* Bu yazarlar eşit katkıda bulunmuştur
Kriyo-elektron mikroskobu (cryoEM) çoklu ızgara taraması genellikle saatlerce dikkat gerektiren sıkıcı bir süreçtir. Bu protokol, bu işlemi otomatikleştirmek için standart bir Leginon koleksiyonunun ve Smart Leginon Autoscreen'in nasıl kurulacağını gösterir. Bu protokol, cryoEM delikli folyo ızgaralarının çoğuna uygulanabilir.
Son on yılda kriyo-elektron mikroskobu (cryoEM) tekniklerindeki gelişmeler, yapısal biyologların makromoleküler protein komplekslerini rutin olarak atomik çözünürlüğe yakın çözünürlüğe çözmelerine izin verdi. Tüm cryoEM boru hattının genel iş akışı, yüksek çözünürlüklü veri toplamaya geçmeden önce numune hazırlama, cryoEM ızgara hazırlığı ve numune/ızgara taraması arasında yineleme yapmayı içerir. Numune/ızgara hazırlama ve tarama arasında yineleme yapmak araştırmacılar için tipik olarak büyük bir darboğazdır, çünkü her yinelemeli deney, diğer değişkenlerin yanı sıra numune konsantrasyonu, tampon koşulları, ızgara malzemesi, ızgara deliği boyutu, buz kalınlığı ve buzdaki protein parçacık davranışı için optimize edilmelidir. Ayrıca, bu değişkenler tatmin edici bir şekilde belirlendikten sonra, aynı koşullar altında hazırlanan ızgaralar, veri toplamaya hazır olup olmadıkları konusunda büyük farklılıklar gösterir, bu nedenle yüksek çözünürlüklü veri toplama için en uygun ızgaraları seçmeden önce ek tarama oturumları önerilir. Bu numune/ızgara hazırlama ve tarama işlemi genellikle mikroskopta birkaç düzine ızgara ve operatör günü harcar. Ayrıca, tarama işlemi operatör/mikroskop kullanılabilirliği ve mikroskop erişilebilirliği ile sınırlıdır. Burada, cryoEM ızgara taramasının çoğunu otomatikleştirmek için Leginon ve Smart Leginon Autoscreen'in nasıl kullanılacağını gösteriyoruz. Otomatik ekran, sürekli manuel operatör girişi ihtiyacını ortadan kaldırmak için makine öğrenimini, bilgisayarla görme algoritmalarını ve mikroskop işleme algoritmalarını birleştirir. Otomatik ekran, otomatik bir numune değişim kaset sistemi kullanarak çok ölçekli görüntüleme ile ızgaraları bağımsız olarak yükleyebilir ve görüntüleyebilir, bu da tüm kaset için gözetimsiz ızgara taraması sağlar. Sonuç olarak, 12 ızgarayı taramak için operatör süresi, ızgaralar arasındaki yüksek değişkenliği hesaba katamamaları nedeniyle engellenen önceki yöntemler kullanılarak ~6 saate kıyasla Otomatik Tarama ile ~10 dakikaya düşürülebilir. Bu protokol önce temel Leginon kurulumunu ve işlevselliğini tanıtır, ardından bir şablon oturumunun oluşturulmasından 12 ızgaralı otomatik tarama oturumunun sonuna kadar adım adım Otomatik Ekran işlevselliğini gösterir.
