本文要点
1)研究人员证明了,流行的时间过程估计算法通常包含影响 10-20% 瞬态的大量归因错误。
2)当重叠的细胞和过程定义不完善或未识别时,就会出现错误归因,即荧光归因于错误的细胞。
3)为了诊断错误归因,研究人员开发了用于评估大型数据集的指标和可视化工具。
4)为了纠正时间过程,研究人员引入了一个强大的估计器,它明确地解释了污染信号。
5)在一个海马数据集中,去除污染使位置细胞数量减少了 15%,19% 的位置场移动了 10 cm 以上。
本文研究的方法与其他细胞发现技术兼容,使用户能够诊断和纠正可能改变科学结论的潜在广泛问题。
参考文献:
Jeffrey L. Gauthier, et al. Detecting and correcting false transients in calcium imaging. Nature Methods, 2022.
DOI:10.1038/s41592-022-01422-5
https://www.nature.com/articles/s41592-022-01422-5