冷冻电镜数据采集和实时电子显微图像处理技术研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:31570730
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:70.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:C0501.结构生物学
- 结题年份:2019
- 批准年份:2015
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2016-01-01 至2019-12-31
- 项目参与者:李美静; 刘高超; 薛晓宾;
- 关键词:
项目摘要
A series of breakthrough in electron cryo-microscopy (CryoEM) has significantly improved the resolution of biological structure determination to the near-atomic level. CryoEM is becoming a popular tool in structural biology. However, some bottleneck in CryoEM is limiting its application and developments to the higher level, including the low efficiency in data collection and image processing, which usually takes several weeks or even months. And the new generation of high-speed camera produces huge amount of data, more than 10TB every day, which is the largest challenge to the current system for CryoEM data collection and image processing. The goal of this project will be set to solve and/or improve these problems by developing a new system based on the requirement in acquiring and processing huge dataset, in order to make the entire CryoEM procedure more efficient. Within this system, we are planning to realize the real-time image processing by introducing general-purpose graphic processing unit (GPGPU) into the CryoEM system. The major efforts will be focused on developing new algorithm and approach to implement the CryoEM image processing by GPGPU. Our work will make the near-atomic resolution in CryoEM more obtainable and higher efficient. Meantime, this system will provide a platform for our methodological and technological development in high-resolution CryoEM, and enhance the technical level of Chinese CryoEM society.
冷冻电子显微学借助于最近几年的一系列突破性进展,分辨率获得了极大的提高,其中的一些技术手段已经可以达到近原子分辨率的水平,成为生物结构解析的重要工具。然而,冷冻电镜的数据采集和分析处理仍然是一个费时费力的工作,极大地限制着该项技术的发展和应用。同时,高分辨率所依赖的新一代高速相机,更是产生了巨大的数据量,达到每天10TB以上,这更对现有的数据采集分析系统构成了极大的挑战。为了解决这一问题,本项目将通过发展新一代的冷冻电镜自动化图像采集和实时图像处理系统,来大幅提高整个冷冻电镜应用的效率和易用性。实现基于图形处理器的高速实时图像处理算法将是本项目的研究重点之一。这些算法和软件系统的实现将极大地提高我们现有冷冻电镜系统的使用效率和易用性,使近原子分辨率的结构解析变得更加易于获得。同时这也将为我们在电镜方法和技术研究上提供一个自主研发的平台,提升我国在相应领域的技术开发能力。
结项摘要
在项目的资助下我们开发了一整套冷冻电镜数据采集和分析系统,包括从数据采集到最终的三维重构。在开发的过程中我们引入了新算法思路,来支持自动化的处理分析,包括首次引入和实现基于深度学习的蛋白颗粒识别挑选,基于粒子滤波的高误差容忍度的三维重构参数搜索算法。除了基于图像的结构分析技术,我们针对微晶电子衍射技术开发了数据采集和样品制备技术。通过引入一套适用于普通电镜的样品台相机同步控制机制,大幅降低了冷冻电镜对微晶电子衍射技术的硬件门槛,大幅降低了该技术的应用成本。针对微晶电子衍射样品制备的问题,我们提出和优化了基于聚焦离子束切割的冷冻电镜晶体样品制备方法,消除了微晶电子衍射样品制备的瓶颈问题。目前基于我们开发的微晶电子衍射系统,我们已经解析了多个超高分辨率的结构,而且我们解析的晶体结构质量多优于同期发表的文章。通过整合上述单颗粒和微晶电子衍射技术,本项目实质性地推动了相关技术的发展,使得未来原子分辨率冷冻电镜技术的大规模工业化应用成为可能。
项目成果
期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Amyloid fibril structure of alpha-synuclein determined by cryoelectron microscopy
通过冷冻电子显微镜测定α-突触核蛋白的淀粉样原纤维结构
- DOI:10.1038/s41422-018-0075-x
- 发表时间:2018
- 期刊:Cell Research
- 影响因子:44.1
- 作者:Li Yaowang;Zhao Chunyu;Luo Feng;Liu Zhenying;Gui Xinrui;Luo Zhipu;Zhang Xiang;Li Dan;Liu Cong;Li Xueming
- 通讯作者:Li Xueming
Structure of a eukaryotic cyclic-nucleotide-gated channel.
真核环核苷酸门控通道的结构。
- DOI:10.1038/nature20819
- 发表时间:2017
- 期刊:Nature
- 影响因子:64.8
- 作者:Li Minghui;Zhou Xiaoyuan;Wang Shu;Michailidis Ioannis;Gong Ye;Su Deyuan;Li Huan;Li Xueming;Yang Jian
- 通讯作者:Yang Jian
A particle-filter framework for robust cryo-EM 3D reconstruction
用于稳健冷冻电镜 3D 重建的粒子滤波器框架
- DOI:10.1038/s41592-018-0223-8
- 发表时间:2018
- 期刊:Nature Methods
- 影响因子:48
- 作者:Hu Mingxu;Yu Hongkun;Gu Kai;Wang Zhao;Ruan Huabin;Wang Kunpeng;Ren Siyuan;Li Bing;Gan Lin;Xu Shizhen;Yang Guangwen;Shen Yuan;Li Xueming
- 通讯作者:Li Xueming
DeepPicker: A deep learning approach for fully automated particle picking in cryo-EM
DeepPicker:一种用于冷冻电镜中全自动颗粒拾取的深度学习方法
- DOI:10.1016/j.jsb.2016.07.006
- 发表时间:2016
- 期刊:Journal of Structural Biology
- 影响因子:3
- 作者:Feng Wang;Huichao Gong;Gaochao Liu;Meijing Li;Chuangye Yan;Tian Xia;Xueming Li;Jianyang Zeng
- 通讯作者:Jianyang Zeng
Programming Conventional Electron Microscopes for Solving Ultrahigh-Resolution Structures of Small and Macro-Molecules
对传统电子显微镜进行编程以解决小分子和宏观分子的超高分辨率结构
- DOI:10.1021/acs.analchem.9b01162
- 发表时间:2019
- 期刊:Analytical Chemistry
- 影响因子:7.4
- 作者:Zhou Heng;Luo Feng;Luo Zhipu;Li Dan;Liu Cong;Li Xueming
- 通讯作者:Li Xueming
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其他文献
Experimental study on adsorbing of flue gas and its application in preventing spontaneous combustion of coal
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- DOI:--
- 发表时间:2018
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- 期刊:
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- 作者:李雪明;李方华;范海福
- 通讯作者:范海福
其他文献
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