从单粒子轨迹揭示扩散状态及其转变的系统级方法
生物物理
2016-12-21 v1 定量方法
摘要
扩散粒子的随机运动包含有关该粒子与结合伴侣及其局部环境相互作用的信息。然而，在分析单个粒子轨迹时，准确确定超越正常扩散的潜在扩散性质一直具有挑战性。在此，我们引入针对受限扩散和分数布朗运动的最大似然估计器（MLE）。我们证明该MLE比传统的均方位移分析提供了改进的估计。我们还引入了一种模型选择方案（我们称之为mleBIC），将单个轨迹分类到给定的扩散模式。我们利用模拟数据展示了通过mleBIC进行分类的统计局限性。为克服这些局限，我们引入了扰动期望最大化（pEMv2）的新版本，其同时分析一组粒子轨迹，以揭示在群体中产生独特正常和/或非正常扩散状态的相互作用系统。我们在多组模拟粒子轨迹上测试并评估了pEMv2的性能，这些轨迹在若干正常与非常规扩散模式间转变，突出了采用该分析方法的关键考量。
引用
@article{arxiv.1608.01419,
title = {Systems-level approach to uncovering diffusive states and their transitions from single particle trajectories},
author = {Peter K. Koo and Simon G. J. Mochrie},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.01419},
year = {2016}
}