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Identificando observaciones únicas en imágenes microscópicas de superresolución STORM mediante un modelo espacio-temporal. Herrera Reyes, Alejandra Donaji

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La microscopía de reconstrucción óptica estocástica (STORM, por sus siglas en inglés) es una técnica de microscopía de superresolución que usa fluoróforos fotoconmutables para separar temporalmente la fluorescencia y alcanzar una resolución por debajo de los 20 nm. Sin embargo, la característica principal de los fluoróforos fotoconmutables de activarse y desactivarse, podría afectar la unicidad de cada observación. Mi proyecto consiste en estimar cuántos fluoróforos distintos hay en una imagen STORM mediante modelos matemáticos y utilizando la información espacial independientemente de la temporal en dicha imagen. Suponemos que la serie de tiempo se comporta como una cadena de Markov, mientras que la incertidumbre espacial obedece un modelo de mezclas gaussianas. Usamos máxima verosimilitud para estimar los parámetros, incluyendo el número de fluoróforos. Tal procedimiento es un problema de optimización mixta (con parámetros de dominio entero y otros de dominio continuo) y computacionalmente intenso. Para resolver esto, desarrollamos un algoritmo jerárquico y paralelo donde optimizamos la verosimilitud de los parámetros temporales como una función de los parámetros espaciales y el número de fluoróforos. El algoritmo se ha probado en datos simulados y lo usaré para mejorar cuantitativamente imágenes de células B, una de las principales integrantes de nuestro sistema inmune.

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