使用多重奇异值分解分析复杂的细胞内钙离子信号

我们比较了两种暴露条件下的钙离子信号（$\mathrm {Ca}^{2+}$）；数据以电影或更通俗地说，图像时间序列的形式呈现。本文描述了奇异值分解（SVD）及其加权版本（WSVD）的新用途，以半自动且紧密贴合实际数据及其众多复杂性的方式从这些电影中提取信号。这些复杂性包括以下内容。首先，图像本身没有意义：所有关注点都集中在单个细胞随时间的行为上，因此需要以自动化方式对细胞进行分割。其次，细胞本身有100多个像素，因此它们形成了随时间测量的100多条曲线，因此需要数据压缩来提取这些曲线的特征。第三，由于位深度限制，某些细胞中的某些像素会出现图像饱和，如果要以一种合理无偏的方式对图像进行归一化，则需要考虑这种饱和。最后，$\mathrm {Ca}^{2+}$ 信号具有随时间变化的振荡或波，这些信号需要被提取。因此，我们的目标是展示如何使用多重加权和标准奇异值分解来检测、提取和阐明 $\mathrm {Ca}^{2+}$ 信号。我们的信号提取方法随后引出了简单但重点突出的统计方法，以比较不同实验条件下的 $\mathrm {Ca}^{2+}$ 信号。