Membrane protein dynamics measured by two-photon ring correlation spectroscopy: theory and application to living cells
Notice bibliographique
Résumé
Many biochemical reactions and processes are regulated by proteins associated with cellular membranes. Trans-membrane proteins play an important role in many aspects of cellular development, cellular migration and signaling, and many diseases. Quantitative measurement of protein dynamics under various experimental conditions can give insights into the mechanisms of interaction and the functionality of the protein. Fluctuation techniques, such as fluorescence correlation spectroscopy (FCS) and image correlation spectroscopy (ICS), have been used for such dynamic measurements in membranes. However, FCS is limited to fast dynamics, and ICS works best on a flat 2-dimensional area. We present an alternative way to measure protein transport in spherical (non flat) living cells that combines laser scanning microscopy and image correlation methods: ring correlation spectroscopy (RCS). The RCS analysis is performed on CLSM or two-photon cross-sectional images of labeled proteins in the cell membrane, where the optical sectioning gives a “ring” of fluorescence in the images. We present computer simulations of two dimensional diffusion confined to the surface of a spherical shell, where the RCS analysis can extract the set input parameters from the simulation. As well, we present RCS analysis of two-photon microscopy images of Pre-B leukocytes cells expressing CD44 labeled with EGFP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».