Clus-DoC: A combined cluster detection and colocalization analysis
Single-Molecule Co-Localization Analysis
原理
Clus-DoCは、STORM/PALMといった１分子画像の2種（2色）の分子間の共局在性を定量するのに使われる。基本的には、coordinate-based colocalization (CBC) analysisにクラスター解析のdensity-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN)を掛け合わせたもの。単に共局在性を定量するだけではなく、クラスター解析も同時におこなっているのが特徴。
DBSCANとはデータクラスタリングのアルゴリズムである。ある空間に点集合が与えられたとき、互いに密接にきっちり詰まっている点をグループにまとめ、低密度領域にある点を外れ値とする。手順は以下の通り（下図）。まず、任意の１点のおいて、半径ｒ内に一定の数（例、3個）以上の分子が存在していればその点はクラスターを形成しているとみなす（緑点: Clustered molecules）。一定の個数がなければ、クラスターではないとみなす（黄色点: Non-clustered molecules）。これをすべての点について伝播的におこなう。最後に、緑点群の外側の点を結んでいくと、クラスターの境界線ができる。
Clus-DoCは3つのステップからなる。まず、1つ目のステップでcoordinate-based colocalization (CBC) analysisをおこない、すべての点の共局在性を可視化する。ついで、2つ目のステップとして、DBSCANでクラスター解析をおこない、クラスターの分布を可視化する。最後に3つ目のステップとして、CBCとDBSCANの解析結果を掛け合わせることで、すべての点において、その点が、共局在性が高いのかどうか、クラスターを形成しているのか、クラスターの詳細（面積、密度）を明らかにする。これにより、多角的な考察を可能にしている。
参考文献・サイト
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