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清华大学生命学院和电子系合作开发冷冻电子断层成像多层重建方法

2025/09/05

文章导读
你是否知道,一串反折条纹竟可能隐藏着细胞结构解析的重大瓶颈?清华大学团队最新突破性成果——MUST多层重建法,首次实现傅里叶空间与实空间并行融合的冷冻电镜断层成像,不仅彻底消除传统方法中的混叠伪影,更大幅提升重建效率与分辨率。这项颠覆性技术如何破解长期困扰领域的离焦梯度难题?其背后隐藏着怎样的计算架构创新?揭秘高精度原位结构生物学的新起点。
— 内容由好学术AI分析文章内容生成,仅供参考。

冷冻电子断层成像(cryo-electron tomography, cryoET)技术可以观察细胞中生物大分子的原位结构,近年来受到广泛关注。在cryoET的数据处理流程中,高质量的三维断层重建(tomogram reconstruction)对于展现样品整体形貌以及后续的子断层平均(subtomogram averaging)十分重要。虽然许多图像处理步骤都是在傅里叶空间(Fourier space)中进行的,但是由于断层重构的密度图(tomogram)尺寸非常大,实现基于傅里叶空间的重建依然存在挑战。因此,目前三维断层重建的常用方法仍为实空间(real space)方法,如加权背投影(weightedback-projection, WBP)、同步迭代重建技术(simultaneous iterative reconstruction technique, SIRT)等。

近日,清华大学生命学院李雪明副教授课题组和电子系沈渊教授课题组联合在《超显微镜Ultramicroscopy在线发表题为“基于傅里叶空间的冷冻电子断层成像多层重建方法”(Fourier-based multiple-slice reconstruction in cryo-electron tomography)的研究论文。论文报道了一种基于傅里叶空间的冷冻电子断层成像三维断层重建方法MUST(MUltiple Slice Technique,图1)。该方法将三维重构密度图看作是由一系列平行平面层(parallel slice,PS)组成的,通过逐层独立计算的方法来合成最后的三维图像。而对于一个平行平面层的计算是通过在傅里叶空间按像素列投影计算得到的。由于像素列的计算是互相独立的,可以实现像素级的并行计算。由此形成实空间平面级并行与傅里叶空间像素级并行的两级并行架构,可大幅提升重建效率。通过对傅里叶空间中频点的相应加权操作,MUST可以获得与基于实空间的WBP和SIRT方法衬度相似的重构结果(图2)。研究团队同时发现,在考虑样品离焦量梯度(defocus gradient)的三维衬度传递函数校正(three-dimensional contrast transfer functioncorrection,3D-CTF correction)中,傅里叶空间中的平面状的中心截面会劈裂为一对中心共轭抛物面(pairs of conjugate central paraboloids, PCCP)。

清华大学生命学院和电子系合作开发冷冻电子断层成像多层重建方法

图1.MUST算法流程图

清华大学生命学院和电子系合作开发冷冻电子断层成像多层重建方法

图2.MUST与实空间重建方法的重构结果对比

测试表明,MUST可以实现无混叠重建,消除了由于实空间重建方法的插值误差所引入的反折条纹,以及由于实空间三维衬度传递函数校正对于离焦量梯度的离散化所引入的条纹(图3)。进一步的子断层平均实验表明,MUST通过消除傅里叶空间中的混叠,相比实空间重建方法可以获得更高分辨率的蛋白质重构结果(图4)。

清华大学生命学院和电子系合作开发冷冻电子断层成像多层重建方法

图3.重构密度图截面功率谱对比。(A-D)MUST;(E-H)NovaCTF

清华大学生命学院和电子系合作开发冷冻电子断层成像多层重建方法

图4.子断层平均结果对

清华大学生命学院副教授李雪明电子系教授沈渊为论文共同通讯作者。清华大学生命学院联合培养的电子系2020级博士生张冉颢为论文第一作者。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)设施清华基地的设施支持。


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