Tek parçacıklı kriyo-elektron mikroskobu (cryoEM), saflaştırılmış makromoleküler komplekslerin atomik çözünürlüğe yakın yapı tayinine izin verir. Tek parçacıklı bir cryoEM deneyi, değişen numune ve ızgara koşullarına sahip çok daha büyük bir ızgara kümesinden seçilen yalnızca bir veya iki iyi seçilmiş ızgara gerektirir. Bu ızgaraları incelemek için mikroskop taraması, buz kalınlığı, tam veri toplama için yeterli alanlar, protein saflığı, protein konsantrasyonu, protein stabilitesi ve minimum tercih edilen oryantasyon sorunları dahil olmak üzere yüksek çözünürlüklü veri toplama için hangi ızgaranın en temel gereksinimleri karşıladığını belirlemek için her bir ızgaranın çeşitli büyütmelerde görüntülenmesini gerektirir1. Bu temel gereksinimler için optimizasyon genellikle mikroskopta tarama ile protein üretimi, tampon seçimi, potansiyel deterjanlar ve ızgara tipi 2,3,4 gibi hazırlama koşulları arasındaki geri bildirimi içerir (Şekil 1). Konvansiyonel ızgara taraması, Leginon5, SerialEM6 ve EPU7 gibi yazılımlarla manuel veya yarı manuel olarak gerçekleştirilir. Konvansiyonel tarama, mikroskop operatörünün birkaç ızgarayı taramak için mikroskopta saatler harcamasını gerektirir, bu da operatörü numune/ızgara optimizasyonu yerine ezbere işlemlerle meşgul ederek yüksek çözünürlüklü tek parçacık iş akışında önemli bir darboğaz oluşturur.
Daha önce, Smart Leginon Autoscreen ve altta yatan makine öğrenimi yazılımı Ptolemy tanıtılmış ve bunların temel yöntemleri ve algoritmaları örneklerle birlikte açıklanmıştır 8,9. SmartScope11, SmartEPU 12 veCryoRL 13,14 dahil olmak üzere diğer birçok yazılım paketi tam otomatik çoklu şebeke taraması 10 yapabilir veya bu doğrultuda çalışır. Tarama darboğazını ele almak için Smart Leginon, kullanıcının önce bir şablon mikroskop oturumunda tarama parametrelerini ayarlamasına, ardından mikroskop otomatik yükleyicisinde ızgaraların tam kasetini taramak için bu şablon oturumunun parametrelerini bir şablon olarak kullanmasına olanak tanır. Kaset taraması sırasındaki tüm manuel işler ortadan kalkar, bu da optimizasyon geri bildirim döngüsünün önemli ölçüde daha verimli bir şekilde ilerlemesini sağlar.
Bu protokolde, okuyucunun bağımsız olarak tam otomatik çok şebekeli kriyoEM taraması yapabilmesi için tam Smart Leginon Otomatik Ekran iş akışı açıklanmaktadır. Leginon'da yeni olanlar için, protokolün ilk bölümü geleneksel Leginon kullanımını açıklamaktadır. Bu bilgi, daha sonra protokolün sonraki Smart Leginon bölümünde üzerine inşa edilen birkaç otomatik yükleyici mikroskopta birkaç yıllık deneyimden oluşur. Ek eğitim videoları https://memc.nysbc.org'da bulunabilir.
Şekil 2'de gösterilen bu protokolü takip etmek için, Leginon 3.6+'nın mikroskop bilgisayarına ve ek bir Linux iş istasyonuna kurulması ve Ptolemy'nin Linux iş istasyonuna yüklenmesi gerekir. Bu protokol, Thermo Fisher Scientific (TFS) Glacios ve Krios mikroskopları kullanılarak birkaç yıl içinde geliştirilmiştir. Bu protokol, okuyucunun Leginon, Appion15'i, ilgili veritabanını, mikroskop kalibrasyonlarını zaten yapılandırdığını, mikroskop üzerinde doğrudan hizalamalar gerçekleştirdiğini ve iki Leginon Uygulaması kurduğunu varsayar: Biri standart tek parçacık toplama için ve diğeri Batlamyus ile tek parçacık toplama için. Leginon'u kurmak için gerekli bilgileri burada bulabilirsiniz: https://emg.nysbc.org/redmine/projects/leginon/wiki/Leginon_Manual. Batlamyus'u Leginon içinde kurmak için bilgi burada mevcuttur: https://emg.nysbc.org/redmine/projects/leginon/wiki/Multi-grid_autoscreening. http://leginon.org'dan Leginon'u ve https://github.com/SMLC-NYSBC/ptolemy'dan Batlamyus'u indirin. Leginon, Apache Lisansı, Sürüm 2.0 altında lisanslanmıştır ve Batlamyus, CC BY-NC 4.0 altında lisanslanmıştır.
