コロカリゼーションの基本 (Colocalization Basics)
この wiki ページでは、コロカリゼーション解析の基本と、それが画質にどのように影響されるかについて説明しています。 以下の例は、デコンボリューションが、コロカリゼーションの結果に対するぼやけとノイズの誤った寄与を最小限に抑えることを示しています（等値面でレンダリングされた対象物として黄色で示されています）。
Table of contents
コロカリゼーション係数とマップ
赤色および緑色
コローカライゼーションとは、画像の 2 つのチャネル間のオーバーラップの程度を特徴付けるさまざまなデータ解析方法を指します（従来は、実際に登録された波長とは関係なく、R および G チャネル、または赤色および緑色のチャネルと呼ばれていました）。 蛍光顕微鏡の典型的なアプリケーションは、細胞の同じ領域にある 2 つの標識されたターゲットの存在を調べることです。
RGB 表現で表示すると、赤色と緑色の重なりが黄色で表示されます。 下の画像で黄色が見えるときは、いつでも、シグナルが共局在しています。
100 % コロカリゼーション
このような状況を適切に説明する統計的な数値を定義する必要があります。 私たちの係数は、次のような状況が 100 % コロカリゼーションを示している必要があります。
66 % コロカリゼーション
この場合、シグナルの 66 % だけが共局在しています。
このケースは、この別のケースと同じ 66 % ですか?
明らかに違います。 両方の状況を区別できる数値を使用する必要があるかもしれません。 最初のケースでは、すべての緑色のシグナルが赤色のシグナルと共局在していますが、赤色の 66 % だけが緑色と一致しています。 2 番目のケースでは、両方のシグナルが 66 % 共局在しています。
必要な係数は...
...余分な非共局在シグナルの追加に敏感です：
...強度の相対的変動の影響を受けません（例えば、レーザーの 1 つの出力が他のレーザーの出力よりも小さい場合）：
...バックグラウンドの存在の影響を受けません（例えば、画像取得オフセット、または非特異的染色のため）：
係数およびマップ
ロカリゼーション係数は、完全な 2 チャネル画像のコロカリゼーションの程度をパラメータ化する数値です。 一方、マップは、コロカリゼーションのレベルを局所的にパラメータ化します。 マップでは、ボクセルごとに 1 つのコロカリゼーション値が計算され、3D 画像で表現できる 3D 分布が作成されます。
コローカリゼーションマップを参照してください。
最も一般的な係数
ピアソン係数は、実際の関係とは関係なく、2 つのシグナルが線形方程式によってどの程度関連しているかの尺度を提供します。 ピアソンの解釈を参照してください。
一方、マンダース係数は、ある特定のチャネルが他のチャネルとどのように一致するかに関する情報を提供し、情報を分割します。コロカリゼーション理論を参照してください。
撮影条件の影響
蛍光顕微鏡での画像取得時には、多くのことがうまくいかない可能性がありますが、最良の実験条件であっても、物理的に避けられない劣化の原因が 2 つあります：
- フォトンの固有の性質によるフォトンノイズ、および
- 回折によるぼやけ。
結像を読んで、回折、解像度、および開口数がどのように関連しているかを確認してください。
近くにある 2 つのシグナルを詳しく見てみましょう。 次の例では、赤色と緑色の機能は、オーバーラップしていませんが、コロカリゼーションは、次の影響を大きく受けます...
ぼやけ
特徴の周りのぼやけは、偽の共局在シグナルを提供します。
ノイズ
このぼやけとは別に、フォトンノイズは、シグナルの変動を引き起こし、解析に影響を与えます。
バックグラウンド
なおそのうえに、2 つのチャネルのバックグラウンドにより、コロカリゼーションレベルが劇的に向上します。
色ズレ
検出器のズレ（色ズレ）は、コロカリゼーションを台無しにするか、または偽物を導入することさえあります。
クロストーク
間違った検出器（クロストーク）でシグナルが検出された場合、偽のコロカリゼーションが起こります。
例
下の画像は、デコンボリューションによる赤色と緑色のチャネルの分離の改善を示しています、これにより、誤ったコロカリゼーション解析が定量化に含まれるのを防ぎます。
詳細については、コロカリゼーション理論を参照してください。