单分子荧光数据的贝叶斯非参数化分析框架与高效步进计数算法研究

随着单分子荧光实验的广泛应用，传统动力学模型因强假设限制难以应对复杂动态系统。研究人员开发了不依赖动力学模型的贝叶斯非参数框架，通过四种MCMC采样器（从基础到高阶）实现精准分析，并在EphA2-GFP受体的TIRF光漂白实验及合成数据验证中展现优异性能，为荧光数据分析提供通用解决方案。

　　

在单分子荧光技术（single-molecule fluorescence）迅猛发展的背景下，传统基于动力学模型（kinetic models）的分析方法因需要预设分子与荧光团（fluorophores）的动态特性而面临局限。针对这一挑战，研究者提出了一种革命性的贝叶斯非参数（Bayesian nonparametric）分析框架，摆脱了对特定动力学模型的依赖。

为验证方法的普适性，团队精心设计了四种马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）采样器，涵盖从基础到复杂的算法层级。令人振奋的是，实验证明高阶算法的复杂性对数据解析精度具有决定性作用。该方法在真实实验场景中表现卓越——通过全内反射荧光（TIRF）技术对绿色荧光蛋白（GFP）标记的EphA2受体进行光漂白实验（photobleaching assays），成功捕获了分子动态细节。

更有趣的是，在模拟高/低信噪比（signal-to-noise）条件的合成数据测试中，该框架展现出强大的真实数据还原能力。这项研究不仅为单分子荧光数据分析建立了新范式，其模块化设计更适用于各类复杂生物系统的步进计数（step counting）应用，堪称荧光检测领域的"瑞士军刀"。