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科学家开发出使用神经网络重建异质性冷冻电镜结构的新工具
作者:小柯机器人 发布时间:2021/2/7 10:28:11

美国麻省理工学院Joseph H. Davis、Bonnie Berger等研究人员合作开发出使用神经网络重建异质性冷冻电镜结构的新工具。这一研究成果于2021年2月4日在线发表在国际学术期刊《自然—方法学》上。

研究人员报道了cryoDRGN,该算法利用深层神经网络的展示能力直接重建3D密度图的连续分布,并绘制单颗粒冷冻电镜(cryo-EM)数据集的颗粒异质性。使用cryoDRGN,研究人员在80S核糖体和RAG复合体的高分辨率数据集中发现了残基异质性,揭示了50S核糖体组装的新结构状态,并可视化了剪接体复合体的大规模连续运动。

CryoDRGN包含交互式工具,能够可视化每个颗粒变异性的数据集分布,生成用于探索性分析的密度图,提取颗粒子集从而与其他工具一起使用,并生成轨迹来可视化分子运动。CryoDRGN可从http://cryodrgn.csail.mit.edu免费获得。 

据了解,cryo-EM单颗粒分析已证明在确定刚性大分子的结构方面具有强大功能。然而,许多成像的蛋白质复合物表现出构象和组成异质性,这对现有的三维重建方法提出了重大挑战。

附:英文原文

Title: CryoDRGN: reconstruction of heterogeneous cryo-EM structures using neural networks

Author: Ellen D. Zhong, Tristan Bepler, Bonnie Berger, Joseph H. Davis

Issue&Volume: 2021-02-04

Abstract: Cryo-electron microscopy (cryo-EM) single-particle analysis has proven powerful in determining the structures of rigid macromolecules. However, many imaged protein complexes exhibit conformational and compositional heterogeneity that poses a major challenge to existing three-dimensional reconstruction methods. Here, we present cryoDRGN, an algorithm that leverages the representation power of deep neural networks to directly reconstruct continuous distributions of 3D density maps and map per-particle heterogeneity of single-particle cryo-EM datasets. Using cryoDRGN, we uncovered residual heterogeneity in high-resolution datasets of the 80S ribosome and the RAG complex, revealed a new structural state of the assembling 50S ribosome, and visualized large-scale continuous motions of a spliceosome complex. CryoDRGN contains interactive tools to visualize a dataset’s distribution of per-particle variability, generate density maps for exploratory analysis, extract particle subsets for use with other tools and generate trajectories to visualize molecular motions. CryoDRGN is open-source software freely available at http://cryodrgn.csail.mit.edu.

DOI: 10.1038/s41592-020-01049-4

Source: https://www.nature.com/articles/s41592-020-01049-4

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