Verapamil と Quinidine の消化管吸収性に関する検討
Notice bibliographique
Résumé
Single-molecule imaging is widely used to determine statistical distributions of molecular properties. One such characteristic is the bending flexibility of biological filaments, which can be parameterized via the persistence length. Quantitative extraction of persistence length from images of individual filaments requires both the ability to trace the backbone of the chains in the images and sufficient chain statistics to accurately assess the persistence length. Chain tracing can be a tedious task, performed manually or using algorithms that require user input and/or supervision. Such interventions have the potential to introduce user-dependent bias into the chain selection and tracing. Here, we introduce a fully automated algorithm for chain tracing and determination of persistence lengths. Dubbed "AutoSmarTrace," the algorithm is built off a neural network, trained via machine learning to identify filaments within images recorded using atomic force microscopy. We validate the performance of AutoSmarTrace on simulated images with widely varying levels of noise, demonstrating its ability to return persistence lengths in agreement with input simulation parameters. Persistence lengths returned from analysis of experimental images of collagen and DNA agree with previous values obtained from these images with different chain-tracing approaches. Although trained on atomic-force-microscopy-like images, the algorithm also shows promise to identify chains in other single-molecule imaging approaches, such as rotary-shadowing electron microscopy and fluorescence imaging.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».