Accurate measurements of protein interactions in cells <i>via</i> improved spatial image cross-correlation spectroscopy
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The sensitive detection of protein interactions in living cells is an important first step toward understanding each of the multitude of cellular processes that are regulated by such interactions. Spatial image cross-correlation spectroscopy (ICCS) is one method used to measure protein-protein interactions from the analysis of two-channel fluorescence microscopy images. In spatial ICCS, cross-correlation of fluctuations in fluorescence intensity recorded as images from two independent wavelength detection channels in a fluorescence microscope is used to determine the average number of interacting particles in the imaged region. Even in situations where the particle number density is relatively high, ICCS provides an accurate measure of molecular interactions. However, it was shown previously that the method suffers from relatively high detection limits of interacting particles (approximately 20%) and can be perturbed by heterogeneous spatial distributions of the fluorescent particles within the images. Here, we demonstrate new approaches to circumvent some of the limitations of ICCS. Spatial scrambling of pixel blocks within fluorescence images was investigated as a way of extending the detection of spatial ICCS to measure lower interaction fractions as well as colocalization within cells. We also show that 'mean-intensity-padding' of regions of interest within fluorescence images is a feasible method of applying ICCS to arbitrarily selected areas of the cell with boundaries or edge morphologies that would be impossible to analyze with conventional ICCS. Using these newly developed strategies we were able to measure the fraction of actin that interacts with alpha-actinin in the leading edge of a migrating cell.
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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