A quantitative comparison of single-dye tracking analysis tools using Monte Carlo simulations

A quantitative comparison of single-dye tracking analysis tools using Monte Carlo simulations

Single-particle tracking (SPT) is widely used to study processes from membrane receptor organization to the dynamics of RNAs in living cells. While single-dye labeling strategies have the benefit of being minimally invasive, this comes at the expense of data quality; typically a data set of short tr...

Bibliografiset tiedot
Päätekijät:	Weimann, L, Ganzinger, K, McColl, J, Irvine, K, Davis, S, Gay, N, Bryant, C, Klenerman, D
Aineistotyyppi:	Journal article
Kieli:	English
Julkaistu:	Public Library of Science 2013

Samankaltaisia teoksia

A quantitative comparison of single-dye tracking analysis tools using Monte Carlo simulations.
Tekijä: Laura Weimann, et al.
Julkaistu: (2013-01-01)

DySCo: Quantitating associations of membrane proteins using two-color single-molecule tracking
Tekijä: Dunne, P, et al.
Julkaistu: (2009)

DySCo: quantitating associations of membrane proteins using two-color single-molecule tracking.
Tekijä: Dunne, P, et al.
Julkaistu: (2009)

Single Molecule Studies of Key Processes during the Initiation of the Adaptive Immune Response
Tekijä: Ganzinger, K, et al.
Julkaistu: (2013)

Sequential Monte Carlo-guided ensemble tracking.
Tekijä: Yuru Wang, et al.
Julkaistu: (2017-01-01)

Sequential monte carlo techniques for EEG dipole placing and tracking
Tekijä: Mohseni, H, et al.
Julkaistu: (2008)

Monte carlo and quasi-monte carlo methods 2006 /
Tekijä: International Conference on Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods in Scientific Computing (7th : 2006 : Ulm, Germany), et al.
Julkaistu: (2008)

Particle tracking acceleration via signed distance fields in direct-accelerated geometry Monte Carlo
Tekijä: Patrick C. Shriwise, et al.
Julkaistu: (2017-09-01)

Sequential Monte Carlo tracking schemes for maneuvering targets with passive ranging
Tekijä: Malcolm, W, et al.
Julkaistu: (2002)

Sequential Monte Carlo implementation of the PHD filter for multi-target tracking
Tekijä: Vo, B, et al.
Julkaistu: (2003)

Monte Carlo Analysis for First Acquisition and Tracking of the KOMP-SAT Spacecraft
Tekijä: Byoung-Sun Lee, et al.
Julkaistu: (1998-12-01)

Quantitative Analysis of Transmission XRD Background Based on Monte Carlo Simulation
Tekijä: YUAN Jingxi, HUANG Ning, HE Ze, PENG Bo, WANG Peng
Julkaistu: (2024-02-01)

Monte Carlo application to molecular flows
Tekijä: Haviland, John K
Julkaistu: (2005)

Bayesian statistics and Monte Carlo methods
Tekijä: Koch K. R.
Julkaistu: (2018-03-01)

Relativistic Monte Carlo
Tekijä: Lu, X, et al.
Julkaistu: (2017)

Monte Carlo methods /
Tekijä: 219862 Hammersley, John Michael, et al.
Julkaistu: (1964)

The Monte Carlo method /
Tekijä: Sobol, I. M. (Ilia Meerovich)
Julkaistu: (1974)

Monte Carlo methods /
Tekijä: 204054 Kalos, Malvin H., et al.
Julkaistu: (2008)

Anytime Monte Carlo
Tekijä: Lawrence M. Murray, et al.
Julkaistu: (2021-01-01)

Monte Carlo Simulations
Tekijä: Soisson F.
Julkaistu: (2011-05-01)

Monte Carlo methods
Tekijä: Bardenet Rémi
Julkaistu: (2013-07-01)

Modifying Sequential Monte Carlo Optimisation for Index Tracking to Allow for Transaction Costs
Tekijä: Leila Hamilton-Russell, et al.
Julkaistu: (2024-09-01)

Monte Carlo Model of the Large Modular Array for Positron Emission Particle Tracking
Tekijä: Matthew Herald, et al.
Julkaistu: (2023-01-01)

Robust Scale Adaptive Tracking by Combining Correlation Filters with Sequential Monte Carlo
Tekijä: Junkai Ma, et al.
Julkaistu: (2017-03-01)

Lifetime Test of Tracked Vehicle Torsion Bars using Monte Carlo Method
Tekijä: Jan Furch, et al.
Julkaistu: (2020-10-01)

Uncertain Motion Tracking Combined Markov Chain Monte Carlo and Correlation Filters
Tekijä: Huanlong Zhang, et al.
Julkaistu: (2019-01-01)

A Monte Carlo feasibility study on quantitative laser-driven proton radiography
Tekijä: Matthias Würl, et al.
Julkaistu: (2022-02-01)

A comparison of strategies for Markov chain Monte Carlo computation in quantitative genetics
Tekijä: Sorensen Daniel, et al.
Julkaistu: (2008-03-01)

A Geant4-based Monte Carlo Tool for Nuclear Astrophysics
Tekijä: Lattuada D., et al.
Julkaistu: (2018-01-01)

Revealing the Stoichiometry of G Protein-Coupled Receptors (GPCRs) at the Cell Surface using Single Molecule Imaging
Tekijä: Weimann, L, et al.
Julkaistu: (2013)

Multiple particle filtering for tracking wireless agents via Monte Carlo likelihood approximation
Tekijä: Stephan Schlupkothen, et al.
Julkaistu: (2019-11-01)

On the Ability of Positron Emission Particle Tracking (PEPT) to Track Turbulent Flow Paths with Monte Carlo Simulations in GATE
Tekijä: Rayhaan Perin, et al.
Julkaistu: (2023-05-01)

A quantitative approach to the spread of variance in translational research using Monte Carlo simulation
Tekijä: Feyza Cukurova, et al.
Julkaistu: (2022-04-01)

Quantitative and Exact Evaluation of Linear Binary Copolymers Microstructure by Monte Carlo Simulation Method
Tekijä: Y.Mohammadi محمدی, et al.
Julkaistu: (2006-12-01)

Monte carlo simulation in statistical physics : an introduction /
Tekijä: Binder, K. (Kurt), 1944-, et al.
Julkaistu: (2002)

Monte Carlo Experimentation in Econometrics.
Tekijä: Hendry, D
Julkaistu: (1984)

Vibrato Monte Carlo sensitivities
Tekijä: Giles, M
Julkaistu: (2009)

Sequential Monte Carlo samplers
Tekijä: Del Moral, P, et al.
Julkaistu: (2006)

Multilevel Monte Carlo methods
Tekijä: Giles, M
Julkaistu: (2015)

Controlled sequential Monte Carlo
Tekijä: Heng, J, et al.
Julkaistu: (2020)