Cryo-EM heterogeneity analysis using regularized covariance estimation and kernel regression
Notice bibliographique
Résumé
Proteins and the complexes they form are central to nearly all cellular processes. Their flexibility, expressed through a continuum of states, provides a window into their biological functions. Cryogenic electron microscopy (cryo-EM) is an ideal tool to study these dynamic states as it captures specimens in noncrystalline conditions and enables high-resolution reconstructions. However, analyzing the heterogeneous distributions of conformations from cryo-EM data is challenging. We present RECOVAR, a method for analyzing these distributions based on principal component analysis (PCA) computed using a REgularized COVARiance estimator. RECOVAR is fast, robust, interpretable, expressive, and competitive with state-of-the-art neural network methods on heterogeneous cryo-EM datasets. The regularized covariance method efficiently computes a large number of high-resolution principal components that can encode rich heterogeneous distributions of conformations and does so robustly thanks to an automatic regularization scheme. The reconstruction method based on adaptive kernel regression resolves conformational states to a higher resolution than all other tested methods on extensive independent benchmarks while remaining highly interpretable. Additionally, we exploit favorable properties of the PCA embedding to estimate the conformational density accurately. This density allows for better interpretability of the latent space by identifying stable states and low free-energy motions. Finally, we present a scheme to navigate the high-dimensional latent space by automatically identifying these low free-energy trajectories. We make the code freely available at https://github.com/ma-gilles/recovar.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».