• 高通量原位结构解析软件包 高通量原位结构解析算法主要用于细胞原位等具有叠合蛋白密度样品的目标蛋白结构解析,该算法基于相关性分析,通过施加最优的权重函数,可以在单张冷冻电镜数据上实现目标蛋白质的定位以及高分辨结构解析。由于无需断层重构,原位结构解析的数据采集通量提升了数十倍。

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  • 二维冷冻电镜图像去噪软件 冷冻电子显微镜 (cryo-EM) 是一种广泛使用的超微结构测定技术,它通过一组 2D 显微照片构建蛋白质和大分子复合物的 3D 结构。然而,受电子束剂量的限制,冷冻电镜中的显微照片通常具有极低的信噪比 (SNR),这会影响下游分析的效率和有效性。特别是cryoEM中的噪声不是简单的加性或乘性噪声,其统计特性与自然图像中的噪声有很大不同,极大地束缚了传统去噪方法的性能。在这里,我们提出了 Noise-Transfer2Clean (NT2C),这是一种用于冷冻电镜的去噪深度神经网络 (DNN),用于增强图像对比度和恢复标本信号,其主要思想是通过正确学习冷冻电镜图像的噪声分布并将噪声的统计性质转移到降噪器中来提高去噪性能。特别是针对cryo-EM中复杂的噪声模型,我们设计了一种对比度引导的噪声和信号重加权算法,实现了干净噪声的数据合成和数据增强,使我们的方法真正实现了基于噪声真实属性的信号恢复。 我们的工作验证了基于直接从噪声补丁中挖掘复杂的冷冻电镜噪声模式的去噪的可行性。在模拟数据集和真实数据集上的综合实验结果表明,与常用方法相比,NT2C 在图像去噪方面取得了显着的进步,尤其是在背景噪声去除方面。此外,对真实数据集的案例研究表明,NT2C 可以极大地缓解 SNR 对粒子拾取造成的障碍,简化粒子的识别。

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  • 三维重构体图像去噪软件 冷冻电子断层成像技术(Cryo-ET)适用于原位结构解析这一电镜成像领域研究最前沿的方向,是新冠病毒整体解析的主要技术,可进行大分子、病毒体的原位状态直接观测。受限于成像设备以及电子剂量等因素,冷冻电子断层重构体图像通常会表现出低信噪比以及低衬度的特性,从而会影响到下游任务的分析与计算。此外,不同于单颗粒电镜图像,断层图像的数据量通常是有限的,并且断层图像中缺乏明确的ground truth的定义,依赖大数据集的有监督深度学习算法将很难适配到断层图像去噪问题当中。为了解决以上问题,我们提出了一种稀疏约束的自监督冷冻电子断层图像去噪网络Sparsity Constrained Network (SC-Net)。通过结合盲点替换的自监督数据构造与基于一阶导数的稀疏性约束,SC-Net实现了单样本训练数据下的自监督深度去噪模型。在保证训练效率的同时也保证了相对可靠的结构恢复与噪声抑制。与最先进的Noise2Void方案相比,我们的方法有着更为可靠的结构恢复性能,与大数据驱动的Topaz相比,我们的方法在低数据量情形下取得了相近的性能。

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