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The random walker's toolbox for analyzing single-particle tracking data

Titelangaben

Rehfeldt, Florian ; Weiss, Matthias:
The random walker's toolbox for analyzing single-particle tracking data.
In: Soft Matter. Bd. 19 (2023) Heft 28 . - S. 5206-5222.
ISSN 1744-6848
DOI: https://doi.org/10.1039/D3SM00557G

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Abstract

Technological advances and a burst of new microscopy methods have boosted the use of quantitative tracking experiments, in Soft Matter and Biological Physics but also in the Life Sciences. However, in contrast to highly advanced measurement techniques and tracking tools, subsequent analyses of trajectories frequently do not exploit the data's full potential. Aiming especially at experimental laboratories and early-career scientists, we introduce, discuss, and apply in this Tutorial Review a large set of versatile measures that have proven to be useful for analyzing trajectories from single-particle tracking experiments, beyond a simple extraction of diffusion constants from mean squared displacements. To support a direct test and application of these measures, we supplement the text with a download package that comprises a low-threshold toolbox of ready-to-use routines and training data sets, hence relaxing the need to develop home-brewed solutions and/or to create suitable benchmark data.

Weitere Angaben

Publikationsform: Artikel in einer Zeitschrift
Begutachteter Beitrag: Ja
Institutionen der Universität: Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Physikalisches Institut > Lehrstuhl Experimentalphysik I - Physik lebender Materie > Lehrstuhl Experimentalphysik I - Physik lebender Materie - Univ.-Prof. Dr. Matthias Weiss
Fakultäten
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Physikalisches Institut
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Physikalisches Institut > Lehrstuhl Experimentalphysik I - Physik lebender Materie
Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 530 Physik
500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften; Biologie
Eingestellt am: 21 Jul 2023 06:20
Letzte Änderung: 21 Nov 2023 14:38
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/86237