SuperResNET: Model‐Free Single‐Molecule Network Analysis Software Achieves Molecular Resolution of Nup96
Notice bibliographique
Résumé
SuperResNET is an integrated machine learning-based analysis software for visualizing and quantifying 3D point cloud data acquired by single-molecule localization microscopy (SMLM). SuperResNET computational modules include correction for multiple blinking of single fluorophores, denoising, segmentation (clustering), feature extraction used for cluster group identification, modularity analysis, blob retrieval, and visualization in 2D and 3D. Here, a graphical user interface version of SuperResNET was applied to publicly available direct stochastic optical reconstruction microscopy (dSTORM) data of nucleoporin Nup96 and Nup107 labeled nuclear pores that present a highly organized octagon structure of eight corners. SuperResNET effectively segments nuclear pores and Nup96 corners based on differential proximity threshold analysis from 2D and 3D SMLM datasets. SuperResNET quantitatively analyzes features from segmented nuclear pores, including complete structures with eightfold symmetry, and from segmented corners. SuperResNET modularity analysis of segmented corners from 2D SMLM distinguishes two modules at 10.7 ± 0.1 nm distance, corresponding to two individual Nup96 molecules. SuperResNET 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 provides flexibility to report on structural diversity in situ within the cell, providing opportunities for biological discovery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».