超高分辨成像技术涵盖了物理学、化学、生物学、计算机科学、工程学等多方面知识，这为生物领域研究学者获得成像结果增加了许多挑战。在项目设计、样品制备、仪器调试、软件参数优化、数据分析等各个环节，用户都可能遇到各方面的技术难题。
系统优势
超高分辨率：分辨率20nm
多通道同时成像：省时高效、减少光漂白，避免串扰
纳米级主动锁定系统：成像稳定可靠
染料荧光均衡：优化的缓冲液配方
开机即用无需等待：节省时间
光学衍射极限
采用随机光学重建显微法 (STOCHASTIC OPTICAL RECONSTRUCTION MICROSCOPY， STORM) 技术突破光学衍射极限，实现超高分辨率显微成像。
衍射极限：
常规光学成像系统只能将光聚焦到有限大小的模糊焦点上。
常规显微镜的分辨率：
| 横向分辨率 | 轴向分辨率 |
| 200-250 nm | 500-800 nm |
STORM 原理:
| 利用特别设计的染料缓冲液组合，在较强的激光照射下，大部分的染料都进入暗态，这样就可以对极少部分的处于激发态的染料进行定位（A-C）。染料处于暗态或者亮态是一个随机的过程，这样，当对足够多的激发态染料进行定位并叠加后，就可以重构出感兴趣结构的真实形态 (D)， 并且空间分辨率得到极大提升。 |
即使有衍射率极限的存在，还是可以对单个荧光点的位置进行拟合定位。从而实现突破光学衍射极限的超高分辨率显微成像。
稳定、可靠、高效的硬件
简单易用的软件
ROHDEA 作为一套全新的超高分辨成像系统操作软件，旨在为用户营造简便实用、功能透明的操作体验。
拍摄过程简单易用
“所见即所需”，操作流程化，简单易用——“视野调整”、“宽场视野拍摄”、“超高分辨率试拍与参数调整”和“超高分辨率图像采集”四步操作，即可轻松得到超分辨图像。
参数优化过程实时透明
软件参数的选择直接影响最终成像结果的优劣。ROHDEA提供实时的参数调整模块，用户可以直观地比较参数改变对成像结果的影响。
超分辨图像实时重构
ROHDEA集成多种成像算法，并在用户采集数据时，实时呈现超高分辨图像重构结果和详细参数，方便用户及时调整。
自动化用户数据管理
ROHDEA为用户管理每一次实验数据。ROHDEA根据项目样品命名、时间信息等智能化存储全部实验参数、原始数据和最终结果。可为类似实验提供实验参数模板，方便用户后续选择、优化。
丰富的图像数据后分析功能
分析软件功能包括例如聚类分析、共定位分析、荧光特性分析、距离测量、图像美化等，方便成果用于学术发表。
应用领域和场景
| 细胞生物学 | 神经科学 | 微生物学 | 免疫学 | 纳米材料 |
| 亚细胞结构 | 蛋白定位 | 蛋白-蛋白相互作用 | 原位杂交 | |
神经细胞化学突触
图 1. 小鼠脑切片神经突触的超高分辨率成像。
图 (a)、(c) 和 (e) 显示宽场成像无法提供精细的结构信息;图 (b)、(d) 和 (f) 是力双通道超高分辨率显微镜提供的超高分辨率图像，突触前膜和突触后膜的结构清晰可辨。
核酸-原位杂交
图 2. 细胞端粒DNA结构的三维超高分辨率成像。
图 (a) 为宽场成像，显示细胞核内端粒DNA形成foci; 图 (b) 和 (c) 为图 (a) 所框foci的三维超高分辨率图像，显示宽场的一个foci实际包含多个小的foci, 超高分辨率成像提供了精细的结构信息，有助于对结构变化的观察。
细胞器——三通道超高分辨率成像
图 3.三通道超高分辨率成像。
图 (a) 为 COS7细胞的线粒体外膜蛋白TOM20(紫色)、线粒体基质蛋白 COX IV(蓝色)和高尔基体TGN46(绿色)的超高分辨率成像。图 (b) 为COS7 细胞的线粒体外膜蛋白 TOM20(红色)、核膜蛋白 lamin(蓝色)和高尔基体蛋白TGN46(绿色)的超高分辨率成像。
高尔基体 (Golgi Apparatus)
图 4，Hela 细胞中顺式高尔基体网络蛋白GM 130和反式高尔基体网络蛋白Golgin 97的双通道超高分辨率成像。
图 (a)宽场成像显示两个蛋白局部重叠；图 (b)超高分辨率成像清晰显示两个蛋白分别位于高尔基体的两个层面。
酵母细胞器 (Yeast Organelle)
图 5，酵母细胞中纺锤极体的微管蛋白Tub1和Tub4的双通道超高分辨率成像，两种蛋白分布构建了GFP和RFP的重组蛋白，再用GFP纳米抗体和RFP纳米抗体分别进行免疫荧光染色。
图(a) 和图(b) 为宽场成像，图(c) 和图(d)为相应的超高分辨率成像。 图(b) 为图(a) 所框区域的放大，相应的超高分辨率图像(d) 清 晰显示纺锤微管蛋白锚定到纺锤极体。
线粒体 (Mitochondria)
图 6，COS-7细胞中线粒体的三维超高分辨率成像。线粒体外膜蛋白Tom20采用间接免疫荧光标记。外膜蛋白勾勒的线粒体呈中空结构，宽场成像或共聚焦显微镜成像难以捕捉如此清晰的结构特征。z 轴的位置信息用颜色梯度表示。
