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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02235v2
• Date: Sun, 29 Sep 2024 16:03:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:59:59.953518
• Title: CryoGEM: Physics-Informed Generative Cryo-Electron Microscopy
• Title（参考訳）: CryoGEM: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(CryoGEM)を紹介する。 CryoGEMは、物理に基づくCryo-EMシミュレーションと生成不能ノイズ変換を統合して、現実的なノイズを生成する。 実験の結果,CryoGEMはCryo-EM画像を生成することができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.57626501108458
• License:
• 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, a comprehensive data processing pipeline has been adopted. However, its performance is still limited as it lacks high-quality annotated datasets for training. To address this, we introduce physics-informed generative cryo-electron microscopy (CryoGEM), which for the first time integrates physics-based cryo-EM simulation with a generative unpaired noise translation to generate physically correct synthetic cryo-EM datasets with realistic noises. Initially, CryoGEM 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 CryoGEM is capable of generating authentic cryo-EM images. The generated dataset can used as training data for particle picking and pose estimation models, eventually improving the reconstruction resolution.
• 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。 高精細な再構築を実現するため、包括的データ処理パイプラインが採用された。 しかし、トレーニング用の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。 そこで本研究では,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初めて統合し,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物理インフォーム型Cryo-EM顕微鏡(CryoGEM)を提案する。 当初、CryoGEMは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、CryoGEMは本物のCryo-EM画像を生成することができることがわかった。 生成されたデータセットは、パーティクルピッキングとポーズ推定モデルのトレーニングデータとして使用することができ、最終的に再構成の解像度が向上する。

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