Refinement of cryo-EM 3D maps with a self-supervised denoising model: crefDenoiser
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Le résumé fourni par la source
Cryogenic electron microscopy (cryo-EM) is a pivotal technique for imaging macromolecular structures. However, despite extensive processing of large image sets collected in cryo-EM experiments to amplify the signal-to-noise ratio, the reconstructed 3D protein-density maps are often limited in quality due to residual noise, which in turn affects the accuracy of the macromolecular representation. Here, crefDenoiser is introduced, a denoising neural network model designed to enhance the signal in 3D cryo-EM maps produced with standard processing pipelines. The crefDenoiser model is trained without the need for `clean' ground-truth target maps. Instead, a custom dataset is employed, composed of real noisy protein half-maps sourced from the Electron Microscopy Data Bank repository. Competing with the current state-of-the-art, crefDenoiser is designed to optimize for the theoretical noise-free map during self-supervised training. We demonstrate that our model successfully amplifies the signal across a wide variety of protein maps, outperforming a classic map denoiser and following a network-based sharpening model. Without biasing the map, the proposed denoising method leads to improved visibility of protein structural features, including protein domains, secondary structure elements and modest high-resolution feature restoration.
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Le contrôle bibliographique ouvert
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- Titre Crossref
- Refinement of cryo-EM 3D maps with a self-supervised denoising model: <i>crefDenoiser</i>
- Date Crossref
- 29/07/2024
- Éditeur
- International Union of Crystallography (IUCr)
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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ETH Zurich pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Scientific Center for Optical and Electron Microscopy pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Wrocław University of Science and Technology Department of Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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AGH University of Krakow pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Harvard University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Center for Systems Biology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Department of Systems Biology pays non établi dans la noticeInstitution
ETH Zurich, Scientific Center for Optical and Electron Microscopy et Department of Computer Science — Wrocław University of Science and Technology, avec 4 autres affiliations.
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