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Automatic detection of diffusion modes within biological membranes using back-propagation neural network

机译:使用反向传播神经网络自动检测生物膜内的扩散模式

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摘要

BackgroundSingle particle tracking (SPT) is nowadays one of the most popular technique to probe spatio-temporal dynamics of proteins diffusing within the plasma membrane. Indeed membrane components of eukaryotic cells are very dynamic molecules and can diffuse according to different motion modes. Trajectories are often reconstructed frame-by-frame and dynamic properties often evaluated using mean square displacement (MSD) analysis. However, to get statistically significant results in tracking experiments, analysis of a large number of trajectories is required and new methods facilitating this analysis are still needed.
机译:背景技术单粒子追踪(SPT)是当今探查质膜内扩散蛋白质的时空动态的最流行技术之一。确实,真核细胞的膜成分是非常动态的分子,并且可以根据不同的运动模式扩散。轨迹通常是逐帧重建的,动态特性通常使用均方位移(MSD)分析进行评估。但是,为了在跟踪实验中获得统计上显着的结果,需要对大量轨迹进行分析,并且仍然需要促进这种分析的新方法。

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