Titre :

Enhancing Fluorescence Correlation Spectroscopy with Machine Learning for Advanced Analysis of Anomalous Diffusion

Auteur(s) :

Quiblier, Nathan [Auteur]
Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information [LIRIS]
Artificial Evolution and Computational Biology [BEAGLE]
La pharmacologie des neurones et des astrocytes à l’aide des sciences du numérique [AISTROSIGHT]
Rye, Jan-Michael [Auteur]
La pharmacologie des neurones et des astrocytes à l’aide des sciences du numérique [AISTROSIGHT]
Inria Lyon
Leclerc, Pierre [Auteur]
Laboratoire de Physique des Lasers, Atomes et Molécules - UMR 8523 [PhLAM]
Truong, Henri [Auteur]
Laboratoire de Physique des Lasers, Atomes et Molécules - UMR 8523 [PhLAM]
Hannou, Abdelkrim [Auteur]
Laboratoire de Physique des Lasers, Atomes et Molécules - UMR 8523 [PhLAM]
Héliot, Laurent [Auteur]
Laboratoire de Physique des Lasers, Atomes et Molécules - UMR 8523 [PhLAM]
Berry, Hugues [Auteur correspondant]
La pharmacologie des neurones et des astrocytes à l’aide des sciences du numérique [AISTROSIGHT]

Mot(s)-clé(s) en anglais :

cell biophysics
machine learning
random motions

Discipline(s) HAL :

Informatique [cs]/Bio-informatique [q-bio.QM]
Physique [physics]/Physique [physics]/Biophysique [physics.bio-ph]

Résumé en anglais : [en]

The random motion of molecules in living cells has consistently been reported to deviate from standard Brownian motion, a behavior coined as ``anomalous diffusion''. Fluorescence Correlation Spectroscopy (FCS) is a powerful ...
Lire la suite >The random motion of molecules in living cells has consistently been reported to deviate from standard Brownian motion, a behavior coined as ``anomalous diffusion''. Fluorescence Correlation Spectroscopy (FCS) is a powerful method to quantify molecular motions in living cells but its application is limited to a subset of random motions and to long acquisition times. Here, we propose a new analysis approach that frees FCS of these limitations by using machine learning to infer the underlying model of motion and estimate the motion parameters. Using simulated FCS recordings, we show that this approach enlarges the range of anomalous motions available in FCS. We further validate our approach via experimental FCS recordings of calibrated fluorescent beads in increasing concentrations of glycerol in water. Taken together, our approach significantly augments the analysis power of FCS to capacities that are similar to the best-in-class state-of-the-art algorithms for single-particle-tracking experiments.Lire moins >

Langue :

Anglais

Projet ANR :

Microscopie multimodale assistée par calcul Bayésien approximé pour explorer la mobilité nucléaire des facteurs de transcription

Collections :

• Laboratoire de Physique des Lasers, Atomes et Molécules (PhLAM) - UMR 8523

Source :

Harvested from HAL