Identifying intermolecular interactions in single-molecule localization microscopy

分子间力 分子 虚假关系 集合(抽象数据类型) 生物系统 统计物理学 物理 算法 化学 计算机科学 机器学习 量子力学 生物 程序设计语言
作者
Xingchi Yan,Polly Y. Yu,Arvind Srinivasan,Sohaib Abdul Rehman,Surabhi Kottigegollahalli Sreenivas,Jeremy B. Conway,Maxim B. Prigozhin
出处
期刊:Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America [National Academy of Sciences]
卷期号:122 (20)
标识
DOI:10.1073/pnas.2409426122
摘要

Intermolecular interactions underlie all cellular functions, yet visualizing these interactions at the single-molecule level remains challenging. Single-molecule localization microscopy (SMLM) offers a potential solution. Given a nanoscale map of two putative interaction partners, it should be possible to assign molecules either to the class of coupled pairs or to the class of noncoupled bystanders. Here, we developed a probabilistic algorithm that allows accurate determination of both the absolute number and the proportion of molecules that form coupled pairs. The algorithm calculates interaction probabilities for all possible pairs of localized molecules, selects the most likely interaction set, and corrects for any spurious colocalizations. Benchmarking this approach across a set of simulated molecular localization maps with varying densities (up to ∼55 molecules μm −2 ) and localization precisions (1 to 50 nm) showed typical errors in the identification of correct pairs of only a few percent. At molecular densities of ∼5 to 10 molecules μm −2 and localization precisions of 20 to 30 nm, which are typical parameters for SMLM imaging, the recall was ∼90%. The algorithm was effective at differentiating between noninteracting and coupled molecules both in simulations and experiments. Finally, it correctly inferred the number of coupled pairs over time in a simulated reaction–diffusion system, enabling determination of the underlying rate constants. The proposed approach promises to enable direct visualization and quantification of intermolecular interactions using SMLM.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
ShiWuCai完成签到 ,获得积分10
刚刚
Jello完成签到,获得积分10
4秒前
科目三应助小葵葵葵葵采纳,获得10
6秒前
无花果应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
共享精神应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
xjcy应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
爆米花应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
xjcy应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
脑洞疼应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
FashionBoy应助科研通管家采纳,获得30
6秒前
6秒前
汉堡包应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
7秒前
7秒前
Orange应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
大模型应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
小蘑菇应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
7秒前
7秒前
7秒前
科研通AI6.4应助快乐盼雁采纳,获得10
8秒前
ll完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
9秒前
彭于晏应助RJQ采纳,获得10
9秒前
hunter完成签到 ,获得积分10
10秒前
10秒前
微笑的烨霖完成签到,获得积分10
11秒前
lei完成签到,获得积分10
11秒前
辣子鸡发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
12秒前
多羊完成签到,获得积分10
13秒前
王大帅哥发布了新的文献求助10
14秒前
lei发布了新的文献求助10
14秒前
兴十一应助爱斯坦因采纳,获得20
15秒前
htnirybal完成签到,获得积分10
15秒前
2052669099应助yyyshuyu采纳,获得20
15秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
Chemistry and Physics of Carbon Volume 18 800
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
The formation of Australian attitudes towards China, 1918-1941 640
Signals, Systems, and Signal Processing 610
全相对论原子结构与含时波包动力学的理论研究--清华大学 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6441901
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8255853
关于积分的说明 17579255
捐赠科研通 5500618
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2900336
邀请新用户注册赠送积分活动 1877230
关于科研通互助平台的介绍 1717101