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清华大学生命学院李雪明课题组和电子系沈渊课题组合作开发基于柱面展开的螺旋参数测定方法

2025/09/06

文章导读
你是否曾好奇,细胞内那些神秘的螺旋结构如何精准解析?传统方法因噪声和形变举步维艰,而今清华大学李雪明与沈渊团队联手突破瓶颈,推出全新HELIS方法与软件。通过“柱面展开”技术,将弯曲螺旋拉直并转化为二维晶格,显著增强衍射信号,实现冷冻电子断层中螺旋参数的高精度测定。该方法不仅攻克低信噪比与贝塞尔重叠难题,还能识别相似螺旋构象的细微差异,在LPOR和拟菌病毒基因组纤维中均验证出色性能。集纤维追踪、三维重构与极性分析于一体,为原位解析生物大分子螺旋结构提供强大工具,推动结构生物学迈向新精度。
— 内容由好学术AI分析文章内容生成,仅供参考。

螺旋组装体(helical structure)广泛存在于细胞环境中,在细胞形态维持、物质运输、信息传递等多种生物过程中扮演着重要角色,其三维结构的解析对于揭示相关的生物过程机制具有重要意义。螺旋参数的测定是实现螺旋结构三维结构解析的关键基础。目前常用的测定方法是层线法,通过对螺旋组装体电镜图像的功率谱中的线段状衍射图样进行测量与标定,以实现螺旋参数的解算。在实际应用中,冷冻电镜(cryo-electron microscopy, Cryo-EM)图像的极低信噪比(signal-to-noise rate, SNR)、螺旋组装体的柔性形变以及功率谱中的贝塞尔重叠(Bessel overlap)现象等问题,容易导致层线的模糊与偏移,使得该类方法的应用具有极大挑战性。此外,传统的层线法主要针对单颗粒图像设计,不适用于冷冻电子断层图像,制约了在原位结构解析中的应用。

近日,清华大学生命科学学院李雪明副教授课题组和电子工程系沈渊教授课题组联合在《结构》(Structure)杂志在线发表题为“基于柱面展开的螺旋参数精确测量方法”(Accurate helical parameter estimation based on cylindrical unrolling)的研究论文。论文报道了一种名为HELIS(HELix Is Simple)的方法以及同名的软件,依托柱面晶格分析实现冷冻电子断层图像中的螺旋参数测定(图1)。该方法首先通过最小旋转标架方法(rotation minimization frame, RMF)实现弯曲螺旋组装体的拉直,并将其沿着轴线展开,得到具有二维晶格结构的展开密度图;然后通过聚合多个不同半径的柱面信息,得到增强的衍射功率谱;最后利用功率谱中的衍射点位置确定倒易基向量并解算螺旋参数。除此之外,HELIS软件中还集成了螺旋纤维追踪、单纤维三维重构以及相对极性估计等功能,便于用户观察与分析样品中螺旋组装体的形态及相互关系。

清华大学生命学院李雪明课题组和电子系沈渊课题组合作开发基于柱面展开的螺旋参数测定方法

图1.基于柱面展开的螺旋参数估计方法流程图

研究团队使用了多种形态差异较大的螺旋组装体验证了方法的有效性与准确性。在光依赖型原叶绿素氧化还原酶(light-dependent protochlorophyllide oxidoreductase, LPOR)数据的测试中,HELIS顺利得到了清晰的衍射功率谱(图2c),实现了准确的螺旋参数估计,并通过对称平均展示了LPOR的每个对称单元都是二聚体(图2d)。对于拟菌病毒的基因组纤维(mimivirusgenomic fiber, MGF)数据的测试展示了HELIS能够灵敏地检测出同种基本单元形成的若干种相近但不相同螺旋组装形式(图3)。在其他类型的数据上也展示出很高的准确性。相关的结果为高分辨结构解析以及结构功能研究奠定了必要的基础。

清华大学生命学院李雪明课题组和电子系沈渊课题组合作开发基于柱面展开的螺旋参数测定方法

图2.LPOR膜管的实验结果。(a)某根LPOR膜管的断层图像截面;(b)LPOR膜管的平均柱面展开图像;(c)LPOR膜管的管状展开功率谱。橙色箭头指示选定的一对倒易基向量,绿色数字表示衍射点的指标;(d)(b)的对称平均图像;(e)LPOR膜管的单颗粒图像;(f)LPOR膜管一段区域((e)中绿色框)的功率谱;在(b)和(c)中,水平方向和垂直方向的长度单位不同,两个方向分别提供比例尺

清华大学生命学院李雪明课题组和电子系沈渊课题组合作开发基于柱面展开的螺旋参数测定方法

图3.MGF螺旋异质性分析。(a)-(c)MGF三种不同螺旋组装体的平均柱面展开图像,下方嵌入图为叠加晶格的对称平均图,右上角显示GMC氧化还原酶二聚体的放大图;(d)-(f)与(a)-(c)对应的管状展开功率谱,虚线表示倒易晶格;(g)倒易晶格差异比较。在同一图像中用相应颜色的直线网格展示了(d)-(f)中的倒易晶格

清华大学生命科学学院副教授李雪明和电子工程系教授沈渊为论文的共同通讯作者。清华大学电子工程系2019级博士生黄铭涛为论文的第一作者。研究得到国家自然科学基金委、生命科学联合中心、北京生物结构前沿研究中心等的资金支持,并得到国家蛋白质科学研究(北京)设施清华基地的技术和设备支持。


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