1. Leginon kullanımı
2. Akıllı Leginon Otomatik Ekran kullanımı
Protokolü takiben, cryoEM tarama seansları, delikli ızgaraların ve koşulların çoğunluğu (%80-90) için otomatik ve başarılı bir şekilde yürütülebilir. Daha önce çeşitli örnekler ve deneyler sunulmuştur 8,9 Başarılı Smart Leginon Autoscreen oturumlarının beklenen sonuçlarını göstermek için. Başarılı bir Otomatik Tarama oturumu, ~10 dakikalık kurulumla başlar ve genellikle yaklaşık 6 saat sonra (ızgara başına 30 dakika) otomatik olarak taranan 12 ızgaradan oluşan tam bir kasetle sonuçlanır, burada farklı boyutlarda 3-5 kare ve kare başına 3-5 delik yüksek büyütmede görüntülenir, bu da kullanıcının her ızgaradaki numunenin özelliklerini hızlı bir şekilde belirlemesine ve numune/ızgara koşullarında hızla yinelemesine olanak tanır (Şekil 3). Bazen, genellikle kırık kareleri hedefleyen Otomatik Ekran, ızgara boyunca veya kareler arasında büyük buz kalınlığı gradyanlarını düzgün bir şekilde yorumlamaması veya karbon ızgaralardaki delikleri düzgün bir şekilde tanımlayamaması nedeniyle oturumlar başarısız olur. Ek olarak, olası bellek sızıntıları, RAM'i boşaltarak veya bilgisayarı yeniden başlatarak çözülebilecek veya bilgisayara daha fazla RAM ekleyerek iyileştirilebilecek aşırı bellek kullanımı nedeniyle Leginon'un çökmesine neden olabilir.
Şekil 1: Smart Leginon Otomatik Ekran iş akışı. Smart Leginon Otomatik Ekran iş akışına üst düzey bir genel bakış. İlk olarak, taranacak ızgara grubundaki temsili bir ızgara için parametreler seçilerek bir şablon oturumu oluşturulur. Leginon'u kurmak ve bir şablon oturumu oluşturmak 45 dakikadan az sürer. İkinci olarak, Otomatik Ekran, kasetteki tüm ızgaraları taramak için şablon oturum parametrelerini kullanacak şekilde ayarlanır. Otomatik Ekran'ın ayarlanması 10 dakikadan az sürer. Son olarak, Otomatik Ekran tarama oturumunu sonlandırır. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 2: Otomatik taramadan önce konvansiyonel tek parçacıklı cryoEM boru hattı. Konvansiyonel tek parçacıklı cryoEM boru hattında otomatik taramadan önceki en yaygın adımlar, geliştirilebilecek bileşenlerle birlikte. Her adım, adımın diğerlerine göre ne kadar performans sorunu olduğunu yaklaşık olarak gösterecek şekilde renklendirilir. Mavi dairesel ok, çoğu adım arasındaki birkaç geri bildirim döngüsünü temsil eder. Birkaç adımdaki verim, büyük ölçüde örneğe, finansmana ve araştırmacının konumuna bağlıdır. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 3: Temsili Smart Leginon Otomatik Ekran sonuçları. BioQuantum enerji filtresi ve K3 kamera ile TFS Krios cryoTEM'de toplanan Smart Leginon Autoscreen protokolünü izleyen temsili çok ölçekli görüntüler. (A) Bir cryoEM ızgarasına genel bakışı gösteren bileşik bir 'atlas' görüntüsü. (B-F) Izgara atlasında belirtilen konumlardan çok ölçekli görüntüler. İnce buz karelerinden numune hakkında bilgi elde etmek için ilk sıradaki düşük büyütmeli görüntüler, ikinci sıradaki orta büyütmeli görüntüler ve üçüncü sıradaki yüksek büyütmeli görüntülerin her biri otomatik olarak seçildi. Leginon tarafından tahmin edilen buz kalınlığı altta gösterilmiştir. Ölçek çubukları (A) için 500 μm ve ilk sıra için 10 μm, ikinci sıra için 5 μm ve (BF) için üçüncü sıra için 100 nm'dir. Bu rakam Cheng ve ark.8'in izniyle değiştirilmiştir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
