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タイトルTopaz-Denoise: general deep denoising models for cryoEM and cryoET.
ジャーナル・号・ページNat Commun, Vol. 11, Issue 1, Page 5208, Year 2020
掲載日2020年10月15日
著者Tristan Bepler / Kotaro Kelley / Alex J Noble / Bonnie Berger /
PubMed 要旨Cryo-electron microscopy (cryoEM) is becoming the preferred method for resolving protein structures. Low signal-to-noise ratio (SNR) in cryoEM images reduces the confidence and throughput of ...Cryo-electron microscopy (cryoEM) is becoming the preferred method for resolving protein structures. Low signal-to-noise ratio (SNR) in cryoEM images reduces the confidence and throughput of structure determination during several steps of data processing, resulting in impediments such as missing particle orientations. Denoising cryoEM images can not only improve downstream analysis but also accelerate the time-consuming data collection process by allowing lower electron dose micrographs to be used for analysis. Here, we present Topaz-Denoise, a deep learning method for reliably and rapidly increasing the SNR of cryoEM images and cryoET tomograms. By training on a dataset composed of thousands of micrographs collected across a wide range of imaging conditions, we are able to learn models capturing the complexity of the cryoEM image formation process. The general model we present is able to denoise new datasets without additional training. Denoising with this model improves micrograph interpretability and allows us to solve 3D single particle structures of clustered protocadherin, an elongated particle with previously elusive views. We then show that low dose collection, enabled by Topaz-Denoise, improves downstream analysis in addition to reducing data collection time. We also present a general 3D denoising model for cryoET. Topaz-Denoise and pre-trained general models are now included in Topaz. We expect that Topaz-Denoise will be of broad utility to the cryoEM community for improving micrograph and tomogram interpretability and accelerating analysis.
リンクNat Commun / PubMed:33060581 / PubMed Central
手法EM (単粒子)
解像度2.9 - 12.54 Å
構造データ

EMDB-22052:
Apoferritin short exposure 3D reconstruction with 10% total dose
手法: EM (単粒子) / 解像度: 3.35 Å

EMDB-22053:
Apoferritin short exposure 3D reconstruction with 25% total dose
手法: EM (単粒子) / 解像度: 2.9 Å

EMDB-22056:
Apoferritin short exposure 3D reconstruction with 50% total dose
手法: EM (単粒子) / 解像度: 3.0 Å

EMDB-22057:
Apoferritin short exposure 3D reconstruction with 75% total dose
手法: EM (単粒子) / 解像度: 3.13 Å

EMDB-22058:
Apoferritin short exposure 3D reconstruction with 100% total dose
手法: EM (単粒子) / 解像度: 3.13 Å

EMDB-22059:
Clustered protocadherin partially open conformation
手法: EM (単粒子) / 解像度: 12.54 Å

EMDB-22060:
Clustered protocadherin closed conformation
手法: EM (単粒子) / 解像度: 11.51 Å

由来
  • Equus caballus (ウマ)
  • Mus musculus (ハツカネズミ)

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万見文献について

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お知らせ

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2022年2月9日: EMDBエントリの付随情報ファイルのフォーマットが新しくなりました

EMDBエントリの付随情報ファイルのフォーマットが新しくなりました

  • EMDBのヘッダファイルのバージョン3が、公式のフォーマットとなりました。
  • これまでは公式だったバージョン1.9は、アーカイブから削除されます。

関連情報:EMDBヘッダ

外部リンク:wwPDBはEMDBデータモデルのバージョン3へ移行します

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2020年8月12日: 新型コロナ情報

新型コロナ情報

URL: https://pdbjlvh1.pdbj.org/emnavi/covid19.php

新ページ: EM Navigatorに新型コロナウイルスの特設ページを開設しました。

関連情報:Covid-19情報 / 2020年3月5日: 新型コロナウイルスの構造データ

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2020年3月5日: 新型コロナウイルスの構造データ

新型コロナウイルスの構造データ

関連情報:万見生物種 / 2020年8月12日: 新型コロナ情報

外部リンク:COVID-19特集ページ - PDBj / 今月の分子2020年2月：コロナウイルスプロテーアーゼ

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2019年1月31日: EMDBのIDの桁数の変更

EMDBのIDの桁数の変更

  • EMDBエントリに付与されているアクセスコード(EMDB-ID)は4桁の数字(例、EMD-1234)でしたが、間もなく枯渇します。これまでの4桁のID番号は4桁のまま変更されませんが、4桁の数字を使い切った後に発行されるIDは5桁以上の数字(例、EMD-12345)になります。5桁のIDは2019年の春頃から発行される見通しです。
  • EM Navigator/万見では、接頭語「EMD-」は省略されています。

関連情報:Q: 「EMD」とは何ですか？ / 万見/EM NavigatorにおけるID/アクセスコードの表記

外部リンク:EMDB Accession Codes are Changing Soon! / PDBjへお問い合わせ

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2017年7月12日: PDB大規模アップデート

PDB大規模アップデート

  • 新バージョンのPDBx/mmCIF辞書形式に基づくデータがリリースされました。
  • 今回の更新はバージョン番号が4から5になる大規模なもので、全エントリデータの書き換えが行われる「Remediation」というアップデートに該当します。
  • このバージョンアップで、電子顕微鏡の実験手法に関する多くの項目の書式が改定されました(例：em_softwareなど)。
  • EM NavigatorとYorodumiでも、この改定に基づいた表示内容になります。

外部リンク:wwPDB Remediation / OneDepデータ基準に準拠した、より強化された内容のモデル構造ファイルが、PDBアーカイブで公開されました。

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関連情報:EMDB / PDB / SASBDB / 万見 (Yorodumi) / EMN文献 / 新しいEM Navigatorと万見の変更点

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