蛋白質三維重構新算法提出 有助于提高蛋白質冷凍電鏡投影圖像準確度
【化工儀器網 項目成果】蛋白質(protein)是構成細胞的基本有機物，是生命活動的主要承擔者。機體所有重要的組成部分都需要有蛋白質的參與，可以說沒有蛋白質就沒有生命。
所有蛋白質都是由20種不同氨基酸連接形成的多聚體。要發揮生物學功能，蛋白質需要正確折疊為一個特定構型，主要是通過大量的非共價相互作用來實現。因此，想要了解蛋白質的作用機制，常常需要測定蛋白質的三維結構。蛋白質結構解析是分子生物學的核心課題，對于人們認識蛋白質的功能，理解疾病的發病機理，進行藥物設計和疾病治療等都具有非常重要的意義。
目前測定蛋白質結構的主要實驗方式包括X射線晶體學、核磁共振譜學和電子顯微學等，近年來，冷凍電鏡技術在測定生物大分子結構方面也取得了突破性的進展。DeepMind 公司開發的AlphaFold已經可以從蛋白質序列預測蛋白質的三維結構，但其準確性還有待提升，其結果也只能作為預測結果使用。
蘭州大學信息科學與工程學院教授路永鋼課題組與蘭州大學生命科學院副教授朱莉以及美國歐道明大學計算機科學系教授何靜合作，提出了一種基于球面嵌入的蛋白質三維重構算法，有助于從冷凍電鏡圖像中重構出更加準確的蛋白質三維結構。
在該論文的實驗工作中，課題組分別使用了模擬數據集和兩組真實數據集對算法進行了評價。通過與目前常見的幾種算法(Synchronization、LUD、EMAN 2.1和RELION-2)進行對比，驗證了所提算法的有效性。模擬數據由大腸桿菌70S核糖體對應的蛋白質結構通過計算機模擬投影生成。真實數據使用了從EMPIAR數據庫下載的惡性瘧原蟲80S核糖體數據集(EMPIAR-10028)的冷凍電鏡圖像，以及Hedgehog受體補丁與納米抗體TI23復合物(EMPIAR-10328)的冷凍電鏡圖像。
實驗結果證明了該論文提出的球面嵌入算法可以更準確地估計投影方向，并且在噪聲比較高的情況下(例如SNR=0.1或0.2等)，該算法能大大降低投影角估計的誤差。三維重構的結果也證明了利用該算法在不同噪聲水平及不同數量的投影圖像上進行重構時都具有一定的優越性，得到的重構結果具有更高的分辨率，也更加接近于真實結構。
相關論文《3D reconstruction from cryo-EM projection images using two spherical embeddings》于4月4日在線發表于《自然·通訊生物學》。
參考資料來源：中國科學報
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