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- EMDB-22058: Apoferritin short exposure 3D reconstruction with 100% total dose -

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基本情報

登録情報
データベース: EMDB / ID: EMD-22058
タイトルApoferritin short exposure 3D reconstruction with 100% total dose
マップデータSharpened map from Cryosparc
試料
  • 細胞: Apoferritin
生物種Equus caballus (ウマ)
手法単粒子再構成法 / クライオ電子顕微鏡法 / 解像度: 3.13 Å
データ登録者Bepler T / Kelley K / Noble AJ / Berger B
資金援助 米国, 6件
OrganizationGrant number国
National Institutes of Health/National Institute of General Medical Sciences (NIH/NIGMS)R01-GM081871 米国
Other privateSimons Foundation/SF349247 米国
National Institutes of Health/National Institute of General Medical Sciences (NIH/NIGMS)F32GM128303 米国
Other privateAgouron Institute/F00316 米国
National Institutes of Health/National Institute of General Medical Sciences (NIH/NIGMS)GM103310 米国
National Institutes of Health/Office of the DirectorOD019994 米国
引用ジャーナル: Nat Commun / 年: 2020
タイトル: Topaz-Denoise: general deep denoising models for cryoEM and cryoET.
著者: Tristan Bepler / Kotaro Kelley / Alex J Noble / Bonnie Berger /
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.
履歴
登録2020年5月26日-
ヘッダ(付随情報) 公開2020年8月26日-
マップ公開2020年8月26日-
更新2020年12月2日-
現状2020年12月2日処理サイト: RCSB / 状態: 公開

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構造の表示

ムービー
  • 表面図（断面を密度値に従い着色）
  • 表面レベル: 1.3
  • UCSF Chimeraによる作画
  • ダウンロード
  • 表面図（半径に従い着色）
  • 表面レベル: 1.3
  • UCSF Chimeraによる作画
  • ダウンロード
ムービービューア
構造ビューアEMマップ:
SurfViewMolmilJmol/JSmol
添付画像

emd_22058.png

ダウンロードとリンク

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マップ

ファイルダウンロード / ファイル: emd_22058.map.gz / 形式: CCP4 / 大きさ: 64 MB / タイプ: IMAGE STORED AS FLOATING POINT NUMBER (4 BYTES)
注釈Sharpened map from Cryosparc
投影像・断面図

画像のコントロール

大きさ
明度
コントラスト
その他
軸Z (Sec.)Y (Row.)X (Col.)
1.1 Å/pix.
x 256 pix.
= 280.576 Å		1.1 Å/pix.
x 256 pix.
= 280.576 Å		1.1 Å/pix.
x 256 pix.
= 280.576 Å

表面

投影像

断面 (1/3)

断面 (1/2)

断面 (2/3)

画像は Spider により作成

ボクセルのサイズX=Y=Z: 1.096 Å
密度

ヒストグラム

ヒストグラム (対数)
表面レベル登録者による: 1.3 / ムービー #1: 1.3
最小 - 最大-1.5279415 - 3.8897748
平均 (標準偏差)0.01433433 (±0.17539893)
対称性空間群: 1
詳細

EMDB XML:

マップ形状
Axis orderXYZ
Origin000
サイズ256256256
Spacing256256256
セルA=B=C: 280.576 Å
α=β=γ: 90.0 °

CCP4マップ ヘッダ情報:

modeImage stored as Reals
Å/pix. X/Y/Z1.0961.0961.096
M x/y/z256256256
origin x/y/z0.0000.0000.000
length x/y/z280.576280.576280.576
α/β/γ90.00090.00090.000
start NX/NY/NZ79740
NX/NY/NZ93103213
MAP C/R/S123
start NC/NR/NS000
NC/NR/NS256256256
D min/max/mean-1.5283.8900.014

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添付データ

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マスク #1

ファイルemd_22058_msk_1.map
投影像・断面図
軸ZYX

投影像

断面 (1/2)
密度ヒストグラム

ヒストグラム

ヒストグラム (対数)

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ハーフマップ: Half map from Cryosparc

ファイルemd_22058_half_map_1.map
注釈Half map from Cryosparc
投影像・断面図
軸ZYX

投影像

断面 (1/2)
密度ヒストグラム

ヒストグラム

ヒストグラム (対数)

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ハーフマップ: Half map from Cryosparc

ファイルemd_22058_half_map_2.map
注釈Half map from Cryosparc
投影像・断面図
軸ZYX

投影像

断面 (1/2)
密度ヒストグラム

ヒストグラム

ヒストグラム (対数)

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試料の構成要素

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全体 : Apoferritin

全体名称: Apoferritin
要素
  • 細胞: Apoferritin

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超分子 #1: Apoferritin

超分子名称: Apoferritin / タイプ: cell / ID: 1 / 親要素: 0
由来(天然)生物種: Equus caballus (ウマ) / 器官: Spleen

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実験情報

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構造解析

手法クライオ電子顕微鏡法
解析単粒子再構成法
試料の集合状態particle

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試料調製

緩衝液pH: 7
凍結凍結剤: ETHANE

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電子顕微鏡法

顕微鏡FEI TITAN KRIOS
撮影フィルム・検出器のモデル: GATAN K2 QUANTUM (4k x 4k)
検出モード: COUNTING / 平均電子線量: 69.5 e/Å2
電子線加速電圧: 300 kV / 電子線源: FIELD EMISSION GUN
電子光学系照射モード: FLOOD BEAM / 撮影モード: BRIGHT FIELD
実験機器
モデル: Titan Krios / 画像提供: FEI Company

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画像解析

粒子像選択選択した数: 9373 / 詳細: Picked from 10% dose dataset
CTF補正ソフトウェア - 名称: CTFFIND (ver. 4)
初期モデルモデルのタイプ: INSILICO MODEL
In silico モデル: Cryosparc ab-initio from 10% dose dataset
最終 再構成想定した対称性 - 点群: O (正8面体型対称) / 解像度のタイプ: BY AUTHOR / 解像度: 3.13 Å / 解像度の算出法: FSC 0.143 CUT-OFF / ソフトウェア - 名称: cryoSPARC (ver. 2) / 使用した粒子像数: 9373
初期 角度割当タイプ: ANGULAR RECONSTITUTION / ソフトウェア - 名称: cryoSPARC (ver. 2) / 詳細: Cryosparc ab-initio from 10% dose dataset
最終 角度割当タイプ: ANGULAR RECONSTITUTION / ソフトウェア - 名称: cryoSPARC (ver. 2) / 詳細: Cryosparc homogeneous refinement

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万見について

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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://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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万見 (Yorodumi)

幾万の構造データを、幾万の視点から

  • 万見(Yorodumi)は、EMDB/PDB/SASBDBなどの構造データを閲覧するためのページです。
  • EM Navigatorの詳細ページの後継、Omokage検索のフロントエンドも兼ねています。

関連情報:EMDB / PDB / SASBDB / 3つのデータバンクの比較 / 万見検索 / 2016年8月31日: 新しいEM Navigatorと万見 / 万見文献 / Jmol/JSmol / 機能・相同性情報 / 新しいEM Navigatorと万見の変更点

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