विभेदक गतिशील माइक्रोस्कोपी (डीडीएम) गतिशील प्रकाश बिखरने और माइक्रोस्कोपी की विशेषताओं को जोड़ती है। यहां, विमेंटिन नेटवर्क में कणों की उप-आयामी और पिंजरे की गतिशीलता को मापकर पुनर्गठित साइटोस्केलेटन नेटवर्क को चिह्नित करने के लिए डीडीएम का उपयोग करने की प्रक्रिया और सक्रिय मायोसिन-चालित एक्टिन-सूक्ष्मनलिका कंपोजिट की बैलिस्टिक गति प्रस्तुत की जाती है।
कोशिकाएं अपने उल्लेखनीय गतिशील साइटोस्केलेटन के कारण अपनी कठोरता को क्रॉल, आत्म-चंगा और ट्यून कर सकती हैं। इस प्रकार, साइटोस्केलेटल बायोपॉलिमर के नेटवर्क के पुनर्गठन से सक्रिय और अनुकूलनीय सामग्रियों का एक मेजबान हो सकता है। हालांकि, ठीक ट्यून किए गए गुणों के साथ ऐसी सामग्रियों को इंजीनियरिंग करने के लिए यह मापने की आवश्यकता होती है कि गतिशीलता नेटवर्क संरचना और संश्लेषण विधियों पर कैसे निर्भर करती है। इस तरह की गतिशीलता को समग्र नेटवर्क के समय, स्थान और सूत्रीकरण स्थान में भिन्नताओं द्वारा चुनौती दी जाती है। यहां प्रोटोकॉल वर्णन करता है कि फूरियर विश्लेषण तकनीक, अंतर गतिशील माइक्रोस्कोपी (डीडीएम), बायोपॉलिमर नेटवर्क की गतिशीलता को कैसे माप सकती है और साइटोस्केलेटन नेटवर्क के अध्ययन के लिए विशेष रूप से अच्छी तरह से अनुकूल है। डीडीएम लेजर-स्कैनिंग कॉन्फोकल, वाइडफील्ड फ्लोरेसेंस और ब्राइटफील्ड इमेजिंग सहित माइक्रोस्कोपी तौर-तरीकों की एक श्रृंखला का उपयोग करके अधिग्रहित छवियों के समय अनुक्रमों पर काम करता है। इस तरह के छवि अनुक्रमों से, कोई तरंग वैक्टर की अवधि में घनत्व में उतार-चढ़ाव के विशिष्ट सजावट समय निकाल सकता है। डीडीएम विश्लेषण करने के लिए एक उपयोगकर्ता के अनुकूल, ओपन-सोर्स पायथन पैकेज भी विकसित किया गया है। इस पैकेज के साथ, कोई भी लेबल वाले साइटोस्केलेटन घटकों या एम्बेडेड ट्रेसर कणों की गतिशीलता को माप सकता है, जैसा कि मध्यवर्ती फिलामेंट (विमेंटिन) नेटवर्क और सक्रिय एक्टिन-सूक्ष्मनलिका नेटवर्क के डेटा के साथ यहां प्रदर्शित किया गया है। बिना किसी पूर्व प्रोग्रामिंग या छवि प्रसंस्करण अनुभव वाले उपयोगकर्ता इस सॉफ़्टवेयर पैकेज और संबंधित प्रलेखन का उपयोग करके डीडीएम करने में सक्षम होंगे।
साइटोस्केलेटन प्रोटीन फिलामेंट्स का एक नेटवर्क है जो यूकेरियोटिक कोशिकाओं के साइटोप्लाज्म में फैला होता है, जो कोशिका की सतह को नाभिक से जोड़ता है। इसमें अद्वितीय भौतिक गुण हैं, जो बड़े और दोहराए गए यांत्रिक भार के खिलाफ यांत्रिक सुरक्षा प्रदान करते हैं, फिर भी गतिशील सेल आकार परिवर्तन भी चलाते हैं1. पुनर्गठित साइटोस्केलेटन नेटवर्क आणविक मोटर्स 2,3,4,5,6,7,8,9,10,11 द्वारा संचालित बैलिस्टिक गति के लिए एम्बेडेड कणों के पिंजरे से लेकर दिलचस्प गतिशील व्यवहारों की एक श्रृंखला को जन्म दे सकते हैं . इस तरह के नेटवर्क की गतिशीलता का विश्लेषण करने के तरीकों में एम्बेडेड ट्रेसर माइक्रोस्फीयर 6,7,12,13,14 की गति को ट्रैक करना, समय के साथ प्रोटीन-घने समूहों के आकार को ट्रैक करने