3D Flexible Refinement: Structure and Motion of Flexible Proteins from Cryo-EM
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Single particle cryo-EM excels in determining static structures of biological macromolecules such as proteins. However, many proteins are dynamic, with their motion inherently linked to their function. Recovering the continuous motion and detailed 3D structure of flexible proteins from cryo-EM data has remained an open challenge. We introduce 3D Flexible Refinement (3DFlex), a motion-based deep neural network model of continuous heterogeneity. 3DFlex directly exploits the knowledge that conformational variability of a protein is often the result of physical processes that transport density over space and tend to conserve mass and preserve local geometry. From 2D image data, the 3DFlex model jointly learns a single canonical 3D map, latent coordinate vectors that specify positions on the protein’s conformational landscape, and a flow generator that, given a latent position as input, outputs a 3D deformation field. This deformation field convects the canonical map into appropriate conformations to explain experimental images. Applied to experimental data, 3DFlex learns non-rigid motion spanning several orders of magnitude while preserving high-resolution details of secondary structure elements. Further, 3DFlex resolves canonical maps that are improved relative to conventional refinement methods because particle images contribute to the maps coherently regardless of the conformation of the protein in the image. Together, the ability to obtain insight into motion in macromolecules, as well as the ability to resolve features that are usually lost in cryo-EM of flexible specimens, will provide new insight and allow new avenues of investigation into biomolecular structure and function.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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 ».