强！字节跳动，Nature Methods！
文摘
2024-11-02 10:23
北京
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低温电子显微镜（cryo-EM）是一种重要的结构生物学工具，因其能够直接观察生物大分子的构象异质性而广泛应用于生物医药、药物开发等领域。与传统的X射线晶体学和核磁共振（NMR）技术相比，cryo-EM能够处理较大且不易结晶的生物大分子，具有更好的样品适应性和成像能力。然而，cryo-EM数据集中往往存在构象异质性问题，即同一生物分子在不同状态下的结构差异，这给数据解析带来了挑战。传统算法通常将异质性视为离散簇，从而忽视了构象灵活性所导致的连续变化，导致得到的三维密度图在柔性区域模糊。近日，来自字节跳动ByteDance Research的Quanquan Gu研究课题组的研究团队在解决这一问题上取得了新进展。他们设计并实现了cryoSTAR，一个深度神经网络模型，能够同时生成密度图和粗粒度（CG）模型，从而有效解析来自cryo-EM数据集的连续构象异质性。该团队的方法依赖于将原子模型信息作为结构正则化，以帮助准确推断构象变化，显著提高了数据解析的效率和准确性。利用cryoSTAR，该团队在多个实验数据集上进行了验证，包括前催化剪接体、U4/U6.U5三小核糖核蛋白复合物和小膜蛋白TRPV1。他们的结果显示，cryoSTAR不仅能够恢复与其他方法一致的运动模式，还能够提供合理的CG模型与相应的密度图。这一新方法在处理复杂构象运动、特别是膜蛋白和小蛋白时展现出了强大的能力，为理解动态生物过程提供了重要工具。总之，cryoSTAR的成功开发为低温电子显微镜在结构生物学中的应用开辟了新的路径，代表着在解析生物大分子构象异质性方面的重要进展，并为未来的相关研究奠定了基础。👉 点击左下角“阅读原文”，即可直达原文！💖
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