Quantitative time domain analysis of lifetime‐based Förster resonant energy transfer measurements with fluorescent proteins: Static random isotropic fluorophore orientation distributions
Notice bibliographique
Résumé
Förster resonant energy transfer (FRET) measurements are widely used to obtain information about molecular interactions and conformations through the dependence of FRET efficiency on the proximity of donor and acceptor fluorophores. Fluorescence lifetime measurements can provide quantitative analysis of FRET efficiency and interacting population fraction. Many FRET experiments exploit the highly specific labelling of genetically expressed fluorescent proteins, applicable in live cells and organisms. Unfortunately, the typical assumption of fast randomization of fluorophore orientations in the analysis of fluorescence lifetime-based FRET readouts is not valid for fluorescent proteins due to their slow rotational mobility compared to their upper state lifetime. Here, previous analysis of effectively static isotropic distributions of fluorophore dipoles on FRET measurements is incorporated into new software for fitting donor emission decay profiles. Calculated FRET parameters, including molar population fractions, are compared for the analysis of simulated and experimental FRET data under the assumption of static and dynamic fluorophores and the intermediate regimes between fully dynamic and static fluorophores, and mixtures within FRET pairs, is explored. Finally, a method to correct the artefact resulting from fitting the emission from static FRET pairs with isotropic angular distributions to the (incorrect) typically assumed dynamic FRET decay model is presented.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».