Localized reconstruction in Scipion expedites the analysis of symmetry mismatches in cryo-EM data
Notice bibliographique
Résumé
Technological advances in transmission electron microscopes and detectors have turned cryogenic electron microscopy (cryo-EM) into an essential tool for structural biology. A commonly used cryo-EM data analysis method, single particle analysis, averages hundreds of thousands of low-dose images of individual macromolecular complexes to determine a density map of the complex. The presence of symmetry in the complex is beneficial since each projection image can be assigned to multiple views of the complex. However, data processing that applies symmetry can average out asymmetric features and consequently data analysis methods are required to resolve asymmetric structural features. Scipion is a cryo-EM image processing framework that integrates functions from different image processing packages as plugins. To extend its functionality for handling symmetry mismatches, we present here a Scipion plugin termed LocalRec implementing the localized reconstruction method. When tested on an adenovirus data set, the plugin enables resolving the symmetry-mismatched trimeric fibre bound to the five-fold vertices of the capsid. Furthermore, it improves the structure determination of the icosahedral capsid by dealing with the defocus gradient across the particle. LocalRec is expected to be widely applicable in a range of cryo-EM investigations of flexible and symmetry mismatched complexes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,007 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».