Dacht je naar punt 3 door te kunnen, krijg je dit! Toch eerst maar even kijken wat ik precies bedoel met de dwelltimedistributies. Stel je hebt een dataset die alle verkregen dwelltimes van een experiment bevat, een lange lijst met tijden dus. De set die ik hier heb bestaat uit 15417 tijden verkregen door 60 trajecten op te knippen in stukken van 10 baseparen. Op die 10 baseparen kom ik aan het eind weer terug, nu eerst de tijden. Het minimum ligt bij 0.08 seconden: de polymerase vestigde een snelheidsrecord in dat stuk. De langste tijd – met andere woorden langste pauze – duurde 98.8 seconden. Alle andere 15415 punten liggen dus daar ergens tussenin. Je kijkt hoe de verdeling van tijden eruitziet door de data in een histogram te stoppen. Hierbij verdeel je die kleine 100 seconden in tijdsintervallen van gelijke grootte (bins) en tel je hoeveel van de tijden er binnen elk tijdsinterval liggen:
Daar is niet veel anders over te zeggen dat de overweldigende meerderheid van de dwelltimes niet veel langer is dan zo’n 5 seconden. Tijd voor een logaritmisch geschaalde histogram (log-histogram):
