論文の概要: Addressing preferred orientation in single-particle cryo-EM through AI-generated auxiliary particles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14954v1
• Date: Tue, 26 Sep 2023 14:14:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 13:21:05.370917
• Title: Addressing preferred orientation in single-particle cryo-EM through AI-generated auxiliary particles
• Title（参考訳）: AI生成助粒子による単一粒子Cryo-EMの配向
• Authors: Hui Zhang, Dihan Zheng, Qiurong Wu, Nieng Yan, Zuoqiang Shi, Mingxu Hu and Chenglong Bao
• Abstract要約: 我々は、好みの配向問題に対処するために設計されたAIベースのアプローチであるCryoPROSを紹介する。 ヘマグルチニントリマーのCryo-EM単粒子分析にCryoPROSを効果的に利用した。 改良されたCryoPROS-MPは膜タンパク質NaXの分解能を著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.247587520940941
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The single-particle cryo-EM field faces the persistent challenge of preferred orientation, lacking general computational solutions. We introduce cryoPROS, an AI-based approach designed to address the above issue. By generating the auxiliary particles with a conditional deep generative model, cryoPROS addresses the intrinsic bias in orientation estimation for the observed particles. We effectively employed cryoPROS in the cryo-EM single particle analysis of the hemagglutinin trimer, showing the ability to restore the near-atomic resolution structure on non-tilt data. Moreover, the enhanced version named cryoPROS-MP significantly improves the resolution of the membrane protein NaX using the no-tilted data that contains the effects of micelles. Compared to the classical approaches, cryoPROS does not need special experimental or image acquisition techniques, providing a purely computational yet effective solution for the preferred orientation problem. Finally, we conduct extensive experiments that establish the low risk of model bias and the high robustness of cryoPROS.
• Abstract（参考訳）: 単粒子クリオ-em場は、一般的な計算解を欠いた優先方向の永続的な挑戦に直面している。 上記の問題に対処するために設計されたAIベースのアプローチであるCryoPROSを紹介する。 条件付き深部生成モデルで補助粒子を生成することにより、観測粒子の配向推定における内在バイアスに対処する。 ヘマグルチニントリマーのcryo-em単粒子分析においてcryoprosを効果的に利用し,非チルトデータを用いて原子近傍の分解能構造を復元する能力を示した。 さらに、CryoPROS-MPと呼ばれる改良版はミセルの効果を含む非タイルデータを用いて膜タンパク質NaXの分解能を著しく向上させる。 古典的なアプローチと比較して、cryoprosは特別な実験技術や画像取得技術を必要としない。 最後に,モデルバイアスの低リスクとcryoprosの高ロバスト性を確立するための広範な実験を行った。

関連論文リスト

• Kernel-based retrieval models for hyperspectral image data optimized with Kernel Flows [0.0]
  カーネルベースの統計手法は効率的であるが、その性能はカーネルパラメータの選択に大きく依存する。 K-PCR(Kernel principal Component Regression)を最適化し,KF-PLSとともにテストするための新しいKF型アプローチを提案する。 両手法は2つのハイパースペクトルリモートセンシングデータセットを用いて非線形回帰手法に対してベンチマークを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-12T13:54:13Z)
• Constrained composite Bayesian optimization for rational synthesis of polymeric particles [0.7499722271664147]
  本研究では,制約付きおよび複合ベイズ最適化(CCBO)を統合し,ブラックボックス実現可能性制約の下で効率的な目標値最適化を行う。 CCBOは戦略的に不可能な条件を回避し、あらかじめ定義された大きさの目標に向けて効率的に粒子生産を最適化した。 実験では、ポリ(乳酸-コ-グリコール酸)粒子の300nmおよび3.0$mu$mの合理的合成を電気散布により導くためのCCBO機能を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-06T14:40:03Z)
• CryoMAE: Few-Shot Cryo-EM Particle Picking with Masked Autoencoders [8.896148074086762]
  我々は,Cryo-EM画像における単一粒子の効率的な選択を可能にするために,数ショット学習に基づく新しいアプローチであるCryoMAEを紹介する。 従来のNNベースの手法とは対照的に、CryoMAEはトレーニングのために最小限の正の粒子画像しか必要としないが、粒子検出の性能は高い。 大規模なCryo-EMデータセットの実験では、CryoMAEは既存のSOTA(State-of-the-art)手法より優れており、3D再構成の解像度は最大22.4%向上している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T23:23:31Z)
• Protein Design with Guided Discrete Diffusion [67.06148688398677]
  タンパク質設計における一般的なアプローチは、生成モデルと条件付きサンプリングのための識別モデルを組み合わせることである。 離散拡散モデルのためのガイダンス手法であるdiffusioN Optimized Smpling (NOS)を提案する。 NOSは、構造に基づく手法の重要な制限を回避し、シーケンス空間で直接設計を行うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T16:31:24Z)
• Stochastic Optimal Control for Collective Variable Free Sampling of Molecular Transition Paths [60.254555533113674]
  分子系の2つの準安定状態間の遷移経路をサンプリングする問題を考察する。 本稿では,その遷移をサンプリングする機械学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-27T14:01:06Z)
• Probabilistic PolarGMM: Unsupervised Cluster Learning of Very Noisy Projection Images of Unknown Pose [0.5156484100374059]
  本研究では,予測(EM)アルゴリズムを用いてソフトクラスタを教師なしで学習する方法を示す。 得られた回転クラスターは、ペアのアライメント不完全な存在に対して堅牢である。 シミュレーションされたCryo-EMデータセットのベンチマークでは、標準の単一粒子Cryo-EMツールと比較して、PolarGMMのパフォーマンスが向上している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-26T20:20:10Z)
• Computational Doob's h-transforms for Online Filtering of Discretely Observed Diffusions [65.74069050283998]
  本研究では,Doobの$h$-transformsを近似する計算フレームワークを提案する。 提案手法は、最先端粒子フィルタよりも桁違いに効率的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-07T15:03:05Z)
• An Optimal Polarization-Entanglement Source: Frequency-Converted SPDC with Degeneracy, Indistinguishability, and Ultra-High Purity Configurable Over a Large Spectral Range [0.0]
  偏光絡み状態のトレードオフ問題を回避する新しいSPDC法を提案する。 提案手法は, 偏光量子ネットワークプロトコルのための最適偏光絡み状態を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-16T18:23:55Z)
• EBM-Fold: Fully-Differentiable Protein Folding Powered by Energy-based Models [53.17320541056843]
  本研究では,データ駆動型生成ネットワークを用いたタンパク質構造最適化手法を提案する。 EBM-Foldアプローチは,従来のロゼッタ構造最適化ルーチンと比較して,高品質なデコイを効率よく生成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-11T03:40:29Z)
• Regularization by Denoising Sub-sampled Newton Method for Spectral CT Multi-Material Decomposition [78.37855832568569]
  スペクトルctを用いたマルチマテリアル画像再構成のためのモデルベース最大後課題の解決法を提案する。 特に,プラグイン画像復号化機能に基づく正規化最適化問題について提案する。 スペクトルct材料分解の数値的および実験的結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-25T15:20:10Z)
• Augmentation of the Reconstruction Performance of Fuzzy C-Means with an Optimized Fuzzification Factor Vector [99.19847674810079]
  Fuzzy C-Means (FCM) は情報グラニュラーを構成する最も頻繁に使用される手法の1つである。 本稿では, ファジィ化因子のベクトルを導入することにより, FCMに基づく脱顆粒機構を増強する。 合成データセットと公開データセットの両方で実験が完了し、提案手法が汎用データ再構成手法より優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-13T04:17:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。