के लिए छवि विश्लेषण8, गतिशील प्रकाश बिखरने15, कण छवि वेलोसिमेट्री 4,16,17,18,19 शामिल हैं , समय19 के साथ छवियों की शक्ति वर्णक्रमीय घनत्व की गणना, और काइमोग्राफ विश्लेषण20. जैसा कि पुनर्गठित साइटोस्केलेटन नेटवर्क पर अधिक अध्ययन किए जाते हैं, चाहे सेलुलर यांत्रिकी या सक्रिय पदार्थ को समझना हो, गतिशीलता की विशेषता के लिए मजबूत, निष्पक्ष और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य तरीके तेजी से आवश्यक हैं। विभेदक गतिशील माइक्रोस्कोपी (डीडीएम) 21,22, एक अपेक्षाकृत नई तकनीक जिसका उपयोग साइटोस्केलेटन गतिशीलता का अध्ययन करने के लिए किया गया है, एक ऐसी तकनीक है जो कुछ उपयोगकर्ता-परिभाषित मापदंडों के साथ गतिशीलता को कुशलतापूर्वक मापती है। यहां वर्णित सॉफ़्टवेयर पैकेज के साथ, प्रोग्रामिंग या छवि विश्लेषण में कम अनुभव वाले शोधकर्ता अपने स्वयं के काम के लिए डीडीएम का लाभ उठाने में सक्षम होंगे।
डीडीएम एक नमूना की गतिशीलता निकालने के लिए एक छवि विश्लेषण तकनीक है। कण ट्रैकिंग या कण छवि वेलोसिमेट्री की तरह, डीडीएम को छवियों की एक समय श्रृंखला (अक्सर हजारों छवियों) की आवश्यकता होती है, जो आमतौर पर माइक्रोस्कोप के साथ दर्ज की जाती है। कण ट्रैकिंग के विपरीत, व्यक्तिगत विशेषताओं या अनुरेखक मोतियों को छवि में स्थानीयकृत (या यहां तक कि स्थानीयकरण योग्य) होने की आवश्यकता नहीं है। कण ट्रैकिंग और कण छवि वेलोसिमेट्री दोनों के विपरीत, एक अपेक्षाकृत कम उपयोगकर्ता-निर्दिष्ट मापदंडों के साथ डीडीएम के साथ पहनावा गतिशीलता को पुनर्प्राप्त करता है। डीडीएम के साथ, तरंग संख्याओं की एक श्रृंखला पर घनत्व में उतार-चढ़ाव के क्षय समय को निर्धारित करने के लिए फूरियर स्पेस में छवियों का विश्लेषण किया जाता है, क्यू, जहां क्यू = 2πu, और यू स्थानिक आवृत्तियों का परिमाण है, । एक बिखरने जैसी जानकारी प्राप्त करता है लेकिन माइक्रोस्कोप21,22,23 पर प्राप्त वास्तविक अंतरिक्ष छवियों के साथ। इसलिए, कोई माइक्रोस्कोपी के विभिन्न विपरीत-उत्पादक तरीकों का लाभ उठा सकता है, जैसे वाइडफील्ड प्रतिदीप्ति22,24, कॉन्फोकल प्रतिदीप्ति25, ध्रुवीकृत26, डार्क-फील्ड27, या लाइट-शीट प्रतिदीप्ति28 माइक्रोस्कोपी। इसके अलावा, डीडीएम विश्लेषण के लिए उपयोग की जाने वाली छवियों का उपयोग पूरक जानकारी प्रदान करने के लिए कण ट्रैकिंग या कण छवि वेलोसिमेट्री के लिए किया जा सकता है।
गतिशील प्रकाश बिखरने और ऑप्टिकल माइक्रोस्कोपी से सुविधाओं का यह संयोजन डीडीएम को एक शक्तिशाली और बहुमुखी तकनीक बनाता है। 200821 में सेर्बिनो और ट्रैप द्वारा अपने पहले विवरण के बाद से, जहां डीडीएम को 73 एनएम कोलाइडल कणों के प्रसार को मापने के लिए प्रदर्शित किया गया था, डीडीएम का उपयोग बहने वाले कोलाइड29, कोलाइडयन एकत्रीकरण30,31, नेमेटिक तरल क्रिस्टल26 की चिपचिपाहट, कोलाइडयन जैलकी गतिशीलता 32, कोरसेनिंग फोम33, नैनोकणों को मापने के लिएकिया गया है 35,36,37, बैक्टीरियल गतिशीलता 38,39,40,41, कमजोर बिखरने वाले प्रोटीन क्लस्टर42 का प्रसार, द्रव इंटरफेस 43 पर केशिका तरंगें, और अन्य प्रणालियां। डीडीएम को नियोजित करने वाले प्रकाशनों की अधिक पूर्ण सूची की तलाश करने वाले लोग 22,23,44,45 विषय पर गहन समीक्षा पत्रों का उल्लेख कर सकते हैं।
