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万見
- EMDB-19823: Subtomogram average of nucleosomes annotated by Template Learning... -

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基本情報

登録情報
データベース: EMDB / ID: EMD-19823
タイトルSubtomogram average of nucleosomes annotated by Template Learning in isolated mitotic chromosomes
マップデータSubtomogram average of nucleosome picked by Template Learning from mitotic chromosomes isolated from DT-40 cells
試料
  • 複合体: Nucleosome
キーワードNucleosome / CELL CYCLE
生物種Gallus gallus (ニワトリ)
手法サブトモグラム平均法 / クライオ電子顕微鏡法 / 解像度: 12.79 Å
データ登録者Patra G / Harastani M / Eltsov M
資金援助 フランス, 2件
OrganizationGrant number国
Agence Nationale de la Recherche (ANR)ANR-20-CE11-0020-02 フランス
Agence Nationale de la Recherche (ANR)ANR-23-CE45-0012-01 フランス
引用ジャーナル: Nat Commun / 年: 2025
タイトル: Template Learning: Deep learning with domain randomization for particle picking in cryo-electron tomography.
著者: Mohamad Harastani / Gurudatt Patra / Charles Kervrann / Mikhail Eltsov /
要旨: Cryo-electron tomography (cryo-ET) enables three-dimensional visualization of biomolecules and cellular components in their near-native state. A key challenge in cryo-ET data analysis is particle ...Cryo-electron tomography (cryo-ET) enables three-dimensional visualization of biomolecules and cellular components in their near-native state. A key challenge in cryo-ET data analysis is particle picking, often performed by template matching, which relies on cross-correlating tomograms with known structural templates. Current deep learning-based methods improve accuracy but require labor-intensive annotated datasets for supervised training. Here, we present Template Learning, a technique that combines deep learning accuracy with the convenience of training on biomolecular templates via domain randomization. Template Learning automates synthetic dataset generation, modeling molecular crowding, structural variability, and data acquisition variation, thereby reducing or eliminating the need for annotated experimental data. We show that models trained using Template Learning, and optionally fine-tuned with experimental data, outperform those trained solely on annotations. Furthermore, Template Learning provides higher precision and more uniform orientation detection than template matching, particularly for small non-spherical particles. Template Learning software is open-source, Python-based, and GPU/CPU parallelized.
履歴
登録2024年3月12日-
ヘッダ(付随情報) 公開2025年3月26日-
マップ公開2025年3月26日-
更新2025年10月15日-
現状2025年10月15日処理サイト: PDBe / 状態: 公開

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構造の表示

添付画像

emd_19823.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_19823.map.gz / 形式: CCP4 / 大きさ: 8 MB / タイプ: IMAGE STORED AS FLOATING POINT NUMBER (4 BYTES)
注釈Subtomogram average of nucleosome picked by Template Learning from mitotic chromosomes isolated from DT-40 cells
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.)
4.15 Å/pix.
x 128 pix.
= 531.2 Å		4.15 Å/pix.
x 128 pix.
= 531.2 Å		4.15 Å/pix.
x 128 pix.
= 531.2 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: 4.15 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: 1.0
最小 - 最大-0.9428706 - 7.1676426
平均 (標準偏差)0.004531786 (±0.10348538)
対称性空間群: 1
詳細

EMDB XML:

マップ形状
Axis orderXYZ
Origin000
サイズ128128128
Spacing128128128
セルA=B=C: 531.2 Å
α=β=γ: 90.0 °

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添付データ

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マスク #1

ファイルemd_19823_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)

-
ハーフマップ: Half map 1

ファイルemd_19823_half_map_1.map
注釈Half map 1
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)

-
ハーフマップ: Half map 2

ファイルemd_19823_half_map_2.map
注釈Half map 2
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 : Nucleosome

全体名称: Nucleosome
要素
  • 複合体: Nucleosome

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超分子 #1: Nucleosome

超分子名称: Nucleosome / タイプ: complex / ID: 1 / 親要素: 0
由来(天然)生物種: Gallus gallus (ニワトリ) / 組織: DT-40 culture cells
分子量理論値: 200 KDa

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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
解析サブトモグラム平均法
試料の集合状態particle

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試料調製

緩衝液pH: 9
グリッドモデル: Quantifoil / 材質: COPPER / メッシュ: 200 / 支持フィルム - 材質: CARBON / 支持フィルム - トポロジー: HOLEY
凍結凍結剤: ETHANE

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電子顕微鏡法

顕微鏡TFS KRIOS
撮影フィルム・検出器のモデル: GATAN K3 (6k x 4k) / 検出モード: COUNTING / 平均電子線量: 3.2 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: OTHER / 撮影モード: BRIGHT FIELD / Cs: 2.7 mm / 最大 デフォーカス（公称値）: 4.5 µm / 最小 デフォーカス（公称値）: 2.5 µm
試料ステージホルダー冷却材: NITROGEN
実験機器
モデル: Titan Krios / 画像提供: FEI Company

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画像解析

最終 再構成使用したクラス数: 1 / 想定した対称性 - 点群: C1 (非対称) / 解像度のタイプ: BY AUTHOR / 解像度: 12.79 Å / 解像度の算出法: FSC 0.143 CUT-OFF / 使用したサブトモグラム数: 18000
抽出トモグラム数: 1 / 使用した粒子像数: 18000 / 手法: Template Learning
詳細: New methods for unsupervised annotation of cryo-ET data
CTF補正ソフトウェア - 名称: Gctf / タイプ: PHASE FLIPPING ONLY
最終 3次元分類クラス数: 1 / 平均メンバー数/クラス: 18000 / ソフトウェア - 名称: RELION (ver. 4.0)
最終 角度割当タイプ: MAXIMUM LIKELIHOOD / ソフトウェア - 名称: RELION (ver. 4.0)
FSC曲線 (解像度の算出)

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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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