在冷冻电镜重建中探索生成性原子模型
摘要：从用电子显微镜拍摄的一系列有噪声、无标记的2D投影图像中确定分子的3D密度图是冷冻电镜重建算法的目标。尽管重建算法通常将3D体积建模为一个参数化的体素阵列或神经网络的通用函数，但所研究蛋白质的基本原子结构对重建结构施加了明确定义的物理约束。在这项工作中，我们利用一个原子模型提供的先验信息，从冷冻电镜数据集中重建一系列3D结构的分布。我们提出了Cryofold，它是一个基于粗粒度蛋白质原子结构模型的连续3D体积分布的生成模型，使用径向基函数来模拟原子位置及其基于物理的约束。尽管以原子坐标为形式的重建目标在数学上是高度非凸的（类似于蛋白质折叠问题），但我们证明基于梯度下降的方法可以在从分布中的某个结构作为初始结构的情况下，重建一系列连续的原子结构。这种方法为整合生物物理模拟、学习的神经模型和实验数据用于3D蛋白质结构确定提供了有希望的方向。
作者：Ellen D. Zhong, Adam Lerer, Joseph H. Davis, Bonnie Berger
论文ID：2107.01331
分类：Biomolecules
分类简称：q-bio.BM
提交时间：2021-07-06