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Il portale di gestione dei dati fornisce un'archiviazione efficiente e strutturata di immagini, dati e metadati raccolti da più flussi di lavoro sperimentali in un'unica piattaforma software. Ogni esperimento definito in un progetto creato è costituito da un flusso di lavoro con passaggi definiti dal cliente per acquisire informazioni di esempio, dati raccolti e metadati correlati senza vincoli per fornire la massima flessibilità e usabilità per eventuali esperimenti possibili e tutti i casi d'uso (Figura 1, Figura 2). Il portale di gestione dei dati ha anche una funzionalità di nota di laboratorio per illustrare le fasi del flusso di lavoro, compresa l'elaborazione delle immagini con risultati intermedi, che possono essere tutti insieme associati a un progetto e fornire un record il più completo possibile per l'analisi e la creazione di report e pubblicazioni.

Figura 1: Esempio di possibile organizzazione di dati e metadati nella piattaforma di gestione dei dati. Ogni progetto può consistere in più esperimenti, come la crio-EM o la spettroscopia di massa (vale a dire il protocollo passo 2.3). Ogni esperimento può includere più flussi di lavoro definiti dall'utente (ad es. Passaggio del protocollo 2.5), ciascuno costituito da più passaggi configurabili (ad esempio il passaggio del protocollo 2.7). Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 2: Visualizzazione in corrispondenza di un flusso di lavoro di progetto aperto nella piattaforma di gestione dei dati. La figura mostra i metadati e le note associati al passaggio aperto nel flusso di lavoro. La barra di sinistra con icone fornisce un rapido accesso a diverse opzioni e menu della piattaforma di gestione dei dati. Il pannello di sinistra include un elenco di flussi di lavoro salvati (mostrato solo un flusso di lavoro salvato "Exp2_ApoF_EFTEM_Grid7") e un pulsante blu per aggiungere un nuovo flusso di lavoro. Il pannello centrale mostra i singoli passaggi nel flusso di lavoro aperto, come mostrato per il flusso di lavoro SPA qui. Il pulsante blu in alto a destra può aggiungere un ulteriore passaggio al flusso di lavoro aperto. Il pannello di destra include spazio per i metadati registrati o le note di input dell'utente del flusso di lavoro, che possono includere testo, tabelle e immagini. Sono disponibili diverse opzioni di formattazione per il testo. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Le griglie Cryo-EM prodotte con i tradizionali dispositivi di congelamento a immersione, come Vitrobot, in genere mostrano un gradiente di spessore del ghiaccio sulla superficie della griglia. Alcune griglie possono anche essere danneggiate (piegate) dopo la movimentazione manuale e / o il ritaglio in un supporto ad anello autogrid. La Figura 3 mostra esempi di griglie diverse, come mostrato nella panoramica dell'Atlante. Le griglie con ghiaccio spesso o danni dovrebbero essere escluse da ulteriori indagini.

Figura 3: Galleria di griglie diverse come si vede nella panoramica dell'Atlante. (A) Una griglia cattiva con ghiaccio spesso, (B) una griglia piegata con ghiaccio cattivo e contaminazione da ghiaccio, (C) una griglia accettabile con un buon gradiente di ghiaccio, (D) una griglia tipica con ghiaccio sottile buono e piccolo gradiente di ghiaccio. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
La selezione di quadrati di griglia senza danni e spessore ottimale del ghiaccio è fondamentale per la raccolta di set di dati ad alta risoluzione. Lo spessore del ghiaccio può variare anche a livello dei singoli quadrati della griglia ed è quindi importante selezionare solo fori con ghiaccio sottile in modo ottimale da ciascun quadrato della griglia selezionato. La Figura 4 mostra un quadrato a griglia adatto con lamina intatta e ghiaccio sottile al centro. Il quadrato della griglia mostrato è utile per impostare un filtro per la selezione automatica di fori con ghiaccio sottile in tutti i quadrati della griglia selezionati in quanto contiene una gamma di diversi spessori di ghiaccio e fori vuoti senza ghiaccio, che è estremamente utile per impostare un intervallo appropriato di intensità nel filtro del ghiaccio nell'attività di selezione dei fori.