डीडीएम का उपयोग जैविक नेटवर्क की गतिशीलता की जांच के लिए भी किया गया है। ड्रेक्सलर एट अल ने जीवित ड्रोसोफिला ओओसाइट्स46 में एक्टिन की गतिशीलता को मापने के लिए डीडीएम का उपयोग किया। बर्ला एट अल हायलूरोनन और हाइलूरोनन-कोलेजन कंपोजिट47 के नेटवर्क में ट्रेसर कणों की गतिशीलता की मात्रा निर्धारित की। पुनर्गठित साइटोस्केलेटन नेटवर्क 9,10 में ट्रेसर कणों की गतिशीलता का अध्ययन करने के लिए डीडीएम के कई उपयोग, ऐसे नेटवर्क में डीएनए अणुओं का परिवहन48,49, और सक्रिय पुनर्गठित नेटवर्क की गतिशीलता को भी11,50,51 प्रलेखित किया गया है। ऐसी प्रणालियों में गतिशीलता को मापने में डीडीएम का एक फायदा यह है कि व्यक्तिगत कणों या अणुओं को स्थानीयकृत और ट्रैक करने की आवश्यकता नहीं है। इसलिए, उदाहरण के लिए, भीड़ भरे वातावरण में डीएनए अणुओं की गतिशीलता को ऐसे छोटे और गैर-गोलाकार अणुओं को ट्रैक करने में कठिनाई के बावजूद डीडीएम के साथ मापा जा सकता है। इसके अलावा, प्रतिदीप्ति माइक्रोस्कोपी के साथ, कोई भी एक जटिल समग्र में व्यक्तिगत घटकों की गतिशीलता को चुनिंदा रूप से मापने के लिए बहु-रंग लेबलिंग का उपयोग कर सकता है।
डीडीएम करने के लिए, छवियों का एक अनुक्रम समय के साथ लिया जाता है, मैं (एक्स, वाई, टी)। किसी दिए गए अंतराल समय के लिए, Δ t, उस अंतराल समय द्वारा अलग की गई छवियों के सभी (या सबसेट) जोड़े पाएजाते हैं। प्रत्येक जोड़ी के अंतर का चौकोर फूरियर रूपांतरण,
गणना की जाती है और एक साथ औसत किया जाता है। यह मात्रा, , रेडियल रूप से औसत है, बशर्ते कि गतिशीलता आइसोट्रोपिक हो। यह डीडीएम मैट्रिक्स (छवि संरचना फ़ंक्शन के रूप में भी जाना जाता है)
पैदा करता है। इस प्रक्रिया को चित्र 1 में ग्राफिक रूप से दिखाया गया है। इस डीडीएम मैट्रिक्स से नमूने की गतिशीलता निर्धारित करने के लिए, डीडीएम मैट्रिक्स को फॉर्म लेने के लिए माना जाता है
जहां ए आयाम है, जो माइक्रोस्कोप के विवरण औरनमूने की संरचना पर निर्भर करता है, बी पृष्ठभूमि है, जो छवियों में शोर पर निर्भर करता है, और एफ (क्यू, Δ टी) मध्यवर्ती प्रकीर्णन फ़ंक्शन (आईएसएफ) है, जिसमें गतिशीलता21,22 के बारे में जानकारी है। साधारण मामलों में,
जहां ω एक विशेषता क्षय या सजावट का समय है। इस तरह के आईएसएफ का उपयोग एर्गोडिक प्रणालियों पर डीडीएम को नियोजित करने वाले कई अध्ययनों में किया गया है जैसे पतला कोलाइडयन निलंबन 21,24,27,37,40,52। हालांकि, आईएसएफ के अन्य रूपों का उपयोग विभिन्न प्रकार की गतिशीलता को मॉडल करने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, कोई पॉलीडिस्पर्स नमूनों के लिए आईएसएफ को मॉडल करने के लिए एक क्यूमुलेंट विस्तार का उपयोग कर सकता है
