論文の概要: Improved Cryo-EM Pose Estimation and 3D Classification through Latent-Space Disentanglement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04956v3
• Date: Tue, 23 Apr 2024 02:51:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-24 20:14:41.013308
• Title: Improved Cryo-EM Pose Estimation and 3D Classification through Latent-Space Disentanglement
• Title（参考訳）: 潜時空間歪みによるCryo-EMポス推定と3次元分類の改善
• Authors: Weijie Chen, Yuhang Wang, Lin Yao,
• Abstract要約: 本稿では,自己教師付き変分オートエンコーダアーキテクチャであるHetACUMNを提案する。 シミュレーションデータセットの結果,HetACUMNは,他のアモータイズ法や非アモータイズ法よりも正確なコンフォメーション分類が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.973360669658561
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Due to the extremely low signal-to-noise ratio (SNR) and unknown poses (projection angles and image shifts) in cryo-electron microscopy (cryo-EM) experiments, reconstructing 3D volumes from 2D images is very challenging. In addition to these challenges, heterogeneous cryo-EM reconstruction requires conformational classification. In popular cryo-EM reconstruction algorithms, poses and conformation classification labels must be predicted for every input cryo-EM image, which can be computationally costly for large datasets. An emerging class of methods adopted the amortized inference approach. In these methods, only a subset of the input dataset is needed to train neural networks for the estimation of poses and conformations. Once trained, these neural networks can make pose/conformation predictions and 3D reconstructions at low cost for the entire dataset during inference. Unfortunately, when facing heterogeneous reconstruction tasks, it is hard for current amortized-inference-based methods to effectively estimate the conformational distribution and poses from entangled latent variables. Here, we propose a self-supervised variational autoencoder architecture called "HetACUMN" based on amortized inference. We employed an auxiliary conditional pose prediction task by inverting the order of encoder-decoder to explicitly enforce the disentanglement of conformation and pose predictions. Results on simulated datasets show that HetACUMN generated more accurate conformational classifications than other amortized or non-amortized methods. Furthermore, we show that HetACUMN is capable of performing heterogeneous 3D reconstructions of a real experimental dataset.
• Abstract（参考訳）: 超低信号-雑音比(SNR)と低温電子顕微鏡(cryo-EM)実験における未知のポーズ(投影角度と画像シフト)のため、2D画像から3Dボリュームを再構成することは極めて困難である。 これらの課題に加えて、不均一なCryo-EM再構成にはコンフォメーション分類が必要である。 一般的なCryo-EM再構成アルゴリズムでは、入力されたCryo-EM画像毎に、ポーズとコンフォーメーションの分類ラベルを予測しなければならない。 新たなクラスのメソッドは、償却推論アプローチを採用した。 これらの方法では、ポーズとコンフォーメーションの推定のためにニューラルネットワークをトレーニングするためには、入力データセットのサブセットのみが必要である。 トレーニングが完了すると、これらのニューラルネットワークは、推論中にデータセット全体に対して、ポーズ/コンフォーメーション予測と3D再構成を低コストで行うことができる。 残念なことに、不均一な再構成タスクに直面している場合、現在の償却推論に基づく手法では、構造分布を効果的に推定し、絡み合った潜伏変数から引き起こすことは困難である。 本稿では,自己教師付き変分オートエンコーダアーキテクチャであるHetACUMNを提案する。 我々は,エンコーダ・デコーダの順序を逆転させ,コンフォーメーションの不整合を明示的に強制し,ポーズ予測を行うことにより,補助的条件付きポーズ予測タスクを採用した。 シミュレーションデータセットの結果,HetACUMNは,他のアモータイズ法や非アモータイズ法よりも正確なコンフォメーション分類が得られた。 さらに,HetACUMNは実実験データセットの異種3次元再構成を行うことができることを示す。

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