Kriyojenik elektron mikroskobu, biyolojik makromoleküllerin atoma yakın yapılarını belirlemek için gereklidir. Çok sayıda düşük sinyal-gürültü görüntüsünün ortalamasına dayanmasına rağmen, belirli çözünürlük için gereken optimum parçacık sayısı bilinmemektedir. Bu sınırlama, numune analizi ve hazırlama yöntemlerinde ilerlemeyi engellemektedir.
Bunun üstesinden gelmek için, yinelemeli bir sıralama yöntemi olan CryoSieve'i tanıtıyoruz. Standart protokol seçimi, iki boyutlu ve üç boyutlu sınıflandırmayı içerir, normalleştirilmiş çapraz korelasyon yöntemi, açısal grafik tutarlılığı yaklaşımı ve hizalama dışı sınıflandırma gibi diğer protokol sıralama kriterleri şu anda kullanılmaktadır. Kapsamlı deneyler, CryoSieve'in diğer cryo-EM parçacık sıralama algoritmalarından daha iyi performans gösterdiğini ve çoğu parçacığın nihai yığınlarda gereksiz olduğunu ortaya koyduğunu göstermektedir.
Son yığınlarda kalan parçacıkların azınlığı, rekonstrüktif yoğunluk haritalarında çok yüksek çözünürlüklü genlik verir. Bazı veri kümeleri için, en iyi alt kümenin boyutu teorik sınıra yaklaşır. Cryo-EM'de numune hazırlama iş akışını engeller.
Protokol karşılaştırması için standart metriklerin olmaması nedeniyle, seçilen partiküllerin toplanan partiküllere oranı bir kalite metriği olarak hizmet edebilir. Mekansal ve zamansal dağılımlarını incelemek, hazırlık etkinliğindeki temel fiziksel faktörleri de vurgulayabilir.