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일반적으로 확률 분포는 고립된 SM 시스템의 관련 상태를 시각적으로 나타내는 데 사용됩니다. 18 , 50 , 51 이러한 분포는 GMM과 같은 클러스터링 알고리즘을 사용하여 관찰된 밀집 영역의 수를 기반으로 클러스터링할 수 있습니다. 각 클러스터는 서로 다른 형광 상태의 동역학에 대한 통찰력을 제공하며, 체류 시간 및 서로 다른 상태 간의 전환율과 같은 정보를 추론할 수 있도록 합니다. 이러한 전환율을 결정하는 방법에는 관측값의 최대 우도 추정 52 또는 역평균 체류 시간 53 과 같은 여러 가지가 있지만 , 전환율에 대한 경험적 정의가 가장 보편적입니다. 54

우리는 SMS 데이터 분석을 위한 범용 오픈 소스 Python 기반 소프트웨어 애플리케이션인 Full SMS ( 55) 를 개발했는데, 이 소프트웨어는 통계적으로 견고한 변화점 분석(56)을 사용하여 강도 시간 추적 분석을 비롯한 여러 기능 을 수행합니다 . 또한 이 소프트웨어는 응집형 계층적 클러스터링과 기대 최대화 클러스터링( 56 ) 을 결합하여 분해된 강도 레벨을 통계적으로 그룹화할 수 있으며, 이는 강도 레벨과 수명의 적합도를 크게 향상시킵니다. 이러한 그룹화는 물리적 상태를 식별할 수 있지만, 수명-강도 분포에서 상태를 정의하는 객관적인 수단으로서 통계적으로 충분하지 않을 수 있으므로 보다 다재다능한 분석 방법이 필요합니다.

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