Photon Counting Histogram Analysis for Two‐Dimensional Systems
Notice bibliographique
Résumé
Photon counting statistics in 3D photon counting histogram analysis for one-photon excitation is a function of the number of molecules of particular brightness in the excitation-detection volume of a confocal microscope. In mathematical form that volume is approximated by a three-dimensional Gaussian function which is embedded in the PCH theoretical equations. PCH theory assumes that a molecule can be found anywhere inside the excitation-detection volume with equal probability. However, one can easily imagine systems in which this assumption is violated because molecules are constrained by the geometry of the sample. For example, molecules on a surface or in a membrane would be constrained to two dimensions. To enable the analysis of such systems by PCH, the theoretical framework requires modification. Herein, we present an extension of the PCH analysis to systems where molecules exist in thin structures that are effectively two-dimensional. The method, aptly called two-dimensional photon counting histogram (2D PCH), recovers the number of fluorescent particles per unit area and their molecular brightness. Both theoretical background and experimental results are presented. The theory was tested using computer-simulated and experimental 2D PCHs obtained from confocal experiments. We demonstrate that this modification of the theoretical framework provides a tool to extract data that reveal states of aggregation, surface photophysics, and reactivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».