FRET and colocalization analyzer—A method to validate measurements of sensitized emission FRET acquired by confocal microscopy and available as an ImageJ Plug‐in
Notice bibliographique
Résumé
Fluorescence resonance energy transfer (FRET) between an adequate pair of fluorophores is an indication of closer proximity than colocalization and is used by biologists to study fluorescently modified protein interactions inside cells. We present a method for visualization of FRET images acquired by confocal sensitized emission, involving excitation of the donor fluorophore and detection of the energy transfer as an emission from the acceptor fluorophore into the FRET channel. Authentic FRET signal measurements require the correction from the FRET channel of the undesired bleed-through signals (BT) resulting from both the leak-through of the donor emission and the direct acceptor emission. Our method reduces the interference of the user to a minimum by analyzing the entire image, pixel by pixel. It proposes imaging treatments and the display of control images to validate the BT calculation and the image corrections. It displays FRET images as a function of the colocalization of the two fluorescent partners. Finally, it proposes an alternative to normalization of the FRET intensities to compare FRET signal variations between samples. This method called "FRET and Colocalization Analyzer" has been implemented in a Plug-in of the freely available ImageJ software. It is particularly adapted when transient expression of the fluorescent proteins is used thereby giving very variable expression levels or when the colocalization of the two partners is varying in proportion, in amount, and in size, as a function of time. The method and program are validated using the analysis of the spatio-temporal interactions between a G-protein coupled receptor, the tachykinin NK2 receptor, and the beta-arrestin 2 as an example.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,010 |
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 ».