論文の概要: Mixture of neural fields for heterogeneous reconstruction in cryo-EM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09420v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 16:26:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:31:38.255435
• Title: Mixture of neural fields for heterogeneous reconstruction in cryo-EM
• Title（参考訳）: 低温電界における異種再構成のための神経場の混合
• Authors: Axel Levy, Rishwanth Raghu, David Shustin, Adele Rui-Yang Peng, Huan Li, Oliver Biggs Clarke, Gordon Wetzstein, Ellen D. Zhong,
• Abstract要約: 我々は、コンフォメーションとコンフォメーションの不均一性の両方をモデル化するアプローチであるHydraを提示する。 我々は、新しい可能性に基づく損失関数を用いて、タンパク質の混合物からなる合成データセットに対するアプローチの有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.837972881181102
• License:
• Abstract: Cryo-electron microscopy (cryo-EM) is an experimental technique for protein structure determination that images an ensemble of macromolecules in near-physiological contexts. While recent advances enable the reconstruction of dynamic conformations of a single biomolecular complex, current methods do not adequately model samples with mixed conformational and compositional heterogeneity. In particular, datasets containing mixtures of multiple proteins require the joint inference of structure, pose, compositional class, and conformational states for 3D reconstruction. Here, we present Hydra, an approach that models both conformational and compositional heterogeneity fully ab initio by parameterizing structures as arising from one of K neural fields. We employ a new likelihood-based loss function and demonstrate the effectiveness of our approach on synthetic datasets composed of mixtures of proteins with large degrees of conformational variability. We additionally demonstrate Hydra on an experimental dataset of a cellular lysate containing a mixture of different protein complexes. Hydra expands the expressivity of heterogeneous reconstruction methods and thus broadens the scope of cryo-EM to increasingly complex samples.
• Abstract（参考訳）: Cryo-Electron Microscopy (Cryo-EM) は、タンパク質の構造決定のための実験技術であり、分子の集合をほぼ生理的文脈で画像化する。 近年の進歩により、単一の生体分子複合体の動的コンフォメーションの再構築が可能となったが、現在の手法ではコンフォメーションと組成の不均一性を混合したサンプルを適切にモデル化することができない。 特に、複数のタンパク質の混合物を含むデータセットは、構造、ポーズ、構成クラス、立体再構成のためのコンフォメーション状態のジョイント推論を必要とする。 ここでは、Kニューラル場から生じる構造をパラメータ化することにより、コンフォメーションとコンフォメーションの不均一性の両方をモデル化するアプローチであるHydraを提案する。 我々は、新しい可能性に基づく損失関数を用いて、コンフォメーションの多様性の大きいタンパク質の混合物からなる合成データセットに対するアプローチの有効性を実証した。 さらに,Hydraを,異なるタンパク質複合体の混合物を含む細胞性リサートの実験データセット上で実証した。 Hydraは異種再構成法の表現力を拡大し、Cryo-EMの範囲をますます複雑なサンプルへと広げる。

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