Slitflow: a Python framework for single-molecule dynamics and localization analysis
Slitflow: a Python framework for single-molecule dynamics and localization analysis
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Slitflow：用于单分子动力学和定位分析的 Python 框架
DOI：
10.1101/2023.03.01.530718
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Tokunaga Makio
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ito Yuma;Hirose Masanori;Tokunaga Makio
单分子成像是直接定量研究活细胞中生物分子动态和分布的一种很有前途的方法。尽管已经开发了许多方法来获得对分子行为的生物学见解，但显微镜和单分子动力学的高度多样性可能导致分析的不完全重复性。在这里，我们介绍Slitflow，这是一个用于单分子分析工作流程的开源框架，包括图像处理、动力学分析和图形创建。我们使用(1)结合流行工具的精挑细选的跟踪方法和(2)在单一管道中进行各种最先进的分析来展示工作流程的完整性和灵活性。该软件容纳了大量的数据和方法，为综合分析铺平了道路。
Single-molecule imaging is a promising method for direct quantification of the dynamics and distribution of biomolecules in living cells. Although numerous methods have been developed to gain biological insights into molecular behavior, the high diversity of microscopes and single-molecule dynamics can result in incomplete reproducibility of analyses. Here, we present Slitflow, an open-source framework for a single-molecule analysis workflow that includes image processing, dynamics analysis, and figure creation. We demonstrated the integrity and flexibility of the workflow using (1) a cherry-picked tracking method combining popular tools and (2) various state-of-the-art analyses in a single pipeline. The software accommodates a large variety of data and methods, paving the way for integrative analyses.
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