RASP: Optimal Single Puncta Detection in Complex Cellular Backgrounds
Notice bibliographique
Résumé
Super-resolution and single-molecule microscopies have been increasingly applied to complex biological systems. A major challenge of these approaches is that fluorescent puncta must be detected in the low signal, high noise, heterogeneous background environments of cells and tissue. We present RASP, Radiality Analysis of Single Puncta, a bioimaging-segmentation method that solves this problem. RASP removes false-positive puncta that other analysis methods detect and detects features over a broad range of spatial scales: from single proteins to complex cell phenotypes. RASP outperforms the state-of-the-art methods in precision and speed using image gradients to separate Gaussian-shaped objects from the background. We demonstrate RASP's power by showing that it can extract spatial correlations between microglia, neurons, and α-synuclein oligomers in the human brain. This sensitive, computationally efficient approach enables fluorescent puncta and cellular features to be distinguished in cellular and tissue environments, with sensitivity down to the level of the single protein. Python and MATLAB codes, enabling users to perform this RASP analysis on their own data, are provided as Supporting Information and links to third-party repositories.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».