그러나 이러한 고유한 민감성으로 인해 노이즈에 매우 취약하며, 물리적으로 중요한 하위 집단과 그 동역학을 파악하기 어려울 수 있습니다. 클러스터링은 이러한 하위 집단을 식별하는 데 종종 사용되지만, 일반적으로 사용자 입력에 기반하므로 편향될 가능성이 높고 재현성이 제한적입니다. 본 연구에서는 모든 2D 데이터 세트에서 작동 가능하고 일관되고 객관적인 분자 하위 집단 식별을 가능하게 하는 편향되지 않은 클러스터링 프로토콜을 제시합니다.

소개

Moerner와 Kador의 단일 분자(SM)에 대한 선구적인 연구 ¹는 나노 규모의 분자 동역학을 감지할 수 있는 여러 고감도 광학 이미징 및 분광학 기술 연구의 길을 열었습니다. 이러한 기술에는 SM Förster 공명 에너지 전달(smFRET) ² , ³, 시간 상관 단일 광자 계수(TCSPC) ⁴ , ⁵ 를 기반으로 하는 시간 분해 형광법 , 단일 입자 추적 기술 ⁶ , ⁷ , 광활성화 위치 결정 현미경(PALM) ⁸ , ⁹ 및 나노 규모 지형 이미징을 위한 점 축적(PAINT)¹⁰과 같은 초해상도 위치 결정 이미징 방법, 단일 채널 패치 클램프 검출 ¹¹ , ¹² 및 나노포어 전기생리학 ¹³ 과 같은 SM 전기생리학 기술 , 그리고 SM 힘 분광학이 있습니다. 14 SM 기법은 물리적으로 관련된 하위 집단을 감지하는 데 고유한 능력을 가지고 있는데, 이는 시스템이 전환할 수 있는 서로 다른 기능적 상태를 나타내며, 이러한 정보는 앙상블 기법에서는 가려지거나 평균화됩니다.