Improving resolution and resolvability of single-particle cryoEM structures using Gaussian mixture models

协议(科学) 分辨率(逻辑) 方向(向量空间) 高斯分布 生物系统 计算机科学 粒子(生态学) 低温电子显微 高斯网络模型 单粒子分析 结构生物学 人工智能 生物物理学 化学 生物 数学 计算化学 病理 医学 有机化学 生物化学 替代医学 生态学 气溶胶 几何学
作者
Muyuan Chen,Michael F. Schmid,Wah Chiu
出处
期刊:Nature Methods [Springer Nature]
被引量:7
标识
DOI:10.1038/s41592-023-02082-9
摘要

Cryogenic electron microscopy is widely used in structural biology, but its resolution is often limited by the dynamics of the macromolecule. Here we developed a refinement protocol based on Gaussian mixture models that integrates particle orientation and conformation estimation and improves the alignment for flexible domains of protein structures. We demonstrated this protocol on multiple datasets, resulting in improved resolution and resolvability, locally and globally, by visual and quantitative measures. This manuscript describes a refinement protocol that extends the e2gmm method to optimize both the orientation and conformation estimation of particles to improve the alignment for flexible domains of proteins.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
SY发布了新的文献求助10
刚刚
Libeau完成签到,获得积分10
刚刚
科研通AI5应助嘉禾望岗采纳,获得10
刚刚
凝安完成签到 ,获得积分10
1秒前
英姑应助Harlotte采纳,获得10
1秒前
双勾玉发布了新的文献求助10
2秒前
Owen应助gaos采纳,获得10
2秒前
2秒前
2秒前
QXS发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
充电宝应助乖猴猴采纳,获得10
3秒前
迟大猫应助VDC采纳,获得10
4秒前
Jenny应助故意的寒安采纳,获得10
4秒前
本杰明完成签到,获得积分10
4秒前
大树发布了新的文献求助10
5秒前
在望完成签到,获得积分10
5秒前
April完成签到 ,获得积分10
5秒前
5秒前
FashionBoy应助成哥采纳,获得10
5秒前
NexusExplorer应助研友_8yN60L采纳,获得30
6秒前
蒋时晏应助Aria采纳,获得30
6秒前
科研通AI5应助哒哒猪采纳,获得10
6秒前
左手天下完成签到 ,获得积分10
6秒前
6秒前
yyauthor完成签到,获得积分10
6秒前
Maxw发布了新的文献求助10
6秒前
哈哈哈haha完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
巨大的小侠完成签到,获得积分10
7秒前
结实雪卉发布了新的文献求助10
7秒前
李健的小迷弟应助韭菜采纳,获得10
8秒前
QXS完成签到,获得积分10
9秒前
852应助无限的隶采纳,获得10
9秒前
flow完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
9秒前
黄嘟嘟完成签到,获得积分10
10秒前
bwbw完成签到,获得积分10
10秒前
大橙子发布了新的文献求助10
10秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527699
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107752
关于积分的说明 9286499
捐赠科研通 2805513
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1539954
邀请新用户注册赠送积分活动 716878
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709759