gr: Izgara | sq: Kare | hln: Delik | fan: Otomatik odaklama | fcn: Merkezi odak | enn: Pozlama | |
Büyütme | 210 | 2600 | 6700 | 120000 | 120000 | 120000 |
Bulanıklaştırma | -0.0002 | -0.00015 | -0.00015 | -2 x 10-06 | -7 x 10-07 | -2,5 x 10-06 |
Spot boyutu | 5 | 5 | 4 | 2 | 2 | 2 |
Yoğunluk | 1.1 | 0.83 | 0.65 | 0.44 | 0.44 | 0.45 |
Boyut | 1024 x 1024 | 1024 x 1024 | 1024 x 1024 | 1024 x 1024 | 1024 x 1024 | 4096 x 4096 |
Ofset | 0, 0 | 0, 0 | 0, 0 | 0, 0 | 512, 512 | 0, 0 |
Binn | 4 x 4 | 4 x 4 | 4 x 4 | 4 x 4 | 2 x 2 | 1 x 1 |
Maruz kalma süresi (ms) | 200 | 500 | 500 | 500 | 500 | 1000 |
Ön Pozlama (lar) | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Doz (e/Å2) | -- | -- | -- | 36.5 | 36.5 | 64.7 |
Ham kareleri kaydet | Hayır | Hayır | Hayır | Hayır | Hayır | Evet |
Tablo 1: Simons Elektron Mikroskobu Merkezi'nde (SEMC) Falcon 3EC kameralı bir Glacios cryoTEM kullanılarak kriyoEM ızgara taraması için önceden ayarlanmış parametreler. SEMC'de bir Falcon 3EC kameralı bir Glacios cryoTEM'de yaygın olarak kullanılan her bir ön ayar için parametreler gösterilir. Farklı mikroskoplar farklı büyütme oranlarına sahip olacak ve farklı deneyler bulanıklaştırma ve pozlama süresi gibi değişen parametreleri kullanacaktır.
gr: Izgara | sq: Kare | hln: Delik | fan: Otomatik odaklama | fcn: Merkezi odak | enn: Pozlama | |
Büyütme | 64 | 1700 | 2850 | 75000 | 75000 | 75000 |
Bulanıklaştırma | 0 | -5 x 10-05 | -5 x 10-05 | -1 adet 10-06 | -7 x 10-07 | -2 x 10-06 |
Spot boyutu | 6 | 9 | 9 | 6 | 6 | 7 |
Yoğunluk | 0.001 | 1,65 x 10-05 | 1,5 x 10-05 | 4,3 x 10-07 | 4,3 x 10-07 | 5,5 x 10-07 |
Enerji filtresi genişliği | -- | -- | -- | 20 | 20 | 20 |
Boyut | 1024 x 1024 | 1024 x 1024 | 1024 x 1024 | 1024 x 1024 | 2048 x 2048 | 4096 x 4096 |
Ofset | 0, 0 | 0, 0 | 0, 0 | 0, 0 | 0, 0 | 0, 0 |
Binn | 4 x 4 | 4 x 4 | 4 x 4 | 4 x 4 | 2 x 2 | 1 x 1 |
Maruz kalma süresi (ms) | 500 | 2000 | 1000 | 500 | 300 | 8700 |
Ön Pozlama (lar) | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Doz (e/Å2) | -- | -- | -- | -- | -- | 47.4 |
Ham kareleri kaydet | Hayır | Hayır | Hayır | Hayır | Hayır | Evet |
Tablo 2: Selectris X ve Falcon 4i kameralı bir Krios cryoTEM kullanılarak SEMC'de kriyoEM ızgara taraması için önceden ayarlanmış parametreler. Selectris X enerji filtreli bir Krios'ta ve SEMC'de Falcon 4i kamerada yaygın olarak kullanılan her bir ön ayar için parametreler gösterilir. Farklı mikroskoplar farklı büyütme oranlarına sahip olacak ve farklı deneyler bulanıklaştırma ve pozlama süresi gibi değişen parametreleri kullanacaktır.
