蛋白质三维重构新算法提出 有助于提高蛋白质冷冻电镜投影图像准确度
蛋白质(protein)是构成细胞的基本有机物，是生命活动的主要承担者。机体所有重要的组成部分都需要有蛋白质的参与，可以说没有蛋白质就没有生命。
所有蛋白质都是由20种不同氨基酸连接形成的多聚体。要发挥生物学功能，蛋白质需要正确折叠为一个特定构型，主要是通过大量的非共价相互作用来实现。因此，想要了解蛋白质的作用机制，常常需要测定蛋白质的三维结构。蛋白质结构解析是分子生物学的核心课题，对于人们认识蛋白质的功能，理解疾病的发病机理，进行药物设计和疾病治疗等都具有非常重要的意义。
目前测定蛋白质结构的主要实验方式包括X射线晶体学、核磁共振谱学和电子显微学等，近年来，冷冻电镜技术在测定生物大分子结构方面也取得了突破性的进展。DeepMind 公司开发的AlphaFold已经可以从蛋白质序列预测蛋白质的三维结构，但其准确性还有待提升，其结果也只能作为预测结果使用。
兰州大学信息科学与工程学院教授路永钢课题组与兰州大学生命科学院副教授朱莉以及美国欧道明大学计算机科学系教授何静合作，提出了一种基于球面嵌入的蛋白质三维重构算法，有助于从冷冻电镜图像中重构出更加准确的蛋白质三维结构。
在该论文的实验工作中，课题组分别使用了模拟数据集和两组真实数据集对算法进行了评价。通过与目前常见的几种算法(Synchronization、LUD、EMAN 2.1和RELION-2)进行对比，验证了所提算法的有效性。模拟数据由大肠杆菌70S核糖体对应的蛋白质结构通过计算机模拟投影生成。真实数据使用了从EMPIAR数据库下载的恶性疟原虫80S核糖体数据集(EMPIAR-10028)的冷冻电镜图像，以及Hedgehog受体补丁与纳米抗体TI23复合物(EMPIAR-10328)的冷冻电镜图像。
实验结果证明了该论文提出的球面嵌入算法可以更准确地估计投影方向，并且在噪声比较高的情况下(例如SNR=0.1或0.2等)，该算法能大大降低投影角估计的误差。三维重构的结果也证明了利用该算法在不同噪声水平及不同数量的投影图像上进行重构时都具有一定的优越性，得到的重构结果具有更高的分辨率，也更加接近于真实结构。
相关论文《3D reconstruction from cryo-EM projection images using two spherical embeddings》于4月4日在线发表于《自然·通讯生物学》。
参考资料来源：中国科学报
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