जहां μ पॉलीडिस्पर्सिटी42,53 का एक उपाय है; यदि घनत्व में उतार-चढ़ाव दो अलग-अलग मोड द्वारा क्षय होता है तो कोई आईएसएफ का उपयोग कर सकता है जैसे
26, 54, 55, 56, 57;
अन्य आईएसएफ का उपयोग सूक्ष्म जीवों या अन्य सक्रिय कणों 38,39,40,41,58,59 तैरने के लिए किया जा सकता है।
चित्रा 1: डीडीएम विश्लेषण का अवलोकन। छवियों की समय श्रृंखला से, डीडीएम मैट्रिक्स की गणना करने के लिए छवि मतभेदों के फूरियर रूपांतरण की गणना की जाती है। डीडीएम मैट्रिक्स क्यू मूल्यों की एक श्रृंखला में घनत्व में उतार-चढ़ाव के समय पैमाने को निर्धारित करने के लिए एक मॉडल के लिए फिट किया जा सकता है। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।
यहां, पायथन, पीवाईडीडीएम में विकसित डीडीएम विश्लेषण सॉफ्टवेयर पैकेज के उपयोग का वर्णन किया गया है। यह सॉफ्टवेयर पैकेज पिछले कई वर्षों में हमारे शोध प्रयोगशालाओं और अन्य प्रकाशित अध्ययनों द्वारा किए गए काम पर बनाता है। इस सॉफ़्टवेयर पैकेज को बनाने के लिए प्राथमिक प्रेरकों में (1) विश्लेषण में उपयोग किए जाने वाले मेटाडेटा और मापदंडों पर नज़र रखने और संग्रहीत करने की आवश्यकता शामिल है; (2) शुरू से अंत तक विश्लेषण के विस्तृत उदाहरणों के साथ पूरी तरह से प्रलेखन; और (3) डेटा को फिट करने के लिए विभिन्न (या नए) गणितीय मॉडल को नियोजित करने का एक आसान तरीका (उदाहरण के लिए, आईएसएफ मॉडल जोड़ना, जैसे कि हाल ही में सक्रिय फिलामेंट्स60 के लिए विकसित किया गया है, सीधा होगा)। डीडीएम विश्लेषण के लिए अन्य सॉफ़्टवेयर पैकेज भी मौजूद हैं, हालांकि सभी ओपन-सोर्स प्रोग्रामिंग भाषा में अच्छी तरह से प्रलेखित और लिखे गए नहीं हैं। उदाहरण के लिए, जीपीयू (https://github.com/peterlu/ConDDM)25 पर कंप्यूटिंग के साथ सी ++ कोड है, सी ++ कोड जो गणना (https://github.com/giovanni-cerchiari/diffmicro)61, मैटलैब और पायथन संस्करणों (https://github.com/MathieuLeocmach/DDM)40, मैटलैब कोड (https://sites.engineering.ucsb.edu/~helgeson/ddm.html)27, और अनिश्चितता परिमाणीकरण के साथ मैटलैब कोड को गति देने के लिए समय पर फूरियर रूपांतरण का उपयोग करता है । https://github.com/UncertaintyQuantification/DDM-UQ)62. चूंकि यह पीवाईडीडीएम पैकेज अच्छी तरह से प्रलेखित है और डीडीएम मैट्रिक्स की गणना और विश्लेषण कैसे किया जाता है, इसमें बहुत लचीलापन प्रदान करता है, यह उम्मीद है कि प्रोग्रामिंग या छवि विश्लेषण में उनकी पृष्ठभूमि की परवाह किए बिना डीडीएम को लागू करने के इच्छुक शोधकर्ताओं के लिए उपयोगी हो सकता है।
प्रोटोकॉल से पता चलता है कि इन विट्रो पुनर्गठित साइटोस्केलेटन नेटवर्क की गतिशीलता को मापने के लिए इस सॉफ़्टवेयर पैकेज का उपयोग कैसे किया जा सकता है। यह इमेजिंग डेटा के दो अलग-अलग सेटों का उपयोग करके किया जाता है: (1) ब्राइटफील्ड माइक्रोस्कोपी के साथ लिए गए विमेंटिन नेटवर्क में एम्बेडेड सबमाइक्रोन ट्रेसर कणों की छवियां और (2) लेजर-स्कैनिंग कॉन्फोकल माइक्रोस्कोपी के साथ मायोसिन