gr: Izgara | sq: Kare | hln: Delik | fan: Otomatik odaklama | fcn: Merkezi odak | enn: Pozlama | |
Büyütme | 1550 | 940 | 2250 | 81000 | 81000 | 81000 |
Bulanıklaştırma | 0 | -5 x 10-05 | -5 x 10-05 | -1 adet 10-06 | -7 x 10-07 | -2 x 10-06 |
Spot boyutu | 4 | 8 | 7 | 6 | 6 | 6 |
Yoğunluk | 0.0015 | 0.00017 | 7,3 x 10-05 | 1,3 x 10-06 | 1,3 x 10-06 | 9,2 x 10-07 |
Enerji filtresi genişliği | -- | -- | 50 | 20 | 20 | 20 |
Boyut | 1024 x 1024 | 1440 x 1024 | 1440 x 1024 | 1440 x 1024 | 1008 x 1008 | 5760 x 4092 |
Ofset | 0, 0 | 0, 0 | 0, 0 | 0, 0 | 936, 519 | 0, 0 |
Binn | 4 x 4 | 8 x 8 | 8 x 8 | 8 x 8 | 4 x 4 | 2 x 2 |
Maruz kalma süresi (ms) | 250 | 600 | 600 | 500 | 500 | 2100 |
Ön Pozlama (lar) | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Doz (e/Å2) | -- | -- | -- | -- | -- | 51 |
Ham kareleri kaydet | Hayır | Hayır | Hayır | Hayır | Hayır | Evet |
Tablo 3: BioQuantum ve K3 kameralı bir Krios cryoTEM kullanılarak SEMC'de cryoEM ızgara taraması için önceden ayarlanmış parametreler. BioQuantum enerji filtreli bir Krios'ta ve SEMC'de K3 kamerada yaygın olarak kullanılan her bir ön ayar için parametreler gösterilir. Farklı mikroskoplar farklı büyütme oranlarına sahip olacak ve farklı deneyler bulanıklaştırma ve pozlama süresi gibi değişen parametreleri kullanacaktır.
Ek Şekil 1: Smart Leginon için Kare Hedefleme ayarları ve Kare ayarları. (A) Kare Hedefleme ayarları. (B) Kare ayarları. Bu Dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Ek Şekil 2: Smart Leginon için Delik Hedefleme ayarları ve Delik ayarları. (A) Delik Hedefleme ayarları. (B) Delik ayarları. Bu Dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Ek Şekil 3: Smart Leginon için Pozlama Hedefleme ayarları ve Pozlama ayarları. (A) Pozlama Hedefleme ayarları. (B) Pozlama ayarları. Bu Dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Ek Şekil 4: Smart Leginon için Odak ayarları ve Odak Sırası ayarları. (A) Odak ayarları. (B) Netleme Sırası ayarları (Defokus 1). (C) Netleme Sırası ayarları (Defokus 2). Bu Dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Ek Şekil 5: Smart Leginon için Z_Focus ayarları ve Z_Focus Dizisi ayarları. (A) Z_Focus ayarları. (B) Z_Focus Sıra ayarları (Stage_Tilt_Rough). (C) Z_Focus Sıra ayarları (Stage_Tilt_Fine). Bu Dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Ek Şekil 6: Smart Leginon Square_Targeting parametrelerini ayarladıktan sonra örnek bir atlas. Mavi daireler lekelerdir, yeşil artı işaretleri alım konumlarıdır ve kahverengi 'x' geçerli aşama konumudur. Bu Dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Ek Şekil 7: Smart Leginon Hole_Targeting parametrelerini ayarladıktan sonra örnek bir atlas. Mor artı işaretleri kafes konumlarıdır, kutulu yeşil artı işaretleri alım konumlarıdır ve mavi artı işareti odak konumudur. Bu Dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Ek Şekil 8: Smart Leginon Exposure_Targeting parametrelerini ayarladıktan sonra örnek bir atlas. Mavi daireler lekelerdir, yeşil artı işaretleri alım konumlarıdır ve mavi artı işareti odak konumudur. Bu Dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Ek Şekil 9: Smart Leginon Autoscreen terminal kurulumu. Bu Dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Ek Şekil 10: Smart Leginon Autoscreen gui kurulumu. Bu Dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Bu protokolde, Smart Leginon Autoscreen için boru hattını ve ayrıca koleksiyon yazılımına yeni başlayanlar için temel Leginon kullanımını açıklıyoruz. Tek parçacıklı cryoEM, 2024'ün sonuna kadar en verimli üç boyutlu (3D) protein yapısı çözme tekniği olmaya hazırlanıyor17. Tek parçacıklı cryoEM boru hattı, veri kalitesini ve verimi artırmak için sürekli olarak optimize edilen birkaç