Per configurare l'ambiente di accelerazione GPU, aprire il terminale e digitare il comando nvidia-smi. Verificare che il comando visualizzi correttamente tutte le informazioni sulla scheda GPU e che la versione di CUDA sia superiore alla 10.2. Quindi eseguire il comando conda V per confermare l'installazione di Conda.
Immettere il seguente comando. Per configurare l'ambiente virtuale e attendere alcuni minuti fino a quando l'ambiente non viene configurato correttamente. Esegui il comando conda activate CRYOSIEVE_ENV.
per attivare l'ambiente virtuale appena creato. Per installare CryoSieve, esegui il comando pip install cryosieve. Dopo l'installazione, immettere il comando cryosieve h per assicurarsi che le informazioni della guida vengano visualizzate correttamente.
Da EMPIAR, scarica il set di dati dello stack finale EMPIAR-10097. Apri GitHub, quindi scarica il file speciale e la maschera. mrc e l'iniziale.
Modello MRC. Metti tutti questi file in una cartella insieme. Apri il terminale e usa il comando cd file path per accedere alla cartella contenente il set di dati.
Quindi immettere il comando conda activate CRYOSIEVE_ENV per attivare l'ambiente Conda. Utilizzare il comando seguente. Per avviare la setacciatura delle particelle, monitorare il display del terminale per i log di output per ogni iterazione.
Immettere il comando indicato per stampare i risultati della risoluzione per le 10 iterazioni di setacciatura. La pila di particelle filtrata nella settima iterazione ha la risoluzione più alta con il minor numero di particelle che mostrano il risultato ottimale. Per importare le particelle setacciate, aprire l'interfaccia web di CryoSPARC.
Entra in un'area di lavoro e fai clic sul pulsante del generatore in alto a destra del pannello. Quindi seleziona e fai clic sull'opzione di importazione della pila di particelle. Dalla sezione dei parametri del pannello di importazione della pila di particelle, specificare il meta percorso della particella come _.
nstar dalla cartella di output e il percorso dei dati delle particelle alla cartella contenente il file MRCS. Fare clic sul pulsante Metti in coda e quindi sul pulsante Coda per avviare il processo. Nel pannello in alto a destra di CryoSPARC, fai clic sul pulsante del builder, quindi seleziona e fai clic sull'opzione Importa volumi 3D.
Specificare il percorso dei dati del volume come iniziale. file mrc. Fare clic sul pulsante Metti in coda e quindi sul pulsante Coda per avviare il processo.
Ancora una volta, fai clic sul pulsante del costruttore e seleziona l'opzione Perfezionamento omogeneo. Nel pannello principale a sinistra, apri il lavoro per l'importazione della pila di particelle della quarta iterazione. Trascina il modulo particelle importato dal lato destro del pannello principale e rilascialo nella sezione Pile di particelle del builder.
Fare clic sulla X rossa per chiudere il processo di importazione dello stack di particelle. Aprire il lavoro per l'importazione di volumi 3D. Trascina il modulo dei volumi importati dal lato destro del pannello principale e rilascialo nella sezione iniziale del volume del builder.
Nella cartella Parametri, individua l'opzione di simmetria e impostala su C3. Trova e disabilita l'opzione Forza ripetizione della divisione GS. Fare clic sul pulsante JOb in coda seguito dal pulsante in coda per avviare il perfezionamento omogeneo. Una volta terminati tutti i lavori, esaminare i risultati e verificare che la pila di particelle filtrata nella sesta iterazione abbia fornito il risultato ottimale.
Viene mostrato il modello per mappare e mezzare le curve di correlazione della conchiglia di Fourier delle mappe di densità ricostruite per il set di dati del trimero dell'emoagglutinina dell'influenza prima e dopo il metodo. Sono state inoltre confrontate le mappe di densità grezze e nitide con il livello di contorno equivalente applicato. Il miglioramento delle mappe di densità ricostruite è evidente dal confronto delle catene laterali in mappe nitide.
Dopo aver rimosso la maggior parte delle particelle nella pila finale, il fattore B di Rosenthal Henderson è aumentato da 226,9 angstrom quadrato a 146,2 angstrom quadrato. Parametri come la risoluzione locale, il fattore B locale e RESLOG hanno indicato che CryoSieve migliora sia la qualità delle mappe di densità che delle particelle.