संचालित गतिविधि के साथ उलझे हुए समग्र नेटवर्क में फ्लोरोसेंटली लेबल वाले एक्टिन और सूक्ष्मनलिका फिलामेंट्स की छवियां। इन दो डेटासेटों के विश्लेषण डीडीएम की उल्लेखनीय शक्तियों को उजागर करते हैं, जिसमें विभिन्न प्रकार के इमेजिंग तौर-तरीकों (जैसे, ब्राइटफील्ड या कॉन्फोकल प्रतिदीप्ति) के साथ ली गई छवियों का विश्लेषण करने की क्षमता शामिल है, या तो एम्बेडेड ट्रेसर या लेबल फिलामेंट्स से गतिशीलता निकालने के लिए, और विभिन्न प्रकार की गतिशीलता (जैसे, सबडिफ्यूजिव और विवश या बैलिस्टिक) की मात्रा निर्धारित करने के लिए।
यहां वर्णित सॉफ्टवेयर पैकेज ऑप्टिकल माइक्रोस्कोप का उपयोग करके प्राप्त छवियों में देखे गए घनत्व में उतार-चढ़ाव का विश्लेषण करने के लिए डीडीएम का उपयोग करता है। विमेंटिन नेटवर्क में एम्बेडेड ट्रेसर कणों के डेटा से प्रतिनिधि परिणाम पहले दिखाए गए थे। इस तरह के डेटा के विश्लेषण का उपयोग नेटवर्क के जाल आकार और कठोरता को चिह्नित करने के लिए किया जा सकता है, इसी तरह साइटोस्केलेटन नेटवर्क 6,12,13 के कई पिछले अध्ययनों में एकल-कण ट्रैकिंग का उपयोग कैसे किया गया है। एकल-कण ट्रैकिंग पर डीडीएम का उपयोग करने का एक लाभ यह है कि डीडीएम को कणों को स्थानीयकृत करने की आवश्यकता नहीं होती है। इसलिए, यहां तक कि उन छवियों में जहां कण घनत्व बहुत अधिक है या कण स्थानीयकरण और ट्रैक करने के लिए बहुत छोटे हैं, डीडीएम अभी भी गतिशीलता निर्धारित कर सकता है। जहां एकल-कण ट्रैकिंग फायदेमंद होगी, कण-से-कण परिवर्तनशीलता का निरीक्षण करते समय है। डीडीएम के साथ, एक पहनावा औसत गतिशीलता पाता है, जबकि एकल-कण ट्रैकिंग के साथ, कोई भी एक कण के एमएसडी और पहनावा-औसत एमएसडी दोनों की गणना कर सकता है। हालांकि, डीडीएम का उपयोग देखने के एक बड़े क्षेत्र के भीतर ब्याज के कई क्षेत्रों का विश्लेषण करके विषम गतिशीलता की जांच करने के लिए किया जा सकता है।
अगला, दो अलग-अलग लेबल वाले साइटोस्केलेटल फिलामेंट प्रकारों से बने एक सक्रिय नेटवर्क में फ्लोरोसेंटली लेबल फिलामेंट्स के डेटा से प्रतिनिधि परिणाम11 दिखाए गए थे। इस डेटा के साथ, बैलिस्टिक गति को छवि के भीतर किसी भी स्थानीयकरण योग्य सुविधाओं की आवश्यकता के बिना विशेषता दी गई थी। चूंकि डीडीएम कुछ उपयोगकर्ता इनपुट के साथ पहनावा औसत गतिशीलता निकालता है, इसलिए यह विभिन्न स्थितियों के साथ अधिग्रहित छवि श्रृंखला की तुलना सरल बनाता है (उदाहरण के लिए, सूक्ष्मनलिकाएं या मायोसिन की विभिन्न सांद्रता वाले नमूनों के लिए एक्टिन के विभिन्न अनुपातों के साथ नमूनों की तुलना करना, जैसा कि50 में किया गया है)। इसके अतिरिक्त, फ्लोरोसेंट इमेजिंग का उपयोग करके, हम बहुरंगी लेबलिंग का उपयोग करके नेटवर्क के विभिन्न घटकों की गतिशीलता की जांच कर सकते हैं। यह11,50 में किया गया था, जहां मल्टीकलर इमेजिंग का उपयोग करके एक सक्रिय एक्टिन-माइक्रोट्यूब्यूल समग्र नेटवर्क में एक्टिन और सूक्ष्मनलिकाएं की गतिशीलता का अलग-अलग विश्लेषण किया गया था। यहां प्रतिनिधि परिणाम अनुभाग में, सूक्ष्मनलिका चैनल से केवल परिणाम दिखाए गए थे, लेकिन पिछले काम में, हमने सूक्ष्मनलिकाएं और एक्टिन फिलामेंट्स11 की गतिशीलता की तुलना की।
