, I have implemented a robust, educational LSFM on which laymen have explored the working principles of modern microscopies. This eduSPIM has been on display in the Technische Sammlungen Dresden for one year during the UNESCO international year of light. / Ein wichtiges Ziel biologischer Bildgebung ist die Visualisierung des Zusammenspiels von verschiedenen, meist fluoreszent markierten, Geweben bei dynamischen Prozessen. Nur wenige dieser Farbstoffe passen ohne Überlapp in das zur Verfügung stehende Spektrum. Sie können jedoch rechnerisch getrennt werden, wenn das gesamte Spektrum jedes Pixels bekannt ist. In medizinischen Anwendungen versprechen hyperspektrale Techniken, verschiedene Gewebetypen markierungsfrei zu identifizieren. Dennoch ist es in der Mikroskopie noch immer üblich, spektrale Information entweder mit Filtern über breiten Bändern zu integrieren, oder Punktspektren mithilfe von Dispersion zu trennen und auf einem Multikanaldetektor aufzunehmen, was inhärent langsam ist. Light Sheet Fluorescence Microscopy (LSFM) und Optical Projection Tomography (OPT) nehmen 3D Mikroskopiedaten schnell, photoneneffizient und sanft für die Probe auf. LSFM arbeitet mit Fluoreszenz, OPT in Transmission. Beide basieren auf schneller Weitfelddetektion, wobei die räumliche Information mit einem 2D Detektor aufgenommen wird, der keinen Raum lässt, um die getrennten Spektren zu messen. Hyperspektrale Bildgebung wurde bis jetzt für keine der zwei Techniken gezeigt. Ich habe ein hyperspektrales LSFM mit Linienabtastung und ein OPT mit Wellenlängenabtastung entwickelt, um 5D Daten (3D räumlich, 1D zeitlich, 1D spektral) aufzunehmen. Beide Aufbauten wurden hinsichtlich minimaler Aufnahmezeit optimiert, ohne dabei Kontrast, räumliche oder spektrale Auflösung zu opfern. Ich habe verschiedene Abläufe zum Klassifizieren und Trennen der Hauptkomponenten implementiert. Ich nehme bis zu fünf Fluorophore und Autofluoreszenz in Zebrafisch- und Fruchtfliegenembryos mit dem hyperspektralen LSFM auf und zeige die Effizienz des gesamten Ablaufes, indem ich Spektren und räumliche Verteilung aller Marker extrahiere. Die Transmissionsdaten des spektralen OPT werden mit denselben Methoden untersucht. Ich konnte belegen, dass die Bildformation im OPT massgeblich von Brechung bestimmt ist, und Streuung und Absorption nur einen geringen Beitrag leisten. Außerdem habe ich ein robustes, didaktisches LSFM gebaut, damit Laien die Funktionsweise moderner Mikroskopie erkunden können. Dieses eduSPIM war ein Jahr lang in den Technischen Sammlungen Dresden ausgestellt.

Die Entstehung unterschiedlicher Zellformen ist eine zentrale Frage der Biologie und von besonderer Bedeutung für ein umfassendes Verständnis des Modellorganismus Saccharomyces cerevisiae. Form und Integrität dieser Hefen werden durch die Eigenschaften ihrer Zellwand bestimmt. Die mechanischen Prozesse in der Zellwand während der Morphogenese von Hefen sind jedoch wenig verstanden. Zwei Arten der Morphogenese, Knospung und Paarung, wurden hier untersucht, um gemeinsame Prinzipien und Unterschiede hinsichtlich ihrer Zellwandmechanik zu finden. Dabei wurden AFM-basierte Techniken sowie theoretische Modelle verwendet, um räumliche und zeitliche Unterschiede in den mechanischen Eigenschaften zu beurteilen. Im ersten Teil wird ein biophysikalisches Modell der Knospung vorgestellt, das auf einem Unterschied der mechanischen Zellwandeigenschaften von Mutter und Knospe beruht und die Volumenentwicklung einzelner Zellen beschreiben kann. Da Messungen keinen ausreichenden Unterschied in der Zellwandelastizität zwischen beiden Kompartimenten zeigten, wird deren Viskoplastizität als Unterscheidungsmerkmal vorgeschlagen. Eine Kalibrierung des Modells an Einzelzellmessungen lieferte neben Schätzungen dieser Zellwandviskoplastizität auch die anderer wichtiger Wachstumsparameter. Im zweiten Teil werden nanorheologische Messungen genutzt, um zu zeigen, dass die Zellwand hauptsächlich elastisch ist und ein strukturelles Dämpfungsverhalten aufweist. Dabei wird diskutiert, die Zellwand analog zu einem „soft glassy“ Material zu beschreiben. Im letzten Teil wird die Notwendigkeit eines spezifischen Elastizitätsmusters der Zellwand für das gerichtete Wachstum während der Paarungsmorphogenese beschrieben, welches weicheres Material am Schaft sowie steiferes Material am Apex einschließt. Zusammenfassend zeigt diese Arbeit, dass räumlich und zeitlich veränderliche viskoelastisch-plastische Zellwandeigenschaften die Morphogenese von S. cerevisiae bestimmen. / Morphogenesis is a central field in biology and of particular importance for a comprehensive understanding of the model organism Saccharomyces cerevisiae. Shape and integrity of yeast cells are determined by its cell wall. However, mechanical processes underlying yeast morphogenesis and are poorly understood. Two modes of yeast morphogenesis, budding and mating, have been studied to find common principles and differences in cell wall mechanics. AFM-based techniques as well as computational models were used to assess spatial and temporal differences in the mechanical properties. In the first part, a biophysical model for the expansion during budding is presented that bases on a difference in the mechanical cell wall properties of mother and bud and accurately describes the volume dynamics of single cells. Since measurements revealed no difference in the cell wall elasticity between both compartments, visco-plastic properties are proposed as distinguishing feature. Fitting the model to single-cell volume trajectories, provided estimations for the visco-plasticity of the cell wall and other key growth parameters. In the second part, nano-rheology measurements were used to confirm that the cell wall is mainly elastic and demonstrate that it shows structural damping behavior. Furthermore, the possibility to describe the cell wall analogous to a “soft glassy” material is discussed. In the last part, the necessity of a specific elasticity pattern of the cell wall for directed growth during yeast mating morphogenesis is shown, including softer material at the shaft and stiffer material at the apex. By showing that spatially and temporally varying viscoelastic-plastic cell wall properties govern the morphogenesis of S. cerevisiae, this work contributes to deciphering molecular mechanisms underlying the growth of yeast and other walled cells.