Diffusion analysis of single particle trajectories in a Bayesian nonparametrics framework
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Single particle tracking (SPT), where individual molecules are fluorescently labelled and followed over time, is an important tool that allows the spatiotemporal dynamics of subcellular biological systems to be studied at very fine temporal and spatial resolution. Mathematical models of particle motion are typically based on Brownian diffusion, reflecting the noisy environment that biomolecules inhabit. In order to study changes in particle behaviour within individual tracks, Hidden Markov models (HMM) featuring multiple diffusive states have been used as a descriptive tool for SPT data. However, such models are typically specified with an a priori defined number of particle states and it has not been clear how such assumptions have affected their outcomes. Here, we propose a method for simultaneously inferring the number of diffusive states alongside the dynamic parameters governing particle motion. Our method is an infinite HMM (iHMM) with the general framework of Bayesian nonparametric models. We directly extend previous applications of these concepts in molecular biophysics to the SPT framework and propose and test an additional constraint with the goal of accelerating convergence and reducing computational time. We test our iHMM using simulated data and apply it to a previously analyzed large SPT dataset for B cell receptor motion on the plasma membrane of B cells of the immune system.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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