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他,20篇Nature正刊!深受諾貝爾獎得主認(rèn)可!冷凍電鏡+神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),新發(fā)Nature Methods!

他,20篇Nature正刊!深受諾貝爾獎得主認(rèn)可!冷凍電鏡+神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),新發(fā)Nature Methods!
第一作者:Dari Kimanius
通訊作者:Dari Kimanius,Sjors H. W. Scheres
通訊單位:英國劍橋MRC分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室
他,20篇Nature正刊!深受諾貝爾獎得主認(rèn)可!冷凍電鏡+神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),新發(fā)Nature Methods!
Sjors Scheres,院士,荷蘭結(jié)構(gòu)生物學(xué)家,在荷蘭 Utrecht University 獲得博士學(xué)位。2010年,Sjors Scheres 加入劍橋大學(xué)MRC分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室。
獲得迄今為止最清晰的核糖體圖像,“我的主要貢獻(xiàn)是數(shù)學(xué)方面的“,他的數(shù)學(xué)為結(jié)構(gòu)生物學(xué)帶來了一場革命,深受諾貝爾獎得主Venki Ramakrishnan認(rèn)可,“他一個人呆了幾年,然后就拿出了這個美妙的軟件?!?/span>

論文速覽

冷凍電鏡(cryo-EM)技術(shù)在生物大分子結(jié)構(gòu)測定中受到個體粒子圖像對齊噪聲的限制。較小的粒子信號弱,對齊誤差導(dǎo)致其適用性受到尺寸限制。本研究探索了如何通過應(yīng)用深度學(xué)習(xí)來改進(jìn)圖像對齊,利用關(guān)于生物大分子結(jié)構(gòu)的先驗(yàn)知識,這些知識在數(shù)學(xué)上難以表達(dá)。
研究團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練了一個去噪卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使用來自電子顯微鏡數(shù)據(jù)銀行(EMDB)的半集重建對,并以此去噪器作為常用平滑先驗(yàn)的替代。這種稱為Blush正則化的方法,與現(xiàn)有算法相比,尤其在信噪比較低的數(shù)據(jù)中,能夠產(chǎn)生更好的重建效果。
通過重建一個分子量為40 kDa的蛋白質(zhì)-核酸復(fù)合物,證明了去噪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將擴(kuò)大冷凍電鏡結(jié)構(gòu)測定對一系列生物大分子的適用性。
圖文導(dǎo)讀
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圖1:Blush正則化和示例體積切片的示意圖。
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圖2:PfCRT數(shù)據(jù)集的單粒子重構(gòu)。
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圖3:Ste2數(shù)據(jù)集的單粒子重構(gòu)。
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圖4:剪接體數(shù)據(jù)集的多體重構(gòu)。
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圖5:FIA的螺旋重構(gòu)。
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圖6:40 kDa的Aca2-RNA復(fù)合物的單粒子重構(gòu)。
總結(jié)展望
本研究通過Blush正則化方法,提高了冷凍電鏡結(jié)構(gòu)測定的分辨率,尤其是在處理信噪比較低的數(shù)據(jù)時(shí)。通過去噪卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用,研究團(tuán)隊(duì)能夠重建出之前難以分析的小分子量復(fù)合物的高分辨率結(jié)構(gòu)。
本技術(shù)不僅提高了冷凍電鏡在生物大分子結(jié)構(gòu)分析中的適用性,還為未來在更小尺寸或更復(fù)雜結(jié)構(gòu)的生物分子研究中提供了新的工具。研究結(jié)果表明,去噪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在冷凍電鏡結(jié)構(gòu)測定中的應(yīng)用前景廣闊,有望進(jìn)一步推動該領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步。
文獻(xiàn)信息
標(biāo)題:Data-driven regularization lowers the size barrier of cryo-EM structure determination
期刊:Nature Methods
DOI:10.1038/s41592-024-02304-8

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