Este artigo é um Preprint
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Local computational methods to improve the interpretability and analysis of cryo-EM maps
Preprint
em En
| PREPRINT-BIORXIV
| ID: ppbiorxiv-088013
Artigo de periódico
Um artigo publicado em periódico científico está disponível e provavelmente é baseado neste preprint, por meio do reconhecimento de similaridade realizado por uma máquina. A confirmação humana ainda está pendente.
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ABSTRACT
Cryo-electron microscopy (cryo-EM) maps usually show heterogeneous distributions of B-factors and electron density occupancies and are typically B-factor sharpened to improve their contrast and interpretability at high-resolutions. However, over-sharpening due to the application of a single global B-factor can distort processed maps causing connected densities to appear broken and disconnected. This issue limits the interpretability of cryo-EM maps, i.e. ab initio modelling. In this work, we propose 1) approaches to enhance high-resolution features of cryo-EM maps, while preventing map distortions and 2) methods to obtain local B-factors and electron density occupancy maps. These algorithms have as common link the use of the spiral phase transformation and are called LocSpiral, LocBSharpen, LocBFactor and LocOccupancy. Our results, which include improved maps of recent SARS-CoV-2 structures, show that our methods can improve the interpretability and analysis of obtained reconstructions.
cc_by_nc_nd
Texto completo:
1
Coleções:
09-preprints
Base de dados:
PREPRINT-BIORXIV
Idioma:
En
Ano de publicação:
2020
Tipo de documento:
Preprint