MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415590417 · doi:10.1063/4.0000943

Analytical Differentiable Finite-Resolution Density Map Calculation in CCTBX/Phenix

2025· article· en· W4415590417 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueStructural Dynamics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectron and X-Ray Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensNickel Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDifferentiable functionFocus (optics)Fourier transformReciprocal latticeSpace (punctuation)SimplicitySoftwareReciprocal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Beyond validation, publication, and other analyses, the final stage of structure determination using cryo-EM typically involves atomic model refinement against experimental data. This refinement is most naturally performed in real space - bypassing Fourier space - because all objects at this stage, including models and maps, exist in real space. However, many tools currently used in cryo-EM structure determination originate from and remain anchored to crystallography, which primarily operates in reciprocal (Fourier) space. While Phenix tools specifically designed for cryo-EM during the resolution revolution were tailored to operate in real space - such as phenix.real_space_refine for atomic model refinement against maps, which accounts for 95% of structures deposited in the PDB using cryo-EM - they are still suboptimal in at least two aspects. First, the refinement target for coordinate refinement in phenix.real_space_refine is perhaps the simplest and fastest to compute, as it focuses on fitting atoms to the nearest density peaks without considering the overall shape of the density map. The advantage of this approach is that it enables refinement of very large molecules on relatively modest computing resources (e.g., laptops). However, the drawback is the need for excessive geometric restraints to compensate for the simplicity of this refinement target, which does not account for the shape of the map. The second limitation is that ADP (B-factor) and occupancy refinements still require a bypass through Fourier space, as they rely on spatial integration of density peaks for fitting. Here, we will focus our discussion on implementing resolution-truncated density map calculations in CCTBX and Phenix using accurate, differentiable analytic approximations of density maps. This implementation will enable more accurate real-space refinement in Phenix for all atomic model parameters (coordinates, ADPs, occupancies, etc.), eliminating the need for Fourier space entirely in this process. Additionally, making this approach available in the freely accessible CCTBX framework will provide the broader community with a uniform method for computing finite-resolution density maps and their derivatives with respect to atomic model parameters. This is particularly valuable for machine learning-based model building and refinement approaches, where algorithms for computing differentiable finite-resolution density maps are essential (e.g., qFit, ROCKET).

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,719
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,270 · 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