ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ ДЛЯ АНАЛИЗА ГИСТОГРАММ ЧИСЛА ФОТООТСЧЕТОВ В ЭКСПЕРИМЕНТАХ ФЛУОРЕСЦЕНТНОЙ ФЛУКТУАЦИОННОЙ СПЕКТРОСКОПИИ

Для повышения эффективности анализа гистограмм счета фотонов при изучении молекулярного состава вещества методом флуоресцентной флуктуационной спектроскопии предложен комплексный подход, основанный на применении методов интеллектуального анализа данных. Для проверки гипотезы о разделимости кластеров многомерных экспериментальных данных используется метод главных компонент. Исследована причина сжатия облака данных в характеристическую нелинейность, или так называемое дугообразное облако, в пространстве первых двух главных компонент. Рассмотрены примеры смоделированных наборов данных молекулярных систем различных яркостей и концентраций. Нелинейные эффекты усложняют интерпретацию и последующий количественный анализ данных. Установлено, что дугообразность облака данных — следствие наличия значительной вариации одного или нескольких физических параметров, в частности, результат значительного увеличения разброса яркости или концентрации молекул. Данные параметры могут служить дополнительными показателями при оценке качества экспериментов, если изучается только один тип молекулы, и при описании исследуемой системы — в случае смеси молекул разных видов. Предложено использовать нормировку локального взвешенного сглаживания диаграммы рассеяния для устранения нелинейных эффектов в пространстве главных компонент.

1. E. L. Elson, D. Magde. Biopolymers, 13, N 1 (1974) 1—27, doi:10.1002/BIP.1974.360130102

2. A. Kitamura, M. Kinjo. Int. J. Mol. Sci., 19, N 4 (2018) 964(1—18), doi:10.3390/IJMS19040964

3. M. A. Hink. Protoplasma, 251, N 2 (2014) 307—316, doi:10.1007/S00709-013-0602-Z

4. Y. Chen, J. D. Müller, P. T. C. So, E. Gratton. Biophys. J., 77, N 1 (1999) 553—567, doi:10.1016/S0006-3495(99)76912-2

5. P. Kask, K. Palo, D. Ullmann, K. Gall. Proc. Nat. Acad. Sci. USA, 96, N 24 (1999) 13756—13761, doi:10.1073/PNAS.96.24.13756P

6. B. Huang, T. D. Perroud, R. N. Zare. Chem. Phys. Chem., 5, N 10 (2004) 1523—1531, doi:10.1002/CPHC.200400176

7. T. D. Perroud, B. Huang, R. N. Zare. Chem. Phys. Chem., 6, N 5 (2005) 905—912, doi:10.1002/cphc.200400547

8. K. Palo, Ü. Mets, S. Jäger, P. Kask, K. Gall. Biophys. J., 79, N 6 (2000) 2858—2866, doi:10.1016/S0006-3495(00)76523-4

9. K. Palo, Ü. Mets, V. Loorits, P. Kask. Biophys. J., 90, N 6 (2006) 2179—2191, doi:10.1529/BIOPHYSJ.105.066084

10. V. V. Skakun, R. Engel, A. V. Digris, J. W. Borst, A. J. W. G. Visser. Front Biosci. (Elite Ed.), 3, N 2 (2011) 489—505, doi:10.2741/E264

11. L. M. Nederveen-Schippers, P. Pathak, I. Keizer-Gunnink, A. H. Westphal, P. J. M. van Haastert, J. W. Borst, A. Kortholt, V. V. Skakun. Int. J. Mol. Sci., 22, N 14, 7300 (2021), doi:10.3390/IJMS22147300

12. Н. Н. Яцков, В. В. Скакун, Л. Недервин-Шипперс, А. Кортхольт, В. В. Апанасович. Журн. прикл. спектр., 87, № 4 (2020) 628—636 doi:10.1007/S10812-020-01055-6

13. I. T. Jollife, J. Cadima. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 374, N 2065 (2016), doi:10.1098/RSTA.2015.0202

14. P. Bassan, A. Kohler, H. Martens, J. Lee, H. J. Byrne, P. Dumas, E. Gazi, M. Brown, N. Clarkefgh, P. Gardner. Analyst., 135, N 2 (2010) 268—277, doi:10.1039/B921056C

15. W. S. Cleveland. J. Am. Stat. Ass., 74, N 368 (1979) 829—836

16. P. J. M. van Haastert, I. Keizer-Gunnink, A. Kortholt. J. Cell Biol., 177, N 5 (2007) 809—816, doi:10.1083/JCB.200701134

17. Н. Н. Яцков. Интеллектуальный анализ данных: пособие, Минск, БГУ (2014)

18. I. P. Shingaryov, V. V. Skakun, V. V. Apanasovich. Methods Mol. Biol., 1076 (2014) 743—755, doi:10.1007/978-1-62703-649-8_34

19. J. R. Lakowicz. Principles of Fluorescence Spectroscopy, 3rd ed., Springer, New York (2006), doi:10.1007/978-0-387-46312-4

20. M. M. Yatskou. Computer Simulation of Energy Relaxation and Transport in Organized Porphyrin Systems, Wageningen (2001)

21. W. S. Cleveland. The American Statistician, 35, N 1 (1981) 54, doi: 10.2307/2683591

22. V. V. Skakun, A. V. Digris, V. V. Apanasovich. Methods Mol. Biol., 1076 (2014) 719—741, doi:10.1007/978-1-62703-649-8_33