Bridging the Gap between Single Molecule and Ensemble Methods for Measuring Lateral Dynamics in the Plasma Membrane
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The lateral dynamics of proteins and lipids in the mammalian plasma membrane are heterogeneous likely reflecting both a complex molecular organization and interactions with other macromolecules that reside outside the plane of the membrane. Several methods are commonly used for characterizing the lateral dynamics of lipids and proteins. These experimental and data analysis methods differ in equipment requirements, labeling complexities, and further oftentimes give different results. It would therefore be very convenient to have a single method that is flexible in the choice of fluorescent label and labeling densities from single molecules to ensemble measurements, that can be performed on a conventional wide-field microscope, and that is suitable for fast and accurate analysis. In this work we show that k-space image correlation spectroscopy (kICS) analysis, a technique which was originally developed for analyzing lateral dynamics in samples that are labeled at high densities, can also be used for fast and accurate analysis of single molecule density data of lipids and proteins labeled with quantum dots (QDs). We have further used kICS to investigate the effect of the label size and by comparing the results for a biotinylated lipid labeled at high densities with Atto647N-strepatvidin (sAv) or sparse densities with sAv-QDs. In this latter case, we see that the recovered diffusion rate is two-fold greater for the same lipid and in the same cell-type when labeled with Atto647N-sAv as compared to sAv-QDs. This data demonstrates that kICS can be used for analysis of single molecule data and furthermore can bridge between samples with a labeling densities ranging from single molecule to ensemble level measurements.
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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 | 0,000 | 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