تسليط الضوء على المؤلف: تحسين تحليل Cryo-EM باستخدام CryoSieve لتحسين كفاءة اختيار الجسيمات

يعد المجهر الإلكتروني المبرد ضروريا لتحديد الهياكل شبه الذرية للجزيئات البيولوجية الكبيرة. على الرغم من اعتمادها على متوسط العديد من الصور ذات الإشارة المنخفضة إلى الضوضاء ، إلا أن العدد الأمثل للجسيمات اللازمة لدقة محددة لا يزال غير معروف. هذا القيد يعيق التقدم في تحليل العينات وطرق إعدادها.

لمعالجة هذا الأمر ، نقدم طريقة فرز تكرارية ، CryoSieve. يتضمن اختيار البروتوكول القياسي تصنيفا ثنائي الأبعاد وثلاثي الأبعاد ، ومعايير فرز البروتوكول الأخرى مثل طريقة الارتباط المتبادل الطبيعي ، ونهج اتساق الرسم البياني الزاوي ، وتصنيف عدم المحاذاة قيد الاستخدام حاليا. تظهر التجارب المكثفة أن CryoSieve يتفوق على خوارزميات فرز الجسيمات cryo-EM الأخرى ، مما يكشف أن معظم الجسيمات غير ضرورية في الأكوام النهائية.

تنتج أقلية الجسيمات المتبقية في المداخن النهائية سعة عالية الدقة في خرائط الكثافة الترميمية. بالنسبة لبعض مجموعات البيانات ، يقترب حجم أفضل مجموعة فرعية من الحد النظري. في cryo-EM ، يعيق تحضير العينة سير العمل.

نظرا لعدم وجود مقاييس قياسية لمقارنة البروتوكول ، يمكن أن تكون نسبة الجسيمات المختارة إلى الجسيمات المجمعة بمثابة مقياس للجودة. وقد يؤدي فحص توزيعها المكاني والزماني أيضا إلى تسليط الضوء على العوامل الفيزيائية الرئيسية في فعالية الإعداد.