Fugu-MT 論文翻訳(概要): SHREC 2021: Classification in cryo-electron tomograms

論文の概要: SHREC 2021: Classification in cryo-electron tomograms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10035v1
Date: Fri, 18 Mar 2022 16:08:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-21 15:02:56.826712
Title: SHREC 2021: Classification in cryo-electron tomograms
Title（参考訳）: SHREC 2021: 低温電子トモグラフィーの分類
Authors: Ilja Gubins, Marten L. Chaillet, Gijs van der Schot, M. Cristina Trueba, Remco C. Veltkamp, Friedrich F\"orster, Xiao Wang, Daisuke Kihara, Emmanuel Moebel, Nguyen P. Nguyen, Tommi White, Filiz Bunyak, Giorgos Papoulias, Stavros Gerolymatos, Evangelia I. Zacharaki, Konstantinos Moustakas, Xiangrui Zeng, Sinuo Liu, Min Xu, Yaoyu Wang, Cheng Chen, Xuefeng Cui, Fa Zhang
Abstract要約: 低温電子トモグラフィ(Cryo-ET)は、マクロ分子集合体の3次元可視化を可能にするイメージング技術である。 Cryo-ETには、主に低信号のノイズと、すべての角度から画像を取得することができない、いくつかの課題がある。トモグラフィーにおける生体高分子の局在化と分類の異なる方法のベンチマークを行うための,新しいシミュレーションデータセットを生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.443446070180562
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Cryo-electron tomography (cryo-ET) is an imaging technique that allows three-dimensional visualization of macro-molecular assemblies under near-native conditions. Cryo-ET comes with a number of challenges, mainly low signal-to-noise and inability to obtain images from all angles. Computational methods are key to analyze cryo-electron tomograms. To promote innovation in computational methods, we generate a novel simulated dataset to benchmark different methods of localization and classification of biological macromolecules in tomograms. Our publicly available dataset contains ten tomographic reconstructions of simulated cell-like volumes. Each volume contains twelve different types of complexes, varying in size, function and structure. In this paper, we have evaluated seven different methods of finding and classifying proteins. Seven research groups present results obtained with learning-based methods and trained on the simulated dataset, as well as a baseline template matching (TM), a traditional method widely used in cryo-ET research. We show that learning-based approaches can achieve notably better localization and classification performance than TM. We also experimentally confirm that there is a negative relationship between particle size and performance for all methods.
Abstract（参考訳）: クライオ電子トモグラフィ(Cryo-Electronトモグラフィ、Cryo-ET)は、マクロ分子集合体の3次元可視化を可能にするイメージング技術である。 Cryo-ETには、主に低信号のノイズと、すべての角度から画像を取得することができない、いくつかの課題がある。計算手法は低温電子断層解析の鍵となる。計算手法の革新を促進するために,新しいシミュレーションデータセットを作成し,トモグラムにおける生体高分子の局在と分類の異なる手法をベンチマークする。我々の公開データセットは、シミュレーションされた細胞様体積の10のトモグラフィー再構成を含んでいる。各体積は12種類の異なる錯体を含み、サイズ、機能、構造が異なる。本稿では,タンパク質の発見と分類の7つの方法を評価する。 7つの研究グループは、cryo-et研究で広く使われているベースラインテンプレートマッチング(tm)と同様に、学習に基づく手法で得られた結果を示し、シミュレーションデータセットでトレーニングする。学習に基づくアプローチは, TMよりも, ローカライゼーションと分類性能が優れていることを示す。また, 粒子径と全ての手法の性能に負の相関があることを実験的に確認した。

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