Resolving fluorescent species by their brightness and diffusion using correlated photon-counting histograms
Notice bibliographique
Résumé
Fluorescence fluctuation spectroscopy (FFS) refers to techniques that analyze fluctuations in the fluorescence emitted by fluorophores diffusing in a small volume and can be used to distinguish between populations of molecules that exhibit differences in brightness or diffusion. For example, fluorescence correlation spectroscopy (FCS) resolves species through their diffusion by analyzing correlations in the fluorescence over time; photon counting histograms (PCH) and related methods based on moment analysis resolve species through their brightness by analyzing fluctuations in the photon counts. Here we introduce correlated photon counting histograms (cPCH), which uses both types of information to simultaneously resolve fluorescent species by their brightness and diffusion. We define the cPCH distribution by the probability to detect both a particular number of photons at the current time and another number at a later time. FCS and moment analysis are special cases of the moments of the cPCH distribution, and PCH is obtained by summing over the photon counts in either channel. cPCH is inherently a dual channel technique, and the expressions we develop apply to the dual colour case. Using simulations, we demonstrate that two species differing in both their diffusion and brightness can be better resolved with cPCH than with either FCS or PCH. Further, we show that cPCH can be extended both to longer dwell times to improve the signal-to-noise and to the analysis of images. By better exploiting the information available in fluorescence fluctuation spectroscopy, cPCH will be an enabling methodology for quantitative biology.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».