Gold-standard local validation enhances interpretability of cryo-EM maps
Notice bibliographique
Résumé
Accurate interpretation of cryo-electron microscopy (cryo-EM) maps requires robust local measures of quality and resolution. Current approaches are often limited by single-map estimates, user-defined solvent masks that risk bias and overfitting, and an exclusive reliance on signal amplitudes while neglecting phase information. Here, we present a Gold-standard framework requiring minimal user intervention for local validation and enhancement of cryo-EM reconstructions that addresses these limitations by jointly analyzing amplitudes and phases between independent half-maps or between maps and atomic models. All methods are computed voxel-wise in real space from independent half-maps, ensuring unbiased local evaluation. The toolbox includes unbiased local sharpening (LocSpiral2), per-voxel figure-of-merit, signal-to-noise estimation and general quality assessment (LocFOM, LocSNR and LocQ), directional local anisotropy evaluation (LocAnisotropy) and Gold-standard local resolution mapping (LocResMap). Together, these approaches provide a comprehensive and unified strategy for evaluating cryo-EM maps at the voxel level, improving interpretability and offering more reliable guidance for atomic modelling. Applications to challenging experimental datasets demonstrate enhanced map sharpening, robust local validation, and improved structural insights.
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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 | 0,019 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».