論文の概要: GenEM: Physics-Informed Generative Cryo-Electron Microscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02235v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 07:52:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 18:16:11.900503
• Title: GenEM: Physics-Informed Generative Cryo-Electron Microscopy
• Title（参考訳）: GenEM:物理インフォームド・ジェネレーション・クライオ・エレクトロン顕微鏡
• Authors: Jiakai Zhang, Qihe Chen, Yan Zeng, Wenyuan Gao, Xuming He, Zhijie Liu, Jingyi Yu
• Abstract要約: 物理インフォームド生成型低温電子顕微鏡(GenEM)を紹介する。 GenEMは、物理ベースのCryo-EMシミュレーションと生成的未ペアノイズ変換を統合して、現実的なノイズを生成する。 実験により、GenEMは現実的なCryo-EM画像を生成することができることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.51069961987814
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the past decade, deep conditional generative models have revolutionized the generation of realistic images, extending their application from entertainment to scientific domains. Single-particle cryo-electron microscopy (cryo-EM) is crucial in resolving near-atomic resolution 3D structures of proteins, such as the SARS-COV-2 spike protein. To achieve high-resolution reconstruction, AI models for particle picking and pose estimation have been adopted. However, their performance is still limited as they lack high-quality annotated datasets. To address this, we introduce physics-informed generative cryo-electron microscopy (GenEM), which for the first time integrates physical-based cryo-EM simulation with a generative unpaired noise translation to generate physically correct synthetic cryo-EM datasets with realistic noises. Initially, GenEM simulates the cryo-EM imaging process based on a virtual specimen. To generate realistic noises, we leverage an unpaired noise translation via contrastive learning with a novel mask-guided sampling scheme. Extensive experiments show that GenEM is capable of generating realistic cryo-EM images. The generated dataset can further enhance particle picking and pose estimation models, eventually improving the reconstruction resolution. We will release our code and annotated synthetic datasets.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間で、深い条件付き生成モデルは現実的な画像の生成に革命をもたらし、エンターテイメントから科学分野への応用を拡大した。 単一粒子低温電子顕微鏡(cryo-EM)は、SARS-COV-2スパイクタンパク質のようなタンパク質の近原子分解能3D構造を解くのに重要である。 高精細化を実現するために,粒子抽出とポーズ推定のためのAIモデルが採用された。 しかし、高品質なアノテートデータセットがないため、パフォーマンスはまだ限られている。 物理インフォームドな生成型Cryo-EM顕微鏡 (GenEM) を導入し, 物理ベースのCryo-EMシミュレーションを生成不能ノイズ変換と統合し, 現実的な雑音を伴う物理的に正確な合成Cryo-EMデータセットを生成する。 GenEMは最初、仮想検体に基づいてCryo-EMイメージングプロセスをシミュレートした。 現実的な雑音を生成するために,新しいマスク誘導サンプリング方式を用いて,コントラスト学習による未ペア雑音変換を利用する。 大規模な実験により、GenEMは現実的なCryo-EM画像を生成することができることが示された。 生成されたデータセットは、さらにパーティクルピッキングとポーズ推定モデルを強化し、最終的に再構成の解像度を改善することができる。 コードと注釈付き合成データセットをリリースします。

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