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电镜照片无模板图像处理程序研发
作者:小柯机器人 发布时间:2020/1/7 15:38:48

德国马克斯·普朗克学会生物化学研究所Vladan Lui和Antonio Martinez-Sanchez研究组合作,开发出对电镜X断层照片中膜结合复合物进行无模板检测和分类的程序。2020年1月6日出版的《自然—方法学》杂志发表了这项成果。

研究人员开发了无模板的图像处理程序,可精确追踪冷冻电镜断层图中密度的复杂网络,对异质膜结合的复合物物进行全面、自动的检测以及无监督分类(PySeg)。完整细胞和分离的内质网(ER)的应用使人们能够检测和分类小蛋白复合物。该分类提供了足够均匀的粒子集和初始参考,以允许随后的从头到尾的断层平均。空间分布分析表明,ER复合物具有形成纳米结构域的不同定位模式。因此,该程序可以对复合物进行全面的检测和原位结构分析。

据悉,凭借可靠地样品保存和完全水合的生物材料的直接成像技术,冷冻电镜断层扫描可以准确表示细胞的分子结构。但是,由于许多分子种类和分子溶剂的存在,使大分子复合物在细胞环境中的检测和精确定位变得更加困难。

附:英文原文

Title: Template-free detection and classification of membrane-bound complexes in cryo-electron tomograms

Author: Antonio Martinez-Sanchez, Zdravko Kochovski, Ulrike Laugks, Johannes Meyer zum Alten Borgloh, Saikat Chakraborty, Stefan Pfeffer, Wolfgang Baumeister, Vladan Lui

Issue&Volume: 2020-01-06

Abstract: With faithful sample preservation and direct imaging of fully hydrated biological material, cryo-electron tomography provides an accurate representation of molecular architecture of cells. However, detection and precise localization of macromolecular complexes within cellular environments is aggravated by the presence of many molecular species and molecular crowding. We developed a template-free image processing procedure for accurate tracing of complex networks of densities in cryo-electron tomograms, a comprehensive and automated detection of heterogeneous membrane-bound complexes and an unsupervised classification (PySeg). Applications to intact cells and isolated endoplasmic reticulum (ER) allowed us to detect and classify small protein complexes. This classification provided sufficiently homogeneous particle sets and initial references to allow subsequent de novo subtomogram averaging. Spatial distribution analysis showed that ER complexes have different localization patterns forming nanodomains. Therefore, this procedure allows a comprehensive detection and structural analysis of complexes in situ.

DOI: 10.1038/s41592-019-0675-5

Source: https://www.nature.com/articles/s41592-019-0675-5

期刊信息

Nature Methods:《自然—方法学》,创刊于2004年。隶属于施普林格·自然出版集团,最新IF:28.467
官方网址:https://www.nature.com/nmeth/
投稿链接:https://mts-nmeth.nature.com/cgi-bin/main.plex