論文の概要: GaussianEM: Model compositional and conformational heterogeneity using 3D Gaussians

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.21599v1
• Date: Thu, 25 Dec 2025 09:36:52 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-12-29 12:00:46.073035
• Title: GaussianEM: Model compositional and conformational heterogeneity using 3D Gaussians
• Title（参考訳）: GaussianEM:3次元ガウスを用いたモデル構成とコンフォメーションの不均一性
• Authors: Bintao He, Yiran Cheng, Hongjia Li, Xiang Gao, Xin Gao, Fa Zhang, Renmin Han,
• Abstract要約: 本稿では,Cryo-EM画像から構成的および構成的不均一性を同時にモデル化する擬似原子構造体であるGaussianEMを提案する。 このアプローチは、構造変化の直感的で解釈可能な記述を提供し、遷移軌道に沿った局所的な構造的一貫性を保持し、密度ベースモデルと対応する原子モデルの間のギャップを自然に橋渡しする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.57590175845086
• License:
• Abstract: Understanding protein flexibility and its dynamic interactions with other molecules is essential for protein function study. Cryogenic electron microscopy (cryo-EM) provides an opportunity to directly observe macromolecular dynamics. However, analyzing datasets that contain both continuous motions and discrete states remains highly challenging. Here we present GaussianEM, a Gaussian pseudo-atomic framework that simultaneously models compositional and conformational heterogeneity from experimental cryo-EM images. GaussianEM employs a two-encoder-one-decoder architecture to map an image to its individual Gaussian components, and represent structural variability through changes in Gaussian parameters. This approach provides an intuitive and interpretable description of conformational changes, preserves local structural consistency along the transition trajectories, and naturally bridges the gap between density-based models and corresponding atomic models. We demonstrate the effectiveness of GaussianEM on both simulated and experimental datasets.
• Abstract（参考訳）: タンパク質の柔軟性と他の分子との動的相互作用を理解することは、タンパク質機能の研究に不可欠である。 極低温電子顕微鏡(cryo-EM)は、分子動力学を直接観察する機会を提供する。 しかし、連続運動と離散状態の両方を含むデータセットの分析は非常に困難である。 本稿では,GaussianEMについて述べる。これはガウスの擬似原子構造であり,実験的なCryo-EM画像から構成的および構成的不均一性を同時にモデル化する。 ガウスEMは2エンコーダ・ワン・デコーダアーキテクチャを用いて、画像を個々のガウス成分にマッピングし、ガウスパラメータの変化による構造的変動を表現する。 このアプローチは、構造変化の直感的で解釈可能な記述を提供し、遷移軌道に沿った局所的な構造的一貫性を保持し、密度ベースモデルと対応する原子モデルの間のギャップを自然に橋渡しする。 シミュレーションデータと実験データの両方に対するGaussianEMの有効性を示す。

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