Figura 4: Un esempio di quadrato della griglia con un gradiente di spessore del ghiaccio, da quadrati della griglia vuoti al centro e ghiaccio spesso vicino alle barre della griglia. Il filtro di qualità del ghiaccio può essere utilizzato per selezionare l'intervallo di intensità all'interno dei fori con lo spessore di ghiaccio ideale che vengono di conseguenza selezionati nel quadrato della griglia (i fori con sovrapposizione verde). Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
I risultati del benchmark utilizzando il protocollo descritto sono stati ottenuti utilizzando il campione di apo-ferritina di topo (apoF) del gruppo Kikkawa11. ApoF è una proteina altamente α-elicoidale che forma una gabbia ottaedrica molto stabile. L'elevata stabilità e l'elevata simmetria rendono apoF un campione ottimale per l'imaging crio-EM ad alta risoluzione e l'elaborazione delle immagini. ApoF è quindi diventato un campione standard per valutare le prestazioni degli strumenti crio-EM 11,12,13. Un'aliquota congelata contenente 15 mg/mL di campione di apoF purificato è stata scongelata su ghiaccio e chiarificata mediante centrifugazione a 10.000 x g per 10 minuti. Il surnatante è stato diluito a 5 mg/mL con 20 mM HEPES pH 7,5, 150 mM NaCl. 3 μL del campione diluito sono stati applicati su un R-1.2/1.3 a scarica a bagliore, griglie d'oro a 300 maglie per 30 s. Quindi le griglie sono state cancellate per 5 s prima di congelarsi in etano liquido raffreddato da azoto liquido. Il congelamento a tuffo è stato eseguito utilizzando un sistema di vetrificazione completamente automatizzato al 100% di umidità e 4 °C. Tutte le griglie sono state ritagliate in autogrid e caricate in un Cryo-TEM da 200 kV. Circa 3000 film sono stati raccolti con un throughput di 300 film / h. I dati sono stati elaborati utilizzando i metodi descritti11 con le seguenti modifiche: i) è stata utilizzata la versione Relion 4-beta al posto di Relion 3.1, ii) il prelievo automatico di particelle è stato effettuato utilizzando medie di classe 2D delle precedenti ricostruzioni apoF come riferimenti e iii) il modello 3D iniziale è stato generato dalla precedente ricostruzione apoF passata in basso a 15-Å risoluzione. Il raggruppamento ottico non è stato fatto per questo set di dati poiché la procedura AFIS34 utilizzata ha dimostrato di ridurre al minimo in modo efficiente e affidabile gli sfasamenti indotti dall'inclinazione del fascio che non limitano la qualità dei dati per ricostruire le mappe 3D alle risoluzioni riportate. Il perfezionamento 3D dopo la lucidatura bayesiana e il perfezionamento CTF hanno portato alla mappa di risoluzione 1,68 Å. La risoluzione è stata ulteriormente migliorata con la correzione della sfera di Ewald che ha portato a una mappa di risoluzione di 1,63 Å. La panoramica dei parametri di raccolta ed elaborazione dei dati è mostrata nella Tabella 2 e la mappa finale della densità ricostruita è mostrata nella Figura 5, con la curva FSC (Fourier Shell Correlation) mostrata nella Figura supplementare 8.
Tabella 2: Parametri di raccolta dati ed elaborazione delle immagini utilizzati per la ricostruzione 3D dell'apo-ferritina. Fare clic qui per scaricare questa tabella.

Figura 5: Ricostruzione crio-EM dell'apo-ferritina. (Pannello di sinistra) Rendering 3D della mappa crio-EM apoF ricostruita con risoluzione 1,6 Å. (Pannello di destra) Vista dettagliata della mappa ricostruita a livello delle singole catene laterali di amminoacidi. La densità delle catene laterali degli amminoacidi è ben risolta e il modello atomico può essere costruito in modo inequivocabile all'interno di questa mappa. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Gli effetti e i benefici dell'utilizzo di un filtro energetico nelle ricostruzioni SPA sono stati valutati utilizzando il proteasoma procariotico 20S isolato da T. acidophilum. Il proteasoma procariotico 20S è stato utilizzato anche come campione crio-EM standard in quanto rappresenta il nucleo catalitico stabile del complesso proteasoma con la simmetria D7. Le griglie sono state preparate aggiungendo 4,5 μL del campione di proteasoma T. acidophilum 20S purificato su una griglia di rame R 2/1 a 200 maglie a scarica luminosa. I campioni sono stati vetrificati in una miscela liquida di etano/propano utilizzando un sistema di vetrificazione completamente automatizzato impostato a 4 °C e 100% di umidità con forza di macchia di 20 e tempo di macchia di 4,5 s.
Tre diversi set di dati sono stati raccolti dalla stessa griglia crio-EM con quadrati di griglia simili utilizzando una diversa larghezza della fessura del filtro di energia nell'ordine: i) fessura completamente aperta (nessuna fessura inserita), ii) fessura da 20 eV e iii) fessura da 10 eV. I quadrati della griglia sono stati selezionati utilizzando un filtro di qualità del ghiaccio all'interno del software di analisi. Tutti gli altri parametri per la raccolta e l'elaborazione dei dati sono stati mantenuti invariati. I set di dati sono stati raccolti per 15 ore con un totale di 4000 filmati ed elaborati utilizzando i metodi descritti11 utilizzando Relion 3.1 con la modifica che l'algoritmo di raccolta delle particelle Laplacian-of-Gaussian è stato utilizzato per produrre medie iniziali di classe 2D per il prelievo di particelle basato su riferimento dai set di dati completi. Lo stesso numero (102.200) di particelle selezionate casualmente è stato scelto e utilizzato per l'iterazione finale e la ricostruzione 3D di ciascun set di dati. Le variabili di elaborazione dei dati sono descritte nella tabella (Tabella 3) sottostante per ottenere la mappa finale della densità EM ricostruita mostrata nella Figura 6 con la curva FSC mostrata nella Figura supplementare 9. Anche il raggruppamento ottico e la correzione della sfera di Ewald non sono stati eseguiti per questi set di dati.
Tabella 3: Parametri di raccolta dei dati e di elaborazione delle immagini utilizzati per la ricostruzione 3D del proteasoma T. acidophilum 20S. Fare clic qui per scaricare questa tabella.
Tabella 4: Riepilogo della risoluzione raggiