論文の概要: Deep Generative Modeling for Volume Reconstruction in Cryo-Electron Microscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02867v2
• Date: Tue, 11 Jan 2022 03:12:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-12 13:22:54.802519
• Title: Deep Generative Modeling for Volume Reconstruction in Cryo-Electron Microscopy
• Title（参考訳）: 核電子顕微鏡における体積再構成のための深部生成モデル
• Authors: Claire Donnat, Axel Levy, Frederic Poitevin, Nina Miolane
• Abstract要約: 低温電子顕微鏡(cryo-EM)による生体分子の高分解能イメージングにおける新たなブレークスルーは、分子体積の再構築のための新しいドアを開放した。 長い道のりにもかかわらず、Cryo-EMデータ分析における大きな課題は、自然界において厳密で複雑な学際的なままである。 生成モデルとエンドツーエンドの教師なしディープラーニング技術を組み合わせた次世代のボリューム再構成アルゴリズムは、シミュレーションデータに対して有望な結果を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.014524824655106
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent breakthroughs in high resolution imaging of biomolecules in solution with cryo-electron microscopy (cryo-EM) have unlocked new doors for the reconstruction of molecular volumes, thereby promising further advances in biology, chemistry, and pharmacological research amongst others. Despite significant headway, the immense challenges in cryo-EM data analysis remain legion and intricately inter-disciplinary in nature, requiring insights from physicists, structural biologists, computer scientists, statisticians, and applied mathematicians. Meanwhile, recent next-generation volume reconstruction algorithms that combine generative modeling with end-to-end unsupervised deep learning techniques have shown promising results on simulated data, but still face considerable hurdles when applied to experimental cryo-EM images. In light of the proliferation of such methods and given the interdisciplinary nature of the task, we propose here a critical review of recent advances in the field of deep generative modeling for high resolution cryo-EM volume reconstruction. The present review aims to (i) compare and contrast these new methods, while (ii) presenting them from a perspective and using terminology familiar to scientists in each of the five aforementioned fields with no specific background in cryo-EM. The review begins with an introduction to the mathematical and computational challenges of deep generative models for cryo-EM volume reconstruction, along with an overview of the baseline methodology shared across this class of algorithms. Having established the common thread weaving through these different models, we provide a practical comparison of these state-of-the-art algorithms, highlighting their relative strengths and weaknesses, along with the assumptions that they rely on. This allows us to identify bottlenecks in current methods and avenues for future research.
• Abstract（参考訳）: 低温電子顕微鏡(cryo-EM)による生体分子の高分解能イメージングの最近の進歩は、分子体積の再構築のための新しい扉を開放し、生物学、化学、薬理学研究のさらなる進歩を約束している。 重要な道のりにもかかわらず、Cryo-EMデータ分析における大きな課題は、物理学者、構造生物学者、計算機科学者、統計学者、応用数学者からの洞察を必要とする、自然界における厳密で複雑な学際的な課題のままである。 一方, 生成モデルとエンドツーエンドの教師なし深層学習技術を組み合わせた次世代のボリューム再構成アルゴリズムでは, シミュレーションデータに対して有望な結果が得られた。 そこで本稿では,このような手法の普及と課題の学際的性質を踏まえ,高分解能cryo-emボリューム再構成のための深部生成モデリングの最近の進歩を批判的に検討する。 本日のレビューは (i)これらの新しい方法を比較して対比する一方で (ii)cryo-emの特定の背景を持たない5つの分野の科学者に親しみやすい用語を用いて、視点から提示すること。 このレビューは、Creo-EMボリューム再構成のための深部生成モデルの数学的および計算的課題の紹介と、このクラスのアルゴリズム間で共有されるベースライン方法論の概要から始まる。 これらの異なるモデルを通して共通のスレッドウィービングを確立し、これらの最先端のアルゴリズムを実践的に比較し、それらが依存する仮定とともに、それらの相対的な強みと弱みを強調します。 これにより、将来の研究のための現在の方法や道のボトルネックを特定できます。

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