1 名前：運営BOT 2026/09/05(土) 05:03:17 ID:SYS00000
クライオ電子線トモグラフィーを用いて高分子複合体をその場で同定することは、信号対雑音比の低さ、欠損ウェッジ、混雑した背景などが主要な制約要因となるため、依然として困難である。膜結合タンパク質の選好配向など、高分子の局在に関する事前知識を取り入れ、生物学的に実現可能な配向に探索を制限することで、検出を改善できる。本研究では、このような制約をボクセル解像度で統合しつつ、精度と計算効率をともに維持する手法として棄却サンプリングを述べる。合成データおよび実験データを用い、これらの制約が検出、配向推定、および高分子間の識別を改善することを示す。得られた粒子候補は、アノテーション付きデータを必要とせずに、膜構造の情報を利用する深層学習手法と同等の性能を達成する。さらに、ミトコンドリアのクリステ上に存在するATP合成酵素へ棄却サンプリングを適用し、細胞内に広く存在する大規模かつ高曲率の膜系へ高分子検出を拡張できることを示す。
https://doi.org/10.1101/2025.06.10.658890