Filtering artifacts from lifetime distributions when maximizing entropy using a bootstrapped model.
Filtering artifacts from lifetime distributions when maximizing entropy using a bootstrapped model.
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DOI：
10.1016/j.ab.2012.04.008
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发表时间：
2012-08-01
影响因子：
2.9
通讯作者：
Steinbach PJ
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Steinbach PJ
最大熵方法 (MEM) 已在许多研究中使用，以可靠地从动力学中恢复有效寿命，无论是实验测量还是计算模拟。在这里，Mulligan 等人最近提出的主张。关于动力学的 MEM 分析（Anal. Biochem. 421 (2012) 181–190）被证明是没有根据的。他们声称他们的软件可以“分析噪音太大而无法通过现有迭代搜索算法处理的数据集”，但他们的三指数测试用例的 MEM 分析（噪声增加）驳斥了他们的说法。此外，结果表明，在引导先前模型时使用简单的过滤器可以改善使用 MEM 从噪声动力学数据中恢复的寿命分布。当从使用统一模型获得的寿命分布导出引导模型时，只有较慢的过程在引导模型中表示为高斯。使用这种新方法，结果明显优于 Mulligan 等人的结果。尽管存在增加的噪音。在第二个例子中，通过过滤先前的模型来解决在存在散射激发光的情况下泊松动力学解释的模糊性。
The maximum entropy method (MEM) has been used in many studies to reliably recover effective lifetimes from kinetics, whether measured experimentally or simulated computationally. Here, recent claims made by Mulligan et al. regarding MEM analyses of kinetics (Anal. Biochem. 421 (2012) 181–190) are shown to be unfounded. Their assertion that their software allows “analysis of datasets too noisy to process by existing iterative search algorithms” is refuted with a MEM analysis of their triexponential test case with increased noise. In addition, it is shown that lifetime distributions recovered from noisy kinetics data with the MEM can be improved by using a simple filter when bootstrapping the prior model. When deriving the bootstrapped model from the lifetime distribution obtained using a uniform model, only the slower processes are represented as Gaussians in the bootstrapped model. Using this new approach, results are clearly superior to those of Mulligan et al. despite the presence of increased noise. In a second example, ambiguity in the interpretation of Poisson kinetics in the presence of scattered excitation light is resolved by filtering the prior model.
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影响因子：
4.8
作者：
SKILLING, J;BRYAN, RK
通讯作者：
BRYAN, RK
DOI：
10.1073/pnas.0905433106
发表时间：
2009-11-10
影响因子：
11.1
作者：
Abbruzzetti, Stefania;Faggiano, Serena;Viappiani, Cristiano
通讯作者：
Viappiani, Cristiano
影响因子：
3.3
作者：
Kumar, ATN;Zhu, LY;Champion, PM
通讯作者：
Champion, PM
影响因子：
4.4
作者：
ISENBERG, I
通讯作者：
ISENBERG, I
影响因子：
2.9
作者：
STEINBACH, PJ;ANSARI, A;YOUNG, RD
通讯作者：
YOUNG, RD