クライオスパーク、リオン、サイピオンによる堅牢な単一粒子クライオ電子顕微鏡(クライオEM)処理ワークフロー

計測と画像処理ソフトウェアの両方の最近の進歩により、単一粒子クライオ電子顕微鏡(cryo-EM)は、構造生物学者が多種多様な巨大分子の高解像度構造を決定するための好ましい方法となっています。画像処理と構造計算のための複数のソフトウェアスイートが新規および専門家のユーザーが利用でき、顕微鏡検出器によって取得された映画はビーム誘起運動およびコントラスト伝達関数(CTF)推定の補正を受けるという同じ基本的なワークフローを合理化します。次に、反復的な 2D および 3D 分類のために、平均化されたムービー フレームからパーティクル イメージが選択されて抽出され、その後、3D 再構成、改良、および検証が行われます。さまざまなソフトウェア パッケージが異なるアルゴリズムを採用し、操作にさまざまなレベルの専門知識を必要とするため、生成される 3D マップの品質と解像度が異なることがよくあります。したがって、ユーザーは最適な結果を得るために、さまざまなプログラム間で定期的にデータを転送します。このホワイトペーパーでは、一般的なソフトウェアパッケージである cryoSPARC v3、RELION-3、Scipion 3 を横断してワークフローをナビゲートし、アデノ随伴ウイルス (AAV) のほぼ原子分解能構造を取得するためのガイドを提供します。まず、cryoSPARC v3 を使用した画像処理パイプラインの詳細を説明します。これは、その効率的なアルゴリズムと使いやすい GUI により、ユーザーが 3D マップにすばやく到達できるためです。次のステップでは、PyEMと社内スクリプトを使用して、cryoSPARC v3で得られた最高品質の3D再構成からRELION-3およびScipion 3に粒子座標を変換および転送し、3Dマップを再計算します。最後に、RELION-3とScipion 3のアルゴリズムを統合することによって、結果の構造をさらに洗練し検証するための手順を概説します。この記事では、3つの処理プラットフォームを効果的に活用して、高解像度の構造決定のためにさまざまなデータセットに適用可能な単一の堅牢なワークフローを作成する方法について説明します。