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Enregistrement W2990910340 · doi:10.1016/j.yjsbx.2019.100016

Measurement of local resolution in electron tomography

2019· article· en· W2990910340 sur OpenAlexaff
José Luis Vilas, Joaquı́n Otón, Cédric Messaoudi, R. Melero, Pablo Conesa, Erney Ramírez-Aportela, Javier Mota, Marta Martínez, Álvaro Realpe Jiménez, R. Marabini, J.M. Carazo, Javier Vargas, Carlos Óscar S. Sorzano

Notice bibliographique

RevueJournal of Structural Biology X · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Electron Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUniversity of the EastEuropean CommissionMinisterio de Economía y CompetitividadFederación Española de Enfermedades RarasAgencia Estatal de InvestigaciónEOSC-LifeHorizon 2020Comunidad de Madrid
Mots-clésTomographyResolution (logic)Range (aeronautics)ComputationImage resolutionComputer scienceElectron tomographyAlgorithmArtificial intelligenceMathematicsPhysicsOpticsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resolution (global and local) is one of the most reported metrics of quality measurement in Single Particle Analysis (SPA). However, in electron tomography, the situation is different and its computation is not straightforward. Typically, resolution estimation is global and, therefore, reduces the assessment of a whole tomogram to a single number. However, it is known that tomogram quality is spatially variant. Still, up to our knowledge, a method to estimate local quality metrics in tomography is lacking. This work introduces MonoTomo, a method developed to estimate locally in a tomogram the highest reliable frequency component, expressed as a form of local resolution. The fundamentals lie in a local analysis of the density map via monogenic signals, which, in analogy to MonoRes, allows for local estimations. Results with experimental data show that the local resolution range that MonoTomo casts agrees with reported resolution values for experimental data sets, with the advantage of providing a local estimation. A range of applications of MonoTomo are suggested for further exploration.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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