学术速运|3DFlex:通过低温电子显微镜确定柔性蛋白的结构和运动

3DFlex是一种基于运动的神经网络模型,用于从cryo-EM数据中分析柔性蛋白的结构和动态行为。该方法能处理蛋白质的构象变化,解析高分辨率的3D密度,并展示分子的运动状态。在大分子机器和小融合蛋白的实验中,3DFlex表现出超越传统方法的性能,提高了密度分辨率并详细揭示了移动的二级结构元件。

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题目:3DFlex: determining structure and motion of flexible proteins from cryo-EM

文献来源:Nature Methods | Volume 20 | June 2023 | 860–870

代码:无

简介:柔性大分子的建模是单粒子低温电子显微镜(cryo-EM)中最重要的挑战之一,它有可能阐明结构生物学中的基本问题。作者引入了Three-Dimensional Flexible Refnement(3DFlex),一种基于运动的神经网络模型,用于低温电子显微镜数据的连续分子异质性。3DFlex利用了蛋白质的构象变化通常是物理过程的结果,这些物理过程在空间上运输密度,并倾向于保持局部几何结构。从二维图像数据中,3DFlex能够确定高分辨率的3D密度,并提供了一个灵活的蛋白质在其构象景观上的运动的明确构象。实验中,对于大分子机器(三snrnp剪接体复合体,易位核糖体)和小融合蛋白(TRPV1离子通道,αVβ8整合素,SARS-CoV-2 spike),3DFlex学习非刚性分子运动,同时解决移动二级结构元件的细节。3DFlex可以提高三维密度分辨率,超越现有方法的限制,因为粒子图像在构象景观上提供了相干信号。

主要内容:

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