adımdan oluşur. Şekil 2 , en yaygın adımları (numune hazırlama, ızgara hazırlama, tarama süresi ve çabası, yüksek çözünürlüklü toplama süresi, canlı işleme ve tam son işleme) ve boru hattının geliştirilebilecek diğer bileşenlerini (tarama mikroskobu erişimi, aşama hızı ve doğruluğu, kamera hızı ve yüksek çözünürlüklü mikroskop erişimi) göstermektedir. Çoğu adımdan elde edilen sonuçlar, önceki adımlara geri bildirim döngüleri haline gelir ( Şekil 2'deki mavi oklar), bu da tüm işlem hattını birbirine son derece bağımlı hale getirir. Şekil 2'deki her adım, adımın diğerlerine göre ne kadar performans sorunu olduğunu yaklaşık olarak gösterecek şekilde renklendirilmiştir. Smart Leginon Autoscreen, operatörün 12 ızgarayı taramak için harcadığı zamanı ve çabayı 6 saatten 10 dakikadan daha kısa bir süreye önemli ölçüde azaltır, böylece bu darboğazı giderir ve numune/ızgara hazırlığına daha hızlı geri bildirim sağlar (Şekil 3).
Protokolde, Şekil 1'de gösterilen birkaç kritik adım vardır. Şablon oturumunu oluşturmak için kullanılan kılavuzun, taranacak kalan kılavuzları temsil etmesi kritik öneme sahiptir. Daha da önemlisi, Leginon bir şablon oturumu oluşturmak için tüm kurulum sürecindeki tüm ayarları hatırlar ( Şekil 1'deki mavi adımlar), bu da yinelenen şablon oturumlarının her seferinde daha hızlı kurulmasını sağlar. Bir şablon oturumu oluştururken en kritik adım, parametrelerin ve eşiklerin taranacak ızgaralar arasında beklenen varyasyonu yansıtması için tüm büyütme oranlarında hedeflemeyi ayarlamaktır. Çeşitli 'Test' düğmeleri, bu kurulum sürecinde verimlilik sağlar. Bir Otomatik Ekran oturumu sırasında, herhangi bir sorunu hızlı bir şekilde tespit etmek ve bunları Leginon içinde mümkün olan en kısa sürede düzeltmek için Appion'daki ilk birkaç ızgarayı izlemek çok önemlidir.
SEMC'deki tipik iş akışı, Otomatik Tarama verilerini CryoSPARC Live18'e beslemek ve bu ek bilgileri numune/ızgara hazırlığına geri bildirim döngülerini bilgilendirmek için kullanmaktır. Yoğun araştırmacı-operatör cryoEM optimizasyon günlerinde, Autoscreen hala ızgaraları tararken numune ve ızgara koşulları hakkındaki bilgiler numune ve ızgara hazırlığına geri beslenir. Bu, haftada birkaç düzine ızgaranın dondurulmasına ve taranmasına izin verir8.
Smart Leginon Autoscreen, SEMC'de gözlemlenen delikli ızgaraların ve koşulların çoğunluğu (%80-90) için çalışır. Izgaraların geri kalan% 10-20'si, bazen iyi çalışmayanları içerir - delikler ve alt tabaka arasında minimum kontrast farkı olan ızgaralar; daha küçük deliklere ve aralığa sahip ızgaralar (örneğin, 0,6/0,8) - ve birden fazla ızgara arasında hedeflemenin genellikle pratik olmadığı ızgaralar - ızgara boyunca numune şeritlerinden oluşan Spotiton/Chameleon19,20 ızgaraları; Lacey ızgaraları. Otomatik Ekranlı eğik ızgara koleksiyonunun geliştirme aşamasında olduğunu ancak henüz mevcut olmadığını unutmayın. Dar parametre eşiklerini belirlemek için önce şeridin alanlarını manuel olarak görüntüleyerek, ardından adım 2.1.7.4'te sırasıyla daha büyük ve daha küçük kareleri gruplandırmaya çalışarak ve ardından gruptan hedefleri seçerek protokolü Spotiton/Chameleon ızgaralarıyla çalışacak şekilde değiştirmek mümkün olabilir. Bu değişikliğin amacı, Smart Leginon'un boş ve boş olmayan kareleri iki gruba ayırmasını sağlamaktır. Parametreler bulunursa, taranacak kalan ızgaralara iyi uzanmayabilirler. Adım 2.1.9.1'deki hl_finding.sh komut dosyasını kaldırarak ve parametreleri istenildiği gibi daha açık/koyu alanları hedefleyecek şekilde yapılandırarak protokolü dantelli ızgaralarla çalışacak şekilde değiştirmek de mümkün olabilir. Bu modifikasyonun başarı oranı, buz kalınlıklarına ve ızgara malzemesine bağlı olarak ızgaradan ızgaraya değişebilir.
