Motivering: Proteiner uppvisar komplexa subcellulära fördelningar, som kan inkludera lokalisering i mer än en organell och varierar på plats beroende på cellfysiologi. Att uppskatta mängden protein som distribueras i varje subcellulär plats är viktigt för kvantitativ förståelse och modellering av proteindynamiken och hur de påverkar cellbeteenden. Vi har tidigare beskrivit automatiserade metoder med fluorescerande mikroskopbilder för att bestämma fraktioner av proteinfluorescens i olika subcellulära platser när de grundläggande platser där ett protein kan vara närvarande är kända. Eftersom denna uppsättning grundläggande platser kan vara okänd (särskilt för studier på proteom-bred skala), beskriver vi här oövervakade metoder för att identifiera de grundläggande mönster från bilder av blandade mönster och uppskatta den fraktionerade sammansättningen av dem. Metoder: Vi utvecklade två tillvägagångssätt till problemet, båda baserade på att identifiera typer av objekt som finns i bilder och representera mönster av frekvenser av dessa objekttyper. Den ena är en grundläggande jaktmetod (som bygger på en linjär blandningsmodell), och den andra bygger på latent Dirichlet allokering (LDA). För att testa båda tillvägagångssätten använde vi bilder som tidigare förvärvats för att testa övervakade avblandningsmetoder. Dessa bilder var av celler märkt med olika kombinationer av två organelle-specifika sonder som hade samma fluorescerande egenskaper för att simulera blandade mönster av subcellulär plats. Resultat: Vi uppnådde 0,80 och 0,91 korrelation mellan uppskattade och underliggande fraktioner av de två sonderna (grundmönster) med grundjakt respektive LDA-metoder, vilket indikerar att våra metoder kan frigöra den komplexa subcellulära fördelningen med ganska hög noggrannhet.
Den nuclei segmentering användes som en bas för att undersöka subcellulär lokalisering av proteiner på en proteom-bred skala REF.
Quantifying the distribution of probes between subcellular locations using unsupervised pattern unmixing
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}