SuperResNET GUI: model-free single molecule network analysis software achieves molecular resolution of Nup96
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT SuperResNET is an integrated machine learning-based analysis software for visualizing and quantifying 3D point cloud data acquired by single molecule localization microscopy (SMLM). The computational modules of SuperResNET include correction for multiple blinking of a single fluorophore, denoising, segmentation (clustering), and feature extraction, which are then used for cluster group identification, modularity analysis, blob retrieval and visualization in 2D and 3D. Using publicly available dSTORM data, we apply a graphical user interface (GUI) version of SuperResNET to nucleoporin Nup96 structures, that present a highly organized octagon structure comprised of eight corners. SuperResNET GUI effectively segments nuclear pores and Nup96 corners based on differential proximity threshold analysis. SuperResNET GUI quantitatively analyzes features from segmented nuclear pore structures, including complete structures with 8-fold symmetry, and from segmented corners. SuperResNET GUI modularity analysis of segmented corners distinguishes two modules at 11.1 nm distance, corresponding to two individual Nup96 molecules. SuperResNET GUI is therefore a model-free tool that can reconstruct network architecture and molecular distribution of subcellular structures without the bias of a specified prior model, attaining molecular resolution from dSTORM data. SuperResNET GUI provides flexibility to report on structural diversity in situ within the cell without model-fitting, providing opportunities for biological discovery.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».