論文の概要: Equivariant amortized inference of poses for cryo-EM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01630v1
• Date: Sat, 1 Jun 2024 11:36:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 21:31:36.172458
• Title: Equivariant amortized inference of poses for cryo-EM
• Title（参考訳）: 低温EMのためのポーズの等変補正推論
• Authors: Larissa de Ruijter, Gabriele Cesa,
• Abstract要約: 低温EMは、タンパク質やウイルスなどの生体分子の3次元構造を決定する重要な技術である。 高ノイズレベル、粒子のポーズの欠如、大規模データセット処理の計算要求などにより、Creo-EM再構成問題は困難である。 これらの課題に対する有望な解決策は、大規模なデータセットのポーズ推定において特に有効である、償却推論手法を使用することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.141137421503899
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cryo-EM is a vital technique for determining 3D structure of biological molecules such as proteins and viruses. The cryo-EM reconstruction problem is challenging due to the high noise levels, the missing poses of particles, and the computational demands of processing large datasets. A promising solution to these challenges lies in the use of amortized inference methods, which have shown particular efficacy in pose estimation for large datasets. However, these methods also encounter convergence issues, often necessitating sophisticated initialization strategies or engineered solutions for effective convergence. Building upon the existing cryoAI pipeline, which employs a symmetric loss function to address convergence problems, this work explores the emergence and persistence of these issues within the pipeline. Additionally, we explore the impact of equivariant amortized inference on enhancing convergence. Our investigations reveal that, when applied to simulated data, a pipeline incorporating an equivariant encoder not only converges faster and more frequently than the standard approach but also demonstrates superior performance in terms of pose estimation accuracy and the resolution of the reconstructed volume. Notably, $D_4$-equivariant encoders make the symmetric loss superfluous and, therefore, allow for a more efficient reconstruction pipeline.
• Abstract（参考訳）: Cryo-EMは、タンパク質やウイルスなどの生体分子の3次元構造を決定する重要な技術である。 高ノイズレベル、粒子のポーズの欠如、大規模データセット処理の計算要求などにより、Creo-EM再構成問題は困難である。 これらの課題に対する有望な解決策は、大規模なデータセットのポーズ推定において特に有効である、償却推論手法を使用することである。 しかし、これらの手法は収束問題にも遭遇し、しばしば洗練された初期化戦略を必要とする。 収束問題に対処するために対称損失関数を使用する既存のCryoAIパイプラインに基づいて、この研究はパイプライン内のこれらの問題の出現と永続性について調査する。 さらに,同変アモータイズ推論が収束性向上に与える影響についても検討する。 シミュレーションデータに適用した場合,同変エンコーダを組み込んだパイプラインは,標準手法よりも高速かつ頻繁に収束するだけでなく,ポーズ推定精度と再構成ボリュームの分解能の点で優れた性能を示す。 注目すべきは、$D_4$-equivariantエンコーダは対称損失を過剰にし、したがってより効率的な再構築パイプラインを可能にすることである。

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