专栏名称: 北京生物结构前沿研究中心
北京生物结构前沿研究中心由清华大学与北京市科学技术委员会联合共建,成立于2018年,中心主任为施一公教授,执行主任为王宏伟教授。作为北京市构建高质量发展新范式的新型研发机构,中心致力于开展关键核心技术攻关和从0到1基础科学难题突破。
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胡名旭/包承龙发布人工智能算法CryoPROS以解决冷冻电镜中的优势取向问题

北京生物结构前沿研究中心  · 公众号  ·  · 2024-05-23 17:10

正文

星标 ,再也不怕错过更新!方法见文末动图。

冷冻电子显微镜 (cryogenic electron microscopy, cryo-EM) 是确定生物大分子近原子分辨率结构时广泛使用的技术。在制备成像样品时,需将纯化的大分子在薄薄的水膜内进行玻璃化;接着,利用配备直接电子探测相机的透射电子显微镜,我们就可以记录单个大分子颗粒的二维投影图像。由于每个颗粒在冰层中相对于电子束的方向不同,就会产生不同取向的投影。因此,精确地确定每个二维颗粒投影的方向角,就成为生物大分子三维重建的主要目标。理想状态下,颗粒取向应均匀 ;然而,实际操作中很少观察到均匀的取向分布——这是由样本玻璃化的方式决定的。水膜边界处的两个界面会吸引大分子物体,并使它们倾向于附着在两个界面或其中一个界面上,形成“优势取向”。“优势取向”会引起密度图畸变,严重影响冷冻电镜密度图的获取和分析。


图1. 冷冻电镜技术基于电子束所成投影图像重建生物大分子密度图


为了解决这一问题,胡名旭及其合作者开发了CryoPROS软件。 该软件采用深度学习算法,训练人工智能生成辅助性颗粒。 将实验采集的颗粒与人工智能生成的辅助性颗粒合并,能够大幅减弱颗粒取向分布的不均匀性,消除取向估计的偏差,从而精确确定每个二维颗粒投影的方向角。


利用CryoPROS软件,在冷冻电镜领域中广泛接受的优势取向基准数据集 untitled HA-trimer (EMPIAR-10096) 可以达到3.49 Å的分辨率。 长期以来,研究人员一直认为,只有通过倾斜样品台采集数据,并进行大量的三维分类、逐颗粒的CTF参数修正以及颗粒抛光 (particle polishing) ,才能实现如此之高的分辨率。 现在,CryoPROS软件可以省却这些繁琐的步骤,而达到一样精确的分辨率。 此外,CryoPROS使用计算而且非倾斜样品台采集,从而规避了倾斜样品台所带来的缺陷:让图像采集效率降低了一个数量级。
图2. CryoPROS在冷冻电镜领域中广泛接受的优势取向基准数据集 untitled HA-trimer (EMPIAR-10096)上达到3.49Å的分辨率


此外,胡名旭及其合作者还与多个冷冻电镜领域的湿实验室进行合作。在这些湿实验室提供的优势取向数据集上,CryoPROS对优势取向所带来的密度图畸变有显著的改善作用。特别是,CryoPROS通过改善颗粒的角度估计,使得异质性分析成为可能。


图3. CryoPROS改进了颗粒的角度估计,使得实现异质性分析成为可能。这项分析揭示了在二聚体界面处出现的新密度。


当前CryoPROS已在Github上发布,预印版论文也已上线。可点击文末阅读原文下载软件 (https://github.com/mxhulab/cryopros) ,或长按下方二维码下载CryoPROS软件。


↓↓扫描或长按二维码下载软件↓↓

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.09.26.559492v1


清华大学求真书院博士生 张慧 ,清华大学丘成桐数学中心博士生 郑棣瀚 ,深圳医学科学院特聘研究员、北京生物结构前沿中心(清华大学)研究员 胡名旭 ,清华大学丘成桐数学中心助理教授、北京雁栖湖应用数学研究员助理研究员、清华大学膜生物学重点实验室研究员 包承龙 为CryoPROS软件的作者。



招聘副研究员




胡名旭博士,博士生导师、研究组负责人 (PI) ,2013年本科毕业于清华大学数学物理基科班,2018年博士毕业于清华大学生命科学院。现任深圳医学科学院特聘研究员、北京生物结构前沿中心(清华大学)研究员。

胡名旭课题组长期专注于开发冷冻电镜图像的处理算法,已先后开发出多套先进软件;专注于解决冷冻电镜图像处理领域的难题,在该领域居于国际前沿水平。当前,课题组的研究兴趣是发展冷冻电镜的高通量结构解析技术,开发基于定向进化的蛋白设计方法,探索生物大分子的工业化应用场景。

目前,胡名旭课题组正积极招聘两名副研究员(Co-PI)。第一位候选人需精通冷冻电镜结构解析全流程,包括蛋白提纯、冷冻样品制备及电镜操作,并对冷冻电镜图像处理有所了解。如具备构建重组蛋白(尤其是支架蛋白)或表达及提纯纳米抗体的经验,将优先考虑。第二位Co-PI则需掌握蛋白质结构预测及设计流程,拥有深度学习和大模型操作经验的候选人优先。


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