无模型理想化：用于离子通道电流理想化的自适应集成方法 (AI2)
定量方法
2023-02-15 v1
摘要
单通道电生理记录可揭示跨膜离子通透与通道门控机制。所记录电流分析的第一步涉及“理想化”过程，即将含噪原始数据分类为对应于通道开放与关闭状态的两个离散水平。这提供了关于离子通道门控动力学的宝贵信息。然而，在低信噪比 (SNR) 与基线漂移的电流情况下，尤其当目标通道的门控模型未知时，理想化步骤往往具有挑战性。我们在此报告一种用于实现该目标的高度鲁棒的无模型理想化方法。该算法称为 AI2（用于离子通道电流理想化的自适应集成方法，Adaptive Integrated Approach for the Idealization of Ion Channel Currents），由卡尔曼滤波与高斯混合模型 (GMM) 聚类组成，且无需用户输入即可运行。AI2 根据开放与关闭水平之间的分离程度自动确定降噪设置。我们在包含计算或实验记录噪声的伪通道电流数据集上验证了该方法。随后将 AI2 算法应用于包括短杆菌肽 A、电压门控钠通道及其他未识别通道在内的生物通道实际实验数据上进行测试。我们将理想化结果与包括 50% 阈值穿越法在内的传统方法所得结果进行了比较。
引用
@article{arxiv.2302.06792,
title = {Model-Free Idealization: Adaptive Integrated Approach for Idealization of Ion Channel Currents (AI2)},
author = {Madoka Sato and Masanori Hariyama and Komiya Maki and Kae Suzuki and Yuzuru Tozawa and Hideaki Yamamoto and Ayumi Hirano-Iwata},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.06792},
year = {2023}
}