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拓扑数据分析方法用于揭示丝状网络中环状结构开始的时间。 (英语) Zbl 1460.92063号

摘要:在发育生物学以及其他生物系统中,可以使用蛋白质位置的时间序列数据来捕获新兴结构和组织。在分析这些与时间相关的数据时,不仅要确定拓扑特征是否出现,还要确定其形成的时间,这是一个常见的挑战。例如,在大多数细胞中,肌动蛋白丝与肌球蛋白运动蛋白相互作用,并组织成聚合物网络和高阶结构。环形通道是此类结构的示例,它们随着时间的推移保持恒定的直径,并在诸如细胞分裂、发育和伤口愈合等过程中发挥关键作用。鉴于肌动蛋白与肌球蛋白在体内相互作用研究中的局限性,我们使用基于复杂试剂的模型生成细胞内蛋白质-聚合物相互作用的时间序列数据。由于数据具有丝状结构,我们建议沿肌动蛋白丝取样,并分析每次生成的点云的拓扑结构。基于基于持久同源性的现有工具,我们开发了一种拓扑数据分析(TDA)方法,用于评估此动态数据中的有效环生成。此方法通过时间将拓扑特征连接到对应于数据中组织出现的路径中。在这项工作中,我们还提出了一些方法来评估感兴趣的拓扑特征是否重要,从而评估它们是否有助于在模拟蛋白质相互作用中形成一个新兴洞(环通道)。特别是,我们使用MEDYAN模拟平台表明,该技术可以区分不同运动蛋白结合参数导致的肌动蛋白细胞骨架组织。

MSC公司:

92立方37 细胞生物学
92立方厘米 系统生物学、网络
第62页第15页 统计学在心理学中的应用
62R40型 拓扑数据分析
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