Luis Marcano- Viernes 22 de octubre 14:00hs

Evaluación de asociación molecular a partir de imágenes de localización de moléculas individuales

Las imágenes de localización de moléculas individuales con métodos de súper resolución contienen, en principio, tanto información de la distribución espacial y correlación de posiciones, como un mapa del ámbito en que las moléculas se sitúan en entornos celulares. Para obtener parámetros cuantitativos de correlación de ubicación entre especies idénticas o diferentes, es necesario tener en cuenta la efectividad de marcación, la aparición múltiple de una misma molécula por el fenómeno de parpadeo (blinking), el volumen donde se sitúan las moléculas y su forma espacial y la densidad de cada componente. Los dos primeros efectos han sido tratados abundantemente en la literatura. En este trabajo nos concentramos en el análisis de los factores de volumen y densidad en la evaluación de la asociación. Para ello usamos el parámetro de asociación:

Q_as = [N_AL / (N_A ·N_L)] ·V

donde Ni representa el número de localizaciones, o de centros de masas de los clusters, de cada componente en el volumen V. Mediante simulaciones analizamos la mejor forma de rescatar la forma y el volumen de distribución de las moléculas usando kernel de densidad y teselaciones de Voronoi y de Delaunay, lo que nos permitió rescatar hasta 90% del área tortuosa de los entornos simulados. En datos de literatura por la técnica de PAINT, usamos el análisis de clusters DBSCAN para identificar posiciones únicas y determinamos el parámetro Qas para las 15 asociaciones posibles en un sistema de 5 componentes.