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Enregistrement W4205469698 · doi:10.3410/f.1123258.580400

Faculty Opinions recommendation of Robust single-particle tracking in live-cell time-lapse sequences.

2008· dataset· en· W4205469698 sur OpenAlexafffund
Peter S. McPherson, Viviane Poupon

Notice bibliographique

RevueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical Literature · 2008
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Fluorescence Microscopy Techniques
Établissements canadiensFonds de Recherche du Québec - SantéMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthHelen Hay Whitney FoundationAgouron InstituteHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésTracking (education)Particle (ecology)Computer scienceSet (abstract data type)Endocytic cycleGTPaseStatistical physicsPhysicsBiologyCellCell biologyGeneticsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single particle tracking (SPT) is often the rate-limiting step in live cell imaging studies of subcellular dynamics.Here we present a tracking algorithm that addresses the principal challenges of SPT, namely high particle density, particle motion heterogeneity, temporary particle disappearance, and particle merging and splitting.The algorithm first links particles between consecutive frames and then links the resulting track segments into complete trajectories.Both steps are formulated as global combinatorial optimization problems whose solution identifies the overall most likely set of particle trajectories throughout the movie.Using this approach, we show that the GTPase dynamin differentially affects the kinetics of long and short-lived endocytic structures, and that the motion of CD36 receptors along cytoskeleton-mediated linear tracks increases their aggregation probability.Both applications indicate the requirement for robust and complete tracking of dense particle fields to dissect the mechanisms of receptor organization at the level of the plasma membrane.With the development of bright fluorescent probes, stable microscopes and sensitive cameras, live cell imaging has become a standard technique to study sub-cellular dynamics.The resulting images often consist of punctate features, representing small molecular assemblies or even single molecules1-3.To gain insight into the molecular mechanisms that drive the observed dynamics, such experiments must be combined with single particle tracking (SPT) that captures the full spatio-temporal complexity of sub-cellular particle behavior.SPT faces several challenges that in practice hinder such studies.Importantly, SPT goes beyond the detection and localization of particles; its key step is the establishment of correspondence between particle images in a sequence of frames.Establishing

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,039

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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