GPUアクセラレーション環境を設定するには、ターミナルを開き、コマンドnvidia-smiを入力します。コマンドが GPU カードに関するすべての情報を正常に表示し、CUDA バージョンが 10.2 より後であることを確認します。次に、コマンド conda V を実行して、Conda のインストールを確認します。
次のコマンドを入力します。仮想環境を設定し、環境が正常に構成されるまで数分待ちます。コマンド conda activate CRYOSIEVE_ENV を実行します。
をクリックして、新しく作成した仮想環境をアクティブにします。CryoSieveをインストールするには、pip install cryosieveコマンドを実行します。インストール後、コマンドcryosieve hを入力して、ヘルプ情報が正しく表示されることを確認します。
EMPIARから、EMPIAR-10097の最終スタックデータセットをダウンロードします。GitHubを開き、スターファイルとマスクをダウンロードします。mrc とイニシャル。
MRCモデル。これらすべてのファイルを一緒にフォルダに配置します。ターミナルを開き、cd file path コマンドを使用して、データセットが格納されているフォルダーに移動します。
次に、conda activate CRYOSIEVE_ENV コマンドを入力して、Conda 環境をアクティブ化します。次のコマンドを使用します。粒子ふるい分けを開始するには、各反復の出力ログのターミナル表示を監視します。
指定されたコマンドを入力して、ふるい分けの 10 回の反復の解像度結果を印刷します。7 回目の反復でフィルタリングされたパーティクル スタックの解像度が最も高く、最も少ないパーティクルが最適な結果を示します。ふるいにかけられた粒子をインポートするには、CryoSPARCウェブインターフェースを開きます。
ワークスペースに入り、パネルの右上にあるビルダーボタンをクリックします。次に、インポートパーティクルスタックオプションを選択してクリックします。パーティクル スタック インポート パネルのパラメータ セクションから、パーティクル メタ パスを _ として指定します。
nstar ファイルを出力フォルダーから、パーティクル データ パスを MRCS ファイルを含むフォルダーに格納します。「Queue Job」ボタンをクリックし、続いて「Queue」ボタンをクリックしてプロセスを開始します。CryoSPARCの右上のパネルで、ビルダーボタンをクリックし、次にImport 3D Volumesオプションを選択してクリックします。
ボリューム・データ・パスを初期値として指定します。mrc ファイル。「Queue Job」ボタンをクリックし、続いて「Queue」ボタンをクリックしてプロセスを開始します。
再度、ビルダーボタンをクリックし、[Homogenous Refinement] オプションを選択します。左側のメインパネルで、4 回目の反復のパーティクルスタックをインポートするジョブを開きます。インポートしたパーティクルモジュールをメインパネルの右側からドラッグし、ビルダーのパーティクルスタックセクションにドロップします。
赤い X をクリックして、インポート パーティクル スタック ジョブを閉じます。3Dボリュームをインポートするジョブを開きます。インポートしたボリュームモジュールをメインパネルの右側からドラッグし、ビルダーの初期ボリュームセクションにドロップします。
Parameters フォルダで、symmetry オプションを見つけて C3 に設定します。[GS分割を強制する]オプションを見つけて無効にします。「Queue JOb」ボタンをクリックし、続いて「Queue」ボタンをクリックして、同種のリファインメントを開始します。すべてのジョブが終了したら、結果を確認し、6 回目の反復でフィルタリングされたパーティクル スタックが最適な結果を提供したことを確認します。
本手法の前後のインフルエンザ赤血球凝集素三量体データセットの再構成密度マップのフーリエシェル相関曲線をマッピングし、ハーフマップするモデルを示します。生の密度マップとシャープな密度マップも、適用された同等の等高線レベルと比較されました。再構築された密度マップの強化は、シャープマップの側鎖の比較から明らかです。
最終スタックの粒子の大部分を除去した後、ローゼンタール・ヘンダーソンのB因子は226.9オングストロームの2乗から146.2オングストロームの2乗に上昇しました。ローカル解像度、ローカルBファクター、RESLOGなどのパラメータは、CryoSieveが密度マップと粒子の両方の品質を向上させることを示しました。
