Bitte benutzen Sie diese Kennung, um auf die Ressource zu verweisen: http://doi.org/10.25358/openscience-8899
Autoren: Verzelli, Pietro
Nold, Andreas
Sun, Chao
Heilemann, Mike
Schuman, Erin M.
Tchumatchenko, Tatjana
Titel: Unbiased choice of global clustering parameters for single-molecule localization microscopy
Online-Publikationsdatum: 20-Apr-2023
Erscheinungsdatum: 2022
Sprache des Dokuments: Englisch
Zusammenfassung/Abstract: Single-molecule localization microscopy resolves objects below the diffraction limit of light via sparse, stochastic detection of target molecules. Single molecules appear as clustered detection events after image reconstruction. However, identification of clusters of localizations is often complicated by the spatial proximity of target molecules and by background noise. Clustering results of existing algorithms often depend on user-generated training data or user-selected parameters, which can lead to unintentional clustering errors. Here we suggest an unbiased algorithm (FINDER) based on adaptive global parameter selection and demonstrate that the algorithm is robust to noise inclusion and target molecule density. We benchmarked FINDER against the most common density based clustering algorithms in test scenarios based on experimental datasets. We show that FINDER can keep the number of false positive inclusions low while also maintaining a low number of false negative detections in densely populated regions.
DDC-Sachgruppe: 610 Medizin
610 Medical sciences
Veröffentlichende Institution: Johannes Gutenberg-Universität Mainz
Organisationseinheit: FB 04 Medizin
Veröffentlichungsort: Mainz
ROR: https://ror.org/023b0x485
DOI: http://doi.org/10.25358/openscience-8899
Version: Published version
Publikationstyp: Zeitschriftenaufsatz
Weitere Angaben zur Dokumentart: Scientific article
Nutzungsrechte: CC BY
Informationen zu den Nutzungsrechten: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Zeitschrift: Scientific reports
12
Seitenzahl oder Artikelnummer: 22561
Verlag: Macmillan Publishers Limited, part of Springer Nature
Verlagsort: London
Erscheinungsdatum: 2022
ISSN: 2045-2322
URL der Originalveröffentlichung: https://doi.org/10.1038/s41598-022-27074-1
DOI der Originalveröffentlichung: 10.1038/s41598-022-27074-1
Enthalten in den Sammlungen:DFG-491381577-G

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