Разработан новый статистический метод для анализа одиночных молекул
Учёные из Университета Теннесси в Ноксвилле представили новый статистический метод, который улучшает анализ данных в экспериментах с одно-молекулярной флуоресценцией. Эти эксперименты используются для изучения важных белковых комплексов в клетках.
Данные фотообесцвечивания и пошаговый анализ. Автор: Biophysical Journal (2025). DOI: 10.1016/j.bpj.2025.08.014
Традиционные методы анализа таких данных часто полагаются на предположения о поведении молекул или требуют значительных ручных усилий, что приводит к неточностям. Новый подход использует передовые статистические техники, не зависящие от этих предположений, что делает его более универсальным и надёжным. Он был протестирован как на реальных, так и на смоделированных данных, показав способность работать в условиях высокого уровня шума.
«Наш подход контрастирует со стандартными методами, где сигнал от миллионов молекул усредняется, и при этом теряются ценные данные об их сложном поведении», — пояснил профессор Франсиско Баррера. — «Это похоже на то, как нужны очки, чтобы прочитать книгу. В очках все буквы чёткие, а без них вы видите что-то размытое и непонятное».
Новый метод обещает сделать флуоресцентные эксперименты более эффективными и расширить их применение в изучении клеточных процессов в биофизике, биохимии и молекулярной биологии.
Исследование стало результатом междисциплинарного сотрудничества между математиками и молекулярными биологами. Как отметила ведущий автор, аспирант-математик Кьяра Маттамира, работа с реальными экспериментальными данными научила её «разрабатывать общий язык между разными областями, переводить теорию в полезные результаты и эффективно сотрудничать в команде».
Больше информации: Chiara Mattamira et al, Bayesian analysis and efficient algorithms for single-molecule fluorescence data and step counting, Biophysical Journal (2025). DOI: 10.1016/j.bpj.2025.08.014
0 комментариев