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tttrlib:用于整合荧光光谱学、成像和分子建模的模块化软件。

tttrlib: modular software for integrating fluorescence spectroscopy, imaging, and molecular modeling.

作者信息

Peulen Thomas-Otavio, Hemmen Katherina, Greife Annemarie, Webb Benjamin M, Felekyan Suren, Sali Andrej, Seidel Claus A M, Sanabria Hugo, Heinze Katrin G

机构信息

Department of Bioengineering and Therapeutic Sciences, Department of Pharmaceutical Chemistry, and Quantitative Biosciences Institute, University of California, San Francisco, CA, 94143, United States.

Rudolf Virchow Center for Integrative and Translational Bioimaging, Julius-Maximilians-University Würzburg (JMU), Würzburg, 97080, Germany.

出版信息

Bioinformatics. 2025 Feb 4;41(2). doi: 10.1093/bioinformatics/btaf025.

DOI:10.1093/bioinformatics/btaf025
PMID:39836627
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11796090/
Abstract

SUMMARY

We introduce software for reading, writing and processing fluorescence single-molecule and image spectroscopy data and developing analysis pipelines to unify various spectroscopic analysis tools. Our software can be used for processing multiple experiment types, e.g. for time-resolved single-molecule spectroscopy, laser scanning microscopy, fluorescence correlation spectroscopy and image correlation spectroscopy. The software is file format agnostic and processes multiple time-resolved data formats and outputs. Our software eliminates the need for data conversion and mitigates data archiving issues.

AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION

tttrlib is available via pip (https://pypi.org/project/tttrlib/) and bioconda while the open-source code is available via GitHub (https://github.com/fluorescence-tools/tttrlib). Presented examples and additional documentation demonstrating how to implement in vitro and live-cell image spectroscopy analysis are available at https://docs.peulen.xyz/tttrlib and https://zenodo.org/records/14002224.

摘要

摘要

我们介绍了用于读取、写入和处理荧光单分子及图像光谱数据以及开发分析管道以统一各种光谱分析工具的软件。我们的软件可用于处理多种实验类型,例如时间分辨单分子光谱、激光扫描显微镜、荧光相关光谱和图像相关光谱。该软件与文件格式无关,可处理多种时间分辨数据格式和输出。我们的软件消除了数据转换的需求并减轻了数据存档问题。

可用性和实现方式

tttrlib可通过pip(https://pypi.org/project/tttrlib/)和bioconda获取,而开源代码可通过GitHub(https://github.com/fluorescence-tools/tttrlib)获取。有关如何实施体外和活细胞图像光谱分析的示例和其他文档可在https://docs.peulen.xyz/tttrlib和https://zenodo.org/records/14002224上获取。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/c6a9/11796090/f3194aafa4dd/btaf025f1.jpg
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