冷冻电镜密度图分辨率提升与核磁共振共振分配的新方法

### 冷冻电镜密度图分辨率提升与核磁共振共振分配的新方法 在生物研究领域，冷冻电镜（Cryo - EM）密度图的分辨率提升以及核磁共振（NMR）的共振分配是至关重要的环节。下面将详细介绍相关的新算法和应用。 #### 冷冻电镜密度图分辨率提升 为了提高冷冻电镜密度图的分辨率，提出了一种基于非负盲反卷积（NNBD）的新算法。该算法通过迭代的方式，同时学习锐化后的密度图和模糊核。其具有以下特点： - **更新方式**：采用乘法更新，无需调整学习率，与之前的梯度下降技术不同。 - **非负性保证**：更新过程确保了锐化图和点扩散函数（PSF）的非负性，并保证收敛到一个稳定点。 - **超参数自动调整**：通过分层贝叶斯公式推导超参数的更新规则，实现了完全无参数化。 - **计算复杂度降低**：利用快速傅里叶变换，大大降低了计算复杂度，能够有效处理中等和大型问题。 ##### 一维示例展示  - **SNR为20 dB时的NNBD结果**： - **数据y**：用于NNBD的数据。 - **PSF f**：真实（黑色）和估计（红色）的点扩散函数。 - **信号x**：真实（黑色）和NNBD估计（红色）的真实信号。 - **负对数似然**：在对数尺度上展示。 - **不同正则化参数下的结果**：底部行展示了固定正则化参数λ（黑色）和具有额外超参数估计的NNBD（红色）在5000次迭代后，重建信号与真实信号的绝对偏差和相关系数。同时，还展示了超参数λ随迭代次数的变化。 ##### 应用实例 为了评估模型的性能并验证其有效性，将算法应用于模拟的三维密度图，采样率为1 Å/体素。使用EMAN软件包中的pdb2mrc程序进行密度图模拟。 - **蛋白质电子密度图**： - **实验对象**：使用蓝舌病毒衣壳蛋白VP7三聚体的单体（PDB ID: 2BTV）进行验证。 - **实验结果**： - **分辨率提升**：通过计算锐化图与更高分辨率模拟密度图之间的相关系数，发现算法能够将原始图的分辨率提高近两倍，相关系数在6 Å分辨率的密度图中最高。 - **PSF估计**：估计的PSF带宽比真实值小，这主要是由于平滑先验降低了高频分量的权重，虽然会导致结构细节的损失，但可以防止噪声放大，应视为一种特性而非缺点。 - **Guinier图分析**：NNBD算法能够在很大程度上恢复高频信息，使Guinier曲线高于6 Å分辨率模拟密度图的曲线。 - **噪声影响研究**：通过向模拟密度图添加不同SNR的高斯噪声，比较了NNBD重建结果与当前最先进方法embfactor的结果。 - **结合同源结构信息**： - **实验对象**：以蓝舌病毒衣壳蛋白VP7的三聚体结构为例，结合非洲马瘟病毒衣壳蛋白（PDB ID: 1AHS）的同源结构信息进行反卷积。 - **实验步骤**： - **模拟密度图**：分别模拟2BTV