Otomatik Tarama oturumu sırasında sorun giderme mümkündür ve bazen uygundur. Otomatik toplama sırasında ön ayar (ör. bulanıklaştırma ) ve hedefleme parametrelerinde (ör. Delik Hedefleme eşikleri) değişiklikler yapılabilir. Otomatik ekran oturumu toplanırken, kılavuz oturumu autoscreen.py sonlandıracağı için iptal edilemez. Ancak, Hedefleme düğümlerindeki İptal düğmeleri, bir kılavuzun herhangi bir bölümünü veya tüm kılavuzu atlamak için kullanılabilir. Bazen, autoscreen.py çok fazla bellek kullanabilir ve donabilir, bu da iki seçenek sunar: 'zorla çık' veya 'bekle'. 'Çıkmaya zorla' seçilirse, komut dosyasının tamamı sonlandırılır ve kullanıcının tarama için kalan ızgaralara uygulanacak komut dosyasını yeniden çalıştırması gerekir. 'Bekle' seçilirse, komut dosyası devam eder ve gelecekte donmayı önlemek için ayarlar değiştirilebilir, örneğin Pozlama düğümünde görüntü görüntüsünü kapatmak, atlastaki piksel boyutunu küçültmek veya belleği temizleyen bir komut dosyası çalıştırmak. Program iki seçeneği sunmadan donarsa, bellek hataları kendi kendine çözülemeyebilir ve bu da alımda duraklamaya neden olabilir. 'Zorla bırakma' seçeneği bu durumda yararlı olabilir.
Smart Leginon Autoscreen, SEMC'de düzenli olarak kullanılmaktadır. Tek parçacıklı cryoEM boru hattındaki darboğazlar azalmaya devam ettikçe, biyolojik soruların yanıtlanmasına yardımcı olmak için cryoEM'nin benimsenmesi artmaya devam edecektir. Bu Protokol, geri bildirim döngülerini önemli ölçüde azaltmak için net bir yol sağlayarak tüm boru hattını optimize etme yönünde bir adımdır.
Yazarlar, rekabet eden hiçbir mali çıkarları olmadığını beyan ederler.
Bu çalışmaların bir kısmı, Simons Vakfı (SF349247), NIH (U24 GM129539) ve NY Eyalet Meclisi'nin desteğiyle New York Yapısal Biyoloji Merkezi'ndeki Simons Elektron Mikroskobu Merkezi'nde gerçekleştirildi.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Glacios cryoTEM | Thermo Fisher Scientific | GLACIOSTEM | FEG, 200 keV, Falcon 3EC camera |
Krios cryoTEM | Thermo Fisher Scientific | KRIOSG4TEM | XFEG, 300 keV, Gatan BioQuantum energy filter, Gatan K3 camera |
Leginon | Simons Electron Microscopy Center | http://leginon.org | |
Ptolemy | Simons Machine Learning Center | https://github.com/SMLC-NYSBC/ptolemy |
Bu JoVE makalesinin metnini veya resimlerini yeniden kullanma izni talebi
Izin talebiDaha Fazla Makale Keşfet
This article has been published
Video Coming Soon
JoVE Hakkında
Telif Hakkı © 2020 MyJove Corporation. Tüm hakları saklıdır