Raster image correlation spectroscopy (RICS) for measuring fast protein dynamics and concentrations with a commercial laser scanning confocal microscope
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Notice bibliographique
Résumé
Raster image correlation spectroscopy (RICS) is a new and novel technique for measuring molecular dynamics and concentrations from fluorescence confocal images. The RICS technique extracts information about molecular dynamics and concentrations from images of living cells taken on commercial confocal systems. Here we develop guidelines for performing the RICS analysis on an analogue commercial laser scanning confocal microscope. Guidelines for typical instrument settings, image acquisition settings and analogue detector characterization are presented. Using appropriate instrument/acquisition parameters, diffusion coefficients and concentrations can be determined, even for highly dynamic dye molecules in solution. Standard curves presented herein demonstrate the ability to detect protein concentrations as low as approximately 2 nM. Additionally, cellular measurements give accurate values for the diffusion of paxillin-enhanced-green fluorescent protein (EGFP), an adhesion adaptor molecule, in the cytosol of the cell and also show slower paxillin dynamics near adhesions where paxillin interacts with immobile adhesion components. Methods are presented to account for bright immobile structures within the cell that dominate spatial correlation functions; allowing the extraction of fast protein dynamics within and near these structures. A running average algorithm is also presented to address slow cellular movement or movement of cellular features such as adhesions. Finally, methods to determine protein concentration in the presence of immobile structures within the cell are presented. A table is presented giving guidelines for instrument and imaging setting when performing RICS on the Olympus FV300 confocal and these guidelines are a starting point for performing the analysis on other commercial confocal systems.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle