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How to connect time-lapse recorded trajectories of motile microorganisms with dynamical models in continuous time

机译：如何在连续时间内使用动力学模型连接延时记录的动机微生物轨迹

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We provide a tool for data-driven modeling of motility, data being time-lapse recorded trajectories. Several mathematical properties of a model to be found can be gleaned from appropriate model-independent experimental statistics, if one understands how such statistics are distorted by the finite sampling frequency of time-lapse recording, by experimental errors on recorded positions, and by conditional averaging. We give exact analytical expressions for these effects in the simplest possible model for persistent random motion, the Ornstein-Uhlenbeck process. Then we describe those aspects of these effects that are valid for any reasonable model for persistent random motion. Our findings are illustrated with experimental data and Monte Carlo simulations.
机译：我们为动机的数据驱动建模提供了一种工具，数据是延时记录的轨迹。 如果通过记录位置上的实验误差，可以从适当的模型 - 独立的实验统计中获取要找到的模型的几个数学特性，如果一个人的统计数据如何，通过记录位置上的实验误差以及通过条件平均值，可以通过时间流逝记录的有限采样频率扭曲。 。 我们在持久随机运动的最简单可能模型中为这些效果提供精确的分析表达式，ornstein-uhlenbeck过程。 然后，我们描述了这些效果的这些方面对于持久随机运动的任何合理模型有效。 我们的研究结果用实验数据和蒙特卡罗模拟来说明。

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