Measurement error correction in particle tracking microrheology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In diverse biological applications, single-particle tracking (SPT) of passive microscopic species has become the experimental measurement of choice, when either the materials are of limited volume or so soft as to deform uncontrollably when manipulated by traditional instruments. In a wide range of SPT experiments, a ubiquitous finding is that of long-range dependence in the particles’ motion. This is characterized by a power-law signature in the mean squared displacement (MSD) of particle positions as a function of time, the parameters of which reveal valuable information about the viscous and elastic properties of various biomaterials. However, MSD measurements are typically contaminated by complex and interacting sources of instrumental noise. As these often affect the high-frequency bandwidth to which MSD estimates are particularly sensitive, inadequate error correction can lead to severe bias in power law estimation and, thereby, the inferred viscoelastic properties. In this article we propose a novel strategy to filter high-frequency noise from SPT measurements. Our filters are shown theoretically to cover a broad spectrum of high-frequency noises and lead to a parametric estimator of MSD power-law coefficients for which an efficient computational implementation is presented. Based on numerous analyses of experimental and simulated data, results suggest our methods perform very well compared to other denoising procedures.
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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