金桔   
金币   
威望   
贡献   
回帖 0 精华 在线时间  小时 
 
 
 
 
	
 
登陆有奖并可浏览互动! 您需要 登录  才可以下载或查看,没有账号?立即注册  
 
× 
 
荧光共定位分析(colocalization) ,是一种重要的荧光分析方法。间接地说明两个蛋白与同一结构有联系 ,但不是两种蛋白有相互作用的直接证据。荧光偏振能量转移(FRET)是研究蛋白质之间相互作用的一种比较直观的方法。注:能打开下面视频的同学,请看完视频后,再看这篇文章。不能打开的,想办法。 https://www.youtube.com/watch?v=QumGrxwajeE 一、两种荧光分子的共定位关系 二、共定位表征参数 MCC这一参数使用最为广泛 。还有其他的一些参数例如Spearman, Kendal's Tau, Li's ICQ,在这里就不再赘述。1、皮尔森相关系数——Pearson’s correlation coefficient (PCC) PCC的取值在1到-1之间 。1表示完美相关; -1表示完全负相关,零表示随机关系(蛋白A和蛋白B随机分布,无相关性)。2、曼德斯共定位系数——Manders'  Colocalization Coefficients (MCC) 这两个系数使用地最为广泛,因为M1、M2代表一种蛋白质与另一种蛋白质共定位的部分,占这种蛋白总量的比例。相当于确定了两种荧光分子的重叠比例。 例如,公式中的M1表示和绿色荧光共定位的红色荧光部分占总红色荧光区域的比例。三、PCC和MCC的优缺点对比 这是因为每一个参数都有其适用条件和优缺点,不对图像进行合理的分析和处理,会得到错误的分析结果。 1、PCC的适用条件即优缺点 适用条件:荧光A、B同时出现时比例相近,含量有比例关系 背景对PCC有较大影响,测量时需要框选ROI以去除背景的影响 。优点: PCC测量不需要对图片进行预处理,简单且不受用户偏差的影响,分析速度快。缺点: PCC只适合两种荧光强度呈单一线性关系的情况进行共定位分析,对于没有固定比例分配的两种蛋白的共定位,PCC得到的结果较差。PCC只能得出一个抽象的整体值,不能反映共定位比例,且不适于表征3D图像的共定位。2、MCC的适用条件即优缺点 适用条件:要求荧光信号有一定强度,能和背景很好地区分开。 优点: MCC最明显的优势在于它比PCC更直观地衡量共定位,能够显示荧光之间的重叠比例。对于PCC不能很好测量的非线性比例的情况,MCC也能很好表征。MCC分析也更适合于3D共定位分析。缺点: MCC需要进行背景校正,检测前需要利用Threshold或者框选ROI以去除过多背景,因为背景对MCC的影响很大,需要对图片进行预处理。四、共定位流程总结 虽然现在应用的系数大多是MCC,但是也要分析具体的情况 ,例如荧光是否呈线性比例、物体是否能与背景准确分割等。不论是选择PCC还是MCC,都需要框选ROI,以减小背景对结果的影响! 五、共定位散点图(scatterplot)分析  
楼主热帖