Computational Protocol for Assessing the Optimal Pixel Size to Improve the Accuracy of Single-particle Cryo-electron Microscopy Maps

像素 低温电子显微 计算机科学 协议(科学) 分辨率(逻辑) 生物系统 算法 实验数据 单粒子分析 人工智能 物理 统计 数学 核磁共振 医学 生物 病理 气象学 替代医学 气溶胶
作者
Sandhya Tiwari,Shibba Takkar Chhabra,Florence Tama,Osamu Miyashita
出处
期刊:Journal of Chemical Information and Modeling [American Chemical Society]
卷期号:60 (5): 2570-2580 被引量:3
标识
DOI:10.1021/acs.jcim.9b01107
摘要

Cryo-electron microscopy (cryo-EM) single-particle analysis has come a long way in achieving atomic-level resolution when imaging biomolecules. To obtain the best possible three-dimensional (3D) structure in cryo-EM, many parameters have to be carefully considered. Here we address the often-overlooked parameter of the pixel size, which describes the magnification of the image produced by the experiment. While efforts are made to refine and validate this parameter in the analysis of cryo-EM experimental data, there is no systematic protocol in place. Since the pixel size parameter can have an impact on the resolution and accuracy of a cryo-EM map, and the atomic resolution 3D structure models derived from it, we propose a computational protocol to estimate the appropriate pixel size parameter. In our protocol, we fit and refine atomic structures against cryo-EM maps at multiple pixel sizes. The resulting fitted and refined structures are evaluated using the GOAP (generalized orientation-dependent, all-atom statistical potential) score, which we found to perform better than other commonly used functions, such as Molprobity and the correlation coefficient from refinement. Finally, we describe the efficacy of this protocol in retrieving appropriate pixel sizes for several examples; simulated data based on yeast elongation factor 2 and experimental data from Gro-EL chaperone, beta-galactosidase, and the TRPV1 ion channel.

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
陆lu发布了新的文献求助20
刚刚
标致的文博完成签到 ,获得积分10
刚刚
1秒前
1秒前
2秒前
3秒前
4秒前
加油呀发布了新的文献求助30
5秒前
5秒前
科研通AI6应助王然采纳,获得10
6秒前
sdniuidifod完成签到,获得积分10
7秒前
cui发布了新的文献求助10
7秒前
风格化橙发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
www111完成签到,获得积分20
8秒前
myelin完成签到,获得积分10
8秒前
chengyida完成签到,获得积分10
9秒前
标致凝莲完成签到 ,获得积分10
10秒前
腼腆的南晴完成签到 ,获得积分10
10秒前
www111发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
田様应助LXJY采纳,获得10
11秒前
端庄的火龙果完成签到 ,获得积分10
11秒前
cui完成签到,获得积分10
12秒前
明研完成签到,获得积分10
12秒前
贪玩的秋柔应助简单不言采纳,获得10
13秒前
彭于晏应助awaibi采纳,获得10
13秒前
王小美发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
15秒前
16秒前
Elena完成签到 ,获得积分10
16秒前
16秒前
17秒前
隐形曼青应助kitiker采纳,获得10
17秒前
17秒前
思源应助霸气映之采纳,获得10
17秒前
17秒前
看不完的文献完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Reproduction Third Edition 3000
Comprehensive Methanol Science Production, Applications, and Emerging Technologies 2000
化妆品原料学 1000
Psychology of Self-Regulation 800
1st Edition Sports Rehabilitation and Training Multidisciplinary Perspectives By Richard Moss, Adam Gledhill 600
Red Book: 2024–2027 Report of the Committee on Infectious Diseases 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5641780
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4757199
关于积分的说明 15014597
捐赠科研通 4800184
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2565890
邀请新用户注册赠送积分活动 1524058
关于科研通互助平台的介绍 1483707