電子顕微鏡画像からの単粒子解析法による自動蛋白質三次元構造解析システムの開発

利用电子显微镜图像的单粒子分析方法开发自动三维蛋白质结构分析系统

基本信息

批准号：
16770088
负责人：
小椋俊彦
金额：
$ 1.98万
依托单位：
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2004
资助国家：
日本
起止时间：
2004 至 2005
项目状态：
已结题

项目摘要

単粒子構造解析は、電子顕微鏡で撮影された蛋白質粒子の画像から3次元構造を解析する手法である。この方法では、画像内の多数の蛋白質粒子を認識し拾い上げ、同じ角度毎に加算平均することでノイズを低下させる必要がある。この平均画像から3次元構造を求めていく。我々のグループでは、粒子画像の認識方法として、三相階層型Neural Networkによる画像学習を用いる方法とSimulated Annealingによる粒子認識方法をそれぞれ開発してきた。これらの方法を併用することで、10万枚規模の画像拾い上げを自動的に行うことができ、数十万枚規模の解析を可能とした。本年度は、これらの新規に開発したアルゴリズムを用いて、これまで構造が未知の膜蛋白質の解析を進めてきた。TRPC3チャネルは、Caイオンを透過する膜蛋白質である。我々は、本チャネルをnegative-stain法により可視化し、透過型電子顕微鏡を用いて画像データを収集した。この画像に対して、Neural Networkによる方法とSimulated Annealingによる粒子認識方法を適用し、多数の蛋白質画像を短期間にかつ高精度に拾い上げた。さらに、画像の分類方法においても、我々が開発したGrowing-Neural-Gas Network法を用いることで、従来法に比較して極めて高精度な画像分類を行った。これにより、本蛋白質の基本構造を明らかにすることができ、本成果を国際学術論文誌に発表した。さらに、これまで開発してきた単粒子構造解析に関する様々な手法を解説論文としてまとめ、生物関連の雑誌上で報告した。また、こうした手法の高速化を達成するため、アルゴリズムのマルチスレッド化を進めており、これにより最新のMulti-CPUやクラスタPC上での解析期間の短縮が期待できる。

单个粒子结构分析是一种从用电子显微镜拍摄的蛋白质颗粒的图像分析三维结构的方法。在这种方法中，有必要识别并捡起图像中大量蛋白质颗粒，并以相同角度的平均值减少噪声。从这个平均图像中，我们将找到一个3D结构。我们的小组使用三个层神经网络的图像学习开发了一种识别粒子图像的方法，并通过模拟退火进行了粒子识别方法。通过一起使用这些方法，可以自动拾取100,000片的图像，从而实现数十万分析。今年，使用这些新开发的算法，我们一直在分析未知结构。 TRPC3通道是一种传播CA离子的膜蛋白。我们使用负染色方法可视化此通道，并使用透明的电子显微镜收集了图像数据。对于此图像，应用了一种神经网络和通过模拟退火的粒子识别方法，并在短时间内拾取了许多蛋白质图像。此外，在图像分类方法中，我们使用了我们开发的生长神经气体网络方法，因此与常规方法相比，图像非常准确地分类。结果，揭示了该蛋白质的基本结构，结果发表在国际学术艺术期刊上。此外，已经将与单个颗粒结构分析相关的各种方法总结为评论，并在生物杂志中进行了报道。此外，为了达到此方法的速度，算法正在转换为多线程，可以预期，这将减少最新的多CPU和群集PC的分析期。