Kryo-Elektronenmikroskopie-Screening-Automatisierung über mehrere Gitter hinweg mit Smart Leginon
December 1st, 2023
Das Multi-Grid-Screening der Kryo-Elektronenmikroskopie (KryoEM) ist oft ein langwieriger Prozess, der stundenlange Aufmerksamkeit erfordert. Dieses Protokoll zeigt, wie Sie eine Standard-Leginon-Sammlung und Smart Leginon Autoscreen einrichten, um diesen Prozess zu automatisieren. Dieses Protokoll kann auf die meisten KryoEM-Löchrigfoliengitter angewendet werden.
Am Simons Electron Microscopy Center wollen wir lokalen und nationalen Forschern hervorragende Elektronenmikroskopie-Dienstleistungen, Fachwissen und Schulungen anbieten und innovative Methoden zur Optimierung von Arbeitsabläufen entwickeln. Unser Leistungsspektrum umfasst Service, Entwicklung, maschinelles Lernen und biomedizinische Forschung. Wir versuchen zu beantworten, wie wir unsere Dienstleistungen besser optimieren können.
Maschinelles Lernen verändert das Feld der Elektronenmikroskopie. Die Datenerfassung wird automatisiert. Datenanalysetools werden immer effizienter.
Dazu gehören die Entrauschung von Bildern, die Partikelauswahl, die 3G-Flexibilitätsanalyse und die Modellerstellung. Wir aktualisieren die Software regelmäßig, um verschiedene Situationen zu berücksichtigen, wie z. B. verschiedene Rasterlöcher, geneigte Sammlungen oder Fehler, die durch Beta-Testsoftware in unserer Produktionsumgebung identifiziert wurden. Wir integrieren auch das Feedback unserer Benutzer, sodass wir kontinuierlich Funktionen bereitstellen, die für sie nützlich sind.
Smart Leginon übernimmt die arbeits- und zeitaufwändigen Aufgaben des Screenings eines oder mehrerer Gitter auf einem KryoTEM. Es ermöglicht Betreibern und Forschern, Netze schneller zu screenen und zu analysieren und gleichzeitig Zeit für die parallele Optimierung der Netz- und Probenbedingungen zu gewinnen. Dies reduziert auch den Zeit- und Kostenaufwand für das Mikroskop.
Smart Leginon Autoscreen bietet ein vollständig unbeaufsichtigtes Multigrid-Screening, das etwa 10 Minuten dauert, um das Screening für 12 Raster einzurichten. Im Vergleich zum manuellen Screening spart unser Protokoll mehrere Stunden pro Tag. Seit der Einführung von Smart Leginon wurden andere freie und kommerzielle Software für eine ähnliche Automatisierung entwickelt.
Übersicht
Dieses Protokoll beschreibt die Automatisierung des Cryo-Elektronenmikroskopie (cryoEM) Multi-Raster-Screenings mit Smart Leginon Autoscreen. Durch die Optimierung des Einrichtungsprozesses können Forscher die Zeit, die für das Raster-Screening aufgewendet wird, erheblich reduzieren, was eine effizientere Analyse und Optimierung der Probenbedingungen ermöglicht.
Wichtige Studienkomponenten
Wissenschaftsbereich
- Cryo-Elektronenmikroskopie
- Automatisierung in der Mikroskopie
- Bildanalyse
Hintergrund
- CryoEM Multi-Raster-Screening ist traditionell arbeitsintensiv.
- Automatisierung kann die Effizienz steigern und Kosten reduzieren.
- Smart Leginon Autoscreen ermöglicht unbeaufsichtigtes Screening.
- Maschinelles Lernen verbessert die Datenerfassung und -analyse in der Elektronenmikroskopie.
Zweck der Studie
- Automatisierung des cryoEM Multi-Raster-Screening-Prozesses.
- Reduzierung der für die Rasteranalyse benötigten Zeit und Arbeit.
- Optimierung von Arbeitsabläufen für Forscher in der Elektronenmikroskopie.
Verwendete Methoden
- Einrichtung der Leginon-Schnittstelle für automatisiertes Screening.
- Konfiguration verschiedener Ziel- und Belichtungseinstellunge.
- Nutzung der Ptolemy-Anwendung für Bildverarbeitung.
- Integration von Benutzerfeedback für kontinuierliche Verbesserung.
Hauptergebnisse
- Smart Leginon Autoscreen reduziert die Screeningzeit täglich um mehrere Stunden.
- Bediener können mehrere Raster effizient screenen.
- Automatisierung ermöglicht eine parallele Optimierung von Raster- und Probenbedingungen.
- Kontinuierliche Software-Updates verbessern die Funktionalität basierend auf Benutzerbedürfnissen.
Schlussfolgerungen
- Automatisierung in der cryoEM verbessert die Workflow-Effizienz erheblich.
- Smart Leginon Autoscreen ist ein wertvolles Werkzeug für Forscher.
- Zukünftige Entwicklungen werden wahrscheinlich die Automatisierung und Datenanalyse weiter verbessern.
Häufig gestellte Fragen
Executive Industry Relevance
Automated cryo-electron microscopy (cryoEM) grid screening using Smart Leginon addresses a critical bottleneck in structural biology and biopharma discovery workflows. By reducing operator time and increasing throughput, this automation enhances the efficiency of early-stage structure-based drug discovery and target validation. The approach enables scalable, reproducible screening across multiple grids, supporting robust decision-making at key inflection points in the discovery pipeline.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Accelerates structural interrogation of macromolecular complexes for target validation.
- Enables rapid optimization of sample and grid conditions, reducing experimental ambiguity.
- Supports predictive confidence in structural hypotheses for portfolio triage.
Screening & Assay Development
- Prepares validated cryoEM grids for downstream high-resolution data collection workflows.
- Standardizes grid screening, improving reproducibility and quantitative assessment of sample quality.
- Facilitates scalable, unattended screening to enable reliable evaluation of multiple conditions.
Translational & Preclinical Research
- Provides structural insights that inform translational biomarker alignment when relevant.
- Ensures continuity from discovery-stage screening to preclinical structural validation.
- Reduces risk by enabling early identification of optimal sample conditions for further development.
Pipeline & Workflow Integration
Smart Leginon Autoscreen integrates into the discovery continuum from early sample optimization through lead identification and preclinical structural validation.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification by enabling rapid, reproducible grid screening.
- Screening: Delivers standardized, quantitative outputs for comparing grid and sample conditions.
- Analytics: Provides high-content imaging and statistical outputs to inform selection of grids for high-resolution data collection.
- Translational Research: Maintains structural continuity for biomarker and mechanistic studies when supported by the workflow.
- Enterprise Reuse: Establishes a scalable, reusable automation capability for multi-project screening needs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in structural studies.
- Operational Value: Standardizes and scales grid screening, reducing operator time from hours to minutes.
- Strategic Value: Enables better go/no-go decisions and capital efficiency by accelerating early-stage structural validation.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of structurally validated targets.
Implementation Considerations
- Requires expertise in cryoEM sample preparation and grid optimization.
- Depends on access to automated cryoEM instrumentation and compatible software infrastructure.
- Demands cross-team standardization of screening parameters and data management.
- May require adaptation for different grid types or sample classes as supported by the software.
- Practical limitations include microscope availability and initial setup for automation workflows.
