論文の概要: CryoBench: Diverse and challenging datasets for the heterogeneity problem in cryo-EM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05526v1
- Date: Sat, 10 Aug 2024 11:48:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-13 18:31:52.253791
- Title: CryoBench: Diverse and challenging datasets for the heterogeneity problem in cryo-EM
- Title（参考訳）: CryoBench:Cryo-EMの不均一性問題のための多変量および挑戦的データセット
- Authors: Minkyu Jeon, Rishwanth Raghu, Miro Astore, Geoffrey Woollard, Ryan Feathers, Alkin Kaz, Sonya M. Hanson, Pilar Cossio, Ellen D. Zhong,
- Abstract要約: 核電子顕微鏡(cryo-EM)は、画像データから高分解能の3次元生体分子構造を決定するための強力な技術である。
CryoBenchは、Cryo-EMにおける異種再構築のためのデータセット、メトリクス、パフォーマンスベンチマークのスイートである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.424647356090208
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cryo-electron microscopy (cryo-EM) is a powerful technique for determining high-resolution 3D biomolecular structures from imaging data. As this technique can capture dynamic biomolecular complexes, 3D reconstruction methods are increasingly being developed to resolve this intrinsic structural heterogeneity. However, the absence of standardized benchmarks with ground truth structures and validation metrics limits the advancement of the field. Here, we propose CryoBench, a suite of datasets, metrics, and performance benchmarks for heterogeneous reconstruction in cryo-EM. We propose five datasets representing different sources of heterogeneity and degrees of difficulty. These include conformational heterogeneity generated from simple motions and random configurations of antibody complexes and from tens of thousands of structures sampled from a molecular dynamics simulation. We also design datasets containing compositional heterogeneity from mixtures of ribosome assembly states and 100 common complexes present in cells. We then perform a comprehensive analysis of state-of-the-art heterogeneous reconstruction tools including neural and non-neural methods and their sensitivity to noise, and propose new metrics for quantitative comparison of methods. We hope that this benchmark will be a foundational resource for analyzing existing methods and new algorithmic development in both the cryo-EM and machine learning communities.
- Abstract（参考訳）: 核電子顕微鏡(cryo-EM)は、画像データから高分解能の3次元生体分子構造を決定するための強力な技術である。
この技術は動的生体分子複合体を捉えることができるため、本質的な構造的不均一性を解決するために3次元再構成法が開発されている。
しかし、基礎的な真理構造と検証基準を持つ標準化されたベンチマークが存在しないため、分野の進歩は制限される。
本稿では、CryoBenchを提案する。CryoBenchは、Cleo-EMにおける異種再構成のためのデータセット、メトリクス、パフォーマンスベンチマークのスイートである。
異種性や難易度の異なる5つのデータセットを提案する。
これらには、単純な動きや抗体複合体のランダムな構成、分子動力学シミュレーションからサンプリングされた数万の構造から生成される共形不均一が含まれている。
また,リボソームの集合状態と100の共役錯体の混合物から構成的不均一性を含むデータセットを設計した。
次に、ニューラル法と非ニューラル法を含む最先端の異種再建ツールの包括的解析を行い、そのノイズに対する感度について検討し、方法の定量的比較のための新しい指標を提案する。
我々は,このベンチマークが,Cryo-EMコミュニティと機械学習コミュニティの両方において,既存の手法と新たなアルゴリズム開発を解析するための基盤となることを期待する。
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