हम ध्यान दें कि ये प्रतिनिधि परिणाम या तो निष्क्रिय सबडिफ्यूजन या सक्रिय बैलिस्टिक गति दिखाते हैं। महत्वपूर्ण रूप से, डीडीएम का उपयोग उन प्रणालियों का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है जहां मध्यवर्ती समय या लंबाई के तराजू पर गतिशीलता के प्रकार में एक क्रॉसओवर होता है। उदाहरण के लिए, कुर्ज़थलर एट अल ने कम समय के तराजू पर सक्रिय निर्देशित गति का पता लगाने और लंबे समय तक तराजू59 पर अभिविन्यास के यादृच्छिकरण के लिए सक्रिय जानूस कोलाइड्स की एक प्रणाली के साथ डीडीएम का उपयोग किया; जियावाज़ी एट अल ने एक मोटे फोम के साथ डीडीएम का उपयोग किया और एक बुलबुला33 की लंबाई के पैमाने के अनुरूप गतिशीलता में एक क्रॉसओवर पाया; कोलाइडयन जैल के साथ डीडीएम का उपयोग किया और भग्न समूहों से पूरे नेटवर्क32 तक फैले विभिन्न लंबाई के तराजू पर तीन अलग-अलग शासन पाए।
प्रतिनिधि परिणाम अनुभाग में शामिल डेटा ब्राइटफील्ड माइक्रोस्कोपी और लेजर-स्कैनिंग कॉन्फोकल माइक्रोस्कोपी के साथ अधिग्रहित किया गया था। हालांकि, जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, डीडीएम का उपयोग कई इमेजिंग तौर-तरीकों के साथ किया जा सकता है। किसी भी इमेजिंग पद्धति के साथ, उपयोगकर्ताओं को ऑप्टिकल सेटिंग्स जैसे ऑप्टिकल सेक्शनिंग की डिग्री या क्षेत्र की गहराई पर विचार करना चाहिए। ऑप्टिकल सेक्शनिंग की एक उच्च डिग्री आउट-ऑफ-फोकस ऑब्जेक्ट्स से सिग्नल को कम कर सकती है, लेकिन कोई भी क्षेत्र25,28 की गहराई से बाहर निकलने के लिए ऑब्जेक्ट्स के लिए टाइमस्केल से अधिक टाइमस्केल पर गतिशीलता को सटीक रूप से मापने में सक्षम नहीं होगा। क्षेत्र की क्यू-निर्भर गहराई डीडीएम विश्लेषण को कैसे प्रभावित करती है, इसकी अधिक गहन चर्चा22 में पाई जा सकती है। ब्राइटफील्ड इमेजिंग के लिए, उपयोगकर्ताओं को नमूना मोटाई पर भी विचार करने की आवश्यकता हो सकती है। जबकि कमजोर बिखरने वाले नमूनों के लिए, मोटे नमूने अधिक संकेत42 प्रदान कर सकते हैं, टर्बिड नमूनों को कई बिखरनेवाले 81 के लिए विश्लेषण को संशोधित करने की आवश्यकता हो सकती है। अंत में, इमेजिंग विधियों के लिए जो रैखिक स्थान अपरिवर्तनीय नहीं हैं (अर्थात, जहां किसी ऑब्जेक्ट के कैमरे द्वारा रिकॉर्ड की गई तीव्रता इस बात पर निर्भर करती है कि वह ऑब्जेक्ट एक्स-वाई नमूना विमान में कहां है), किसी को रैखिक अंतरिक्ष विचरण के लिए खाते की आवश्यकता हो सकती है, जैसा कि डार्क-फील्ड डीडीएम27 के साथ प्रदर्शित किया गया है।
डीडीएम के साथ शुरुआत करने वालों के लिए, हम स्थानिक और लौकिक संकल्प पर विचार करने के महत्व पर जोर देना चाहते हैं। तरंग संख्या के एक समारोह के रूप में निर्धारित क्षय समय का निरीक्षण करते समय, किसी के रिज़ॉल्यूशन की सीमाओं को चिह्नित करना महत्वपूर्ण है (यानी, अधिकतम और न्यूनतम अंतराल समय और अधिकतम तरंग संख्या, जैसा कि चित्रा 5 में किया गया है)। डेटा एकत्र करने से पहले इन सीमाओं के बारे में ध्यान से सोचना चाहिए ताकि इष्टतम उद्देश्य लेंस, छवि आकार, फ्रेम दर और फिल्म अवधि का चयन किया जा सके। अन्य महत्वपूर्ण विचार यह है कि पृष्ठभूमि पैरामीटर बी का अनुमान कैसे लगाया जाए। साहित्य में पृष्ठभूमि का अनुमान लगाने के लिए कई तरीकों का उपयोग किया गया है, और बी को अधिक या कम करके आंकने के प्रभावों को पूर्व प्रकाशनों62,77 में वर्णित किया गया है। जैसा कि चित्रा 10 में दिखाया गया है, पीवाईडीडीएम उपयोगकर्ताओं को बी का अनुमान लगाने के लिए विभिन्न तरीकों को लागू करने की अनुमति देता है, और हम सुझाव देते हैं कि नए उपयोगकर्ता इन विधियों का प्रयास करें और मूल्यांकन करें कि कौन सा उपयोग करने के लिए उपयुक्त हैं।
इस पैकेज की एक ताकत इसका संपूर्ण प्रलेखन और वॉकथ्रू है जिसमें उदाहरण डेटा, मेटाडेटा का भंडारण और संगठन है ताकि विश्लेषण कैसे किया गया, और डीडीएम मैट्रिक्स का विश्लेषण करने के तरीके में लचीलापन (विभिन्न फिटिंग मॉडल, पृष्ठभूमि पैरामीटर बी का अनुमान लगाने के लिए कई तरीके, एमएसडी खोजने की क्षमता)। हालाँकि, इस कोड के कई पहलू हैं जिन्हें सुधारा जा सकता है। वर्तमान में, कोड को तेज गणना गति के लिए अनुकूलित नहीं किया गया है। गणना में तेजी लाने के तरीकों को61,62 की सूचना दी गई है, और इन्हें भविष्य के रिलीज में लागू किया जाएगा। इसके अतिरिक्त, हम अनिश्चितताओं का बेहतर अनुमान लगाने और उपयोगकर्ताओं को उपयुक्त आईएसएफ मॉडल62 के मार्गदर्शन के लिए सिमुलेशन को नियोजित करने के लिए हाल ही में रिपोर्ट किए गए तरीकों को लागू करने की योजना बना रहे हैं। अन्य सुधारों के लिए, हमें उम्मीद है कि उपयोगकर्ता सुझावों के साथ हमसे संपर्क करेंगे।
The authors have nothing to disclose.
इस शोध के कुछ हिस्सों को नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ आर 15 अवार्ड (नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ जनरल मेडिकल साइंसेज अवार्ड नं। आर 15 जीएम 123420, आरएमआर-ए को सम्मानित किया गया। और आरजेएम), रिसर्च कॉर्पोरेशन फॉर साइंस एडवांसमेंट से कॉटरेल स्कॉलर अवार्ड (पुरस्कार संख्या 27459, आरजेएम को सम्मानित किया गया), और एक विलियम एम। जीएचके कृतज्ञतापूर्वक डच रिसर्च काउंसिल (एनडब्ल्यूओ; एनडब्ल्यूओ प्रतिभा कार्यक्रम की परियोजना संख्या VI.C.182.004) से वित्तीय सहायता स्वीकार करता है।
CMOS camera, Orca-Flash 4.0 | Hamatsu | ||
F-127 Pluronic | Sigma Aldrich | ||
Jupyter Notebook | |||
Nanodrop | Thermo Fisher | ||
Nikon Ti-Eclipse microscope | Nikon | ||
PLL-PEG-bio | SuSos AG, Dübendorf, Switzerland | ||
Polystyrene beads | Sigma Aldrich | ||
Protein dialysis mini-cassette | Thermo Fisher | ||
PyDDM | University of San Diego | N/A | Open source software available from https://github.com/rmcgorty/PyDDM |