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上传时间: 2021-02-26
详细说明：模板构型（LCTC）的线性组合：一种量化异构Cryo-EM数据集中结构分布的有效方法
1.引言
柔性生物分子在溶液中以具有一定功能重要性的构象形式存在。 Cryo-EM可以检测溶液中冻结的蛋白质构象，因此提供了表征这些构象变化的有前途的方法。 但是，现有软件要从Cryo-EM数据集中阐明多种构象及其分布仍然具有挑战性。 类似于通过原子轨道（“基集”）与轨道电子波函数的线性组合来构造分子轨道的想法，我们开发了一种新算法：模板构象的线性组合（LCTC），可以从中获得多个构象及其总体低温电磁数据集。 与Cryo-EM研究中广泛使用的基于聚类或基于最大相似性的方法不同，LCTC通过新颖的两阶段匹配算法将2D图像分配给通过RELION的多体细化获得的模板3D结构（“基集”） 。 我们算法的关键优势在于，基于图像轮廓的自相关函数，可以将实验2D图像快速快速分配给模板2D图像。 此第一阶段的匹配过程可以
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