胡名旭/包承龙发布人工智能算法CryoPROS以解决冷冻电镜中的优势取向问题

冷冻电子显微镜（cryogenic electron microscopy, cryo-EM）是确定生物大分子近原子分辨率结构时广泛使用的技术。在制备成像样品时，需将纯化的大分子在薄薄的水膜内进行玻璃化；接着，利用配备直接电子探测相机的透射电子显微镜，我们就可以记录单个大分子颗粒的二维投影图像。由于每个颗粒在冰层中相对于电子束的方向不同，就会产生不同取向的投影。因此，精确地确定每个二维颗粒投影的方向角，就成为生物大分子三维重建的主要目标。理想状态下，颗粒取向应均匀 ；然而，实际操作中很少观察到均匀的取向分布——这是由样本玻璃化的方式决定的。水膜边界处的两个界面会吸引大分子物体，并使它们倾向于附着在两个界面或其中一个界面上，形成“优势取向”。“优势取向”会引起密度图畸变，严重影响冷冻电镜密度图的获取和分析。

图1. 冷冻电镜技术基于电子束所成投影图像重建生物大分子密度图

为了解决这一问题，胡名旭及其合作者开发了CryoPROS软件。该软件采用深度学习算法，训练人工智能生成辅助性颗粒。将实验采集的颗粒与人工智能生成的辅助性颗粒合并，能够大幅减弱颗粒取向分布的不均匀性，消除取向估计的偏差，从而精确确定每个二维颗粒投影的方向角。

利用CryoPROS软件，在冷冻电镜领域中广泛接受的优势取向基准数据集 untitled HA-trimer (EMPIAR-10096) 可以达到3.49 Å的分辨率。长期以来，研究人员一直认为，只有通过倾斜样品台采集数据，并进行大量的三维分类、逐颗粒的CTF参数修正以及颗粒抛光(particle polishing)，才能实现如此之高的分辨率。现在，CryoPROS软件可以省却这些繁琐的步骤，而达到一样精确的分辨率。此外，CryoPROS使用计算而且非倾斜样品台采集，从而规避了倾斜样品台所带来的缺陷：让图像采集效率降低了一个数量级。

图2. CryoPROS在冷冻电镜领域中广泛接受的优势取向基准数据集 untitled HA-trimer (EMPIAR-10096)上达到3.49Å的分辨率

此外，胡名旭及其合作者还与多个冷冻电镜领域的湿实验室进行合作。在这些湿实验室提供的优势取向数据集上，CryoPROS对优势取向所带来的密度图畸变有显著的改善作用。特别是，CryoPROS通过改善颗粒的角度估计，使得异质性分析成为可能。

图3. CryoPROS改进了颗粒的角度估计，使得实现异质性分析成为可能。这项分析揭示了在二聚体界面处出现的新密度。

当前CryoPROS已在Github上发布，预印版论文也已上线。可点击文末阅读原文下载软件（https://github.com/mxhulab/cryopros），或长按下方二维码下载CryoPROS软件。

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https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.09.26.559492v1

清华大学求真书院博士生张慧，清华大学丘成桐数学中心博士生郑棣瀚，深圳医学科学院特聘研究员、北京市生物结构前沿中心（清华大学）研究员胡名旭，清华大学丘成桐数学中心助理教授、北京雁栖湖应用数学研究员助理研究员、清华大学膜生物学重点实验室研究员包承龙为CryoPROS软件的作者。

招聘副研究员

胡名旭博士，博士生导师、研究组负责人(PI)，2013年本科毕业于清华大学数学物理基科班，2018年博士毕业于清华大学生命科学院。现任深圳医学科学院特聘研究员、北京市生物结构前沿中心（清华大学）研究员。

胡名旭课题组长期专注于开发冷冻电镜图像的处理算法，已先后开发出多套先进软件；专注于解决冷冻电镜图像处理领域的难题，在该领域居于国际前沿水平。当前，课题组的研究兴趣是发展冷冻电镜的高通量结构解析技术，开发基于定向进化的蛋白设计方法，探索生物大分子的工业化应用场景。

目前，胡名旭课题组正积极招聘两名副研究员（Co-PI）。第一位候选人需精通冷冻电镜结构解析全流程，包括蛋白提纯、冷冻样品制备及电镜操作，并对冷冻电镜图像处理有所了解。如具备构建重组蛋白（尤其是支架蛋白）或表达及提纯纳米抗体的经验，将优先考虑。第二位Co-PI则需掌握蛋白质结构预测及设计流程，拥有深度学习和大模型操作经验的候选人优先。

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