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Enregistrement W1569518434 · doi:10.1002/0471143030.cb0427s59

Image Correlation Spectroscopy for Measurements of Particle Densities and Colocalization

2013· article· en· W1569518434 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCurrent Protocols in Cell Biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Fluorescence Microscopy Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColocalizationConfocalFluorescence correlation spectroscopyMicroscopeConfocal microscopyParticle (ecology)BiophysicsMeasure (data warehouse)MicroscopyResolution (logic)ChemistryBiological systemFluorescencePhysicsOpticsBiologyCell biologyArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cells interact with their environment through receptor proteins expressed at their plasma membrane, and protein-protein interactions govern the transduction of signals across the membrane into the cell. Therefore, the ability to measure receptor densities and protein colocalization within the membrane of intact cells is of paramount importance. This unit describes a technique to extract these parameters from fluorescence microscopy images obtained using a commercial confocal laser scanning microscope (CLSM) and other similar types of microscopes. It is based on the analysis of spatial fluorescence intensity fluctuations in the images, which can then be related to particle density and aggregation state via calculation of a spatial autocorrelation function, or used to measure particle colocalization via calculation of a spatial cross-correlation function from dual-color images of proteins tagged with two different fluorophores and imaged in two detection channels. These parameters offer key insights on the interaction of the cell with its environment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle