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Identifying diffusive motions in single-particle trajectories on the plasma membrane via fractional time-series models

机译：通过分形时间序列模型识别质膜上单粒子轨迹中的单粒子轨迹的漫射动作

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In this paper we show that an autoregressive fractionally integrated moving average time-series model can identify two types of motion of membrane proteins on the surface of mammalian cells. Specifically we analyze the motion of the voltage-gated sodium channel Nav1.6 and beta-2 adrenergic receptors. We find that the autoregressive (AR) part models well the confined dynamics whereas the fractionally integrated moving average (FIMA) model describes the nonconfined periods of the trajectories. Since the Ornstein-Uhlenbeck process is a continuous counterpart of the AR model, we are also able to calculate its physical parameters and show their biological relevance. The fitted FIMA and AR parameters show marked differences in the dynamics of the two studied molecules.
机译：在本文中，我们表明，自回归分级集成的移动平均时间序列模型可以识别哺乳动物细胞表面上的两种类型的膜蛋白运动。 具体地，我们分析了电压门控钠通道Nav1.6和β-2肾上腺素能受体的运动。 我们发现自回归（AR）部件模型很好地狭窄的动态，而分馏的移动平均线（FIMA）模型描述了轨迹的非共定期。 由于ornstein-uhlenbeck过程是AR模型的连续对应物，因此我们还能够计算其物理参数并显示其生物相关性。 拟合的FIMA和AR参数显示了两个研究分子的动态的显着差异。

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