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用于分析单粒子追踪数据的随机游走者工具箱。

The random walker's toolbox for analyzing single-particle tracking data.

作者信息

Rehfeldt Florian, Weiss Matthias

机构信息

Experimental Physics I, University of Bayreuth, Universitätsstr. 30, D-95447 Bayreuth, Germany.

出版信息

Soft Matter. 2023 Jul 19;19(28):5206-5222. doi: 10.1039/d3sm00557g.

DOI:10.1039/d3sm00557g
PMID:37403841
Abstract

Technological advances and a burst of new microscopy methods have boosted the use of quantitative tracking experiments, in Soft Matter and Biological Physics but also in the Life Sciences. However, in contrast to highly advanced measurement techniques and tracking tools, subsequent analyses of trajectories frequently do not exploit the data's full potential. Aiming especially at experimental laboratories and early-career scientists, we introduce, discuss, and apply in this Tutorial Review a large set of versatile measures that have proven to be useful for analyzing trajectories from single-particle tracking experiments, beyond a simple extraction of diffusion constants from mean squared displacements. To support a direct test and application of these measures, we supplement the text with a download package that comprises a low-threshold toolbox of ready-to-use routines and training data sets, hence relaxing the need to develop home-brewed solutions and/or to create suitable benchmark data.

摘要

技术进步以及一系列新的显微镜方法推动了定量跟踪实验在软物质与生物物理领域乃至生命科学中的应用。然而,与高度先进的测量技术和跟踪工具形成对比的是,对轨迹的后续分析往往未能充分挖掘数据的全部潜力。本教程综述特别针对实验实验室和初出茅庐的科学家,介绍、讨论并应用了大量通用方法,这些方法已被证明对分析单粒子跟踪实验的轨迹非常有用,而不仅仅是从均方位移中简单提取扩散常数。为了支持对这些方法的直接测试和应用,我们在文本中补充了一个下载包,其中包括一个低门槛的即用型例程工具箱和训练数据集,从而减少了开发自制解决方案和/或创建合适基准数据的需求。

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