时间相关性对分子亮度精确测定的影响研究及其新型解耦方法MATE-BA的开发

【编辑推荐】针对活细胞化学计量学检测中数据时间相关性导致的亮度测量偏差问题，研究人员通过模拟实验揭示了传统Number & Brightness（N&B）和Photon Counting Histogram（PCH）分析的系统性误差，创新性提出混合评估亮度分析法（MATE-BA）。该方法通过数据解耦技术，在减少数据量的同时显著提升测量精度，为动态分子过程研究提供了新工具。

　　

在活细胞化学计量学研究中，数字与亮度分析（Number & Brightness, N&B）和光子计数直方图（Photon Counting Histogram, PCH）技术是揭示分子化学计量特征的重要工具。然而最新研究发现，当采样时间缩短或分子运动变缓时，数据点间的时间相关性会显著增强，导致传统分析方法系统性低估真实分子亮度值。

通过计算机模拟实验，研究团队首次量化了这种时间相关性对测量精度的影响机制。为突破该技术瓶颈，研究者开发出混合评估亮度分析法（Mixed Assays To Evaluate Brightness Analysis, MATE-BA）。这种创新方法通过数学重构实现数据解耦，不仅能准确还原分子本征亮度特征，更突破性地在减少50%数据量的情况下，将测量精度提升1个数量级。

该技术突破对膜受体寡聚化、囊泡转运等动态过程研究具有重要价值，其核心优势在于：1）消除采样频率对测量结果的干扰；2）适用于慢扩散分子体系；3）兼容常规共聚焦显微镜平台。研究数据表明，在EGFR受体二聚化检测中，MATE-BA较传统N&B分析将变异系数从15%降至3%，为活细胞单分子研究提供了更可靠的技术支撑。