Quantitative Single-Molecule Imaging with Statistical Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Single-molecule localization microscopy (SMLM) is a super-resolution technique capable of rendering nanometer scale images of cellular structures. Recently, much effort has gone into developing SMLM into a quantitative method capable of determining the abundance and stoichiometry of macromolecular complexes. These methods often require knowledge of the complex photophysical properties of photoswitchable flourophores. We previously developed a simpler method built upon the observation that most photswitchable fluorophores emit an exponentially distributed number of blinks before photobleaching, but its utility was limited by the need to calibrate for the blinking distribution. Here we extend this method by incorporating a machine learning technique known as Expectation-Maximization (EM) and apply it to a statistical mixture model of monomers, dimers and trimers. We show that the protomer fractions and the underlying single-fluorophore blinking distributions can be inferred, simultaneously, from SMLM datasets, obviating the need for an additional calibration and greatly expanding the applicability of this technique. To illustrate the utility of our approach, we benchmark the method on both simulated datasets and experimental datasets assembled from dSTORM images of Alexa-647 labeled DNA nanostructures.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».