Cryo-EM은 과학자들이 단백질 및 기타 생물학적 분자의 구조를 3 차원으로 시각화 할 수있는 강력한 이미징 기술입니다. 이 기술은 액체 질소에서 분자 샘플을 동결 한 다음 전자 현미경을 사용하여 냉동 샘플의 사진을 찍음으로써 작용합니다. 결과 이미지는 분자의 3 차원 모델을 생성하는 데 사용될 수 있습니다.
그러나 Cryo-EM 이미지는 종종 시끄럽기 때문에 원자와 소음을 구별하기가 어려울 수 있습니다. 이것은 단백질과 같은 소분자에게 특히 그렇습니다.
"Atomhunter"라는 새로운 방법은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 Cryo-EM 이미지에서 원자를 식별합니다. 알고리즘은 알려진 원자 구조의 데이터베이스에서 교육을 받았으며이 정보를 사용하여 새로운 이미지에서 원자를 식별 할 수 있습니다.
UCSF 생물 공학 및 치료 과학과의 박사후 연구원 인 Yifan Cheng 박사는“Atomhunter는 Cryo-EM의 상당한 발전”이라고 말했다. "이를 통해 연구원들은 단백질 및 기타 생물학적 분자의보다 정확하고 상세한 이미지를 얻을 수 있습니다."
연구원들은 단백질, 바이러스 및 박테리아의 이미지를 포함하여 다양한 cryo-em 이미지에서 Atomhunter를 테스트했습니다. 그들은 Atomhunter가 원자가보기 어려운 시끄러운 이미지에서도 모든 이미지에서 원자를 식별 할 수 있음을 발견했습니다.
UCSF 생물 공학 및 치료 과학과의 교수 인 Dmitri K. Saldin 박사는“Atomhunter는 Cryo-EM 연구자들에게 큰 가치가있는 강력한 새로운 도구입니다. "이를 통해 연구원들은 단백질 및 기타 생물학적 분자의보다 정확하고 상세한 이미지를 얻을 수있게되며, 이는 그들의 구조와 기능을 더 잘 이해하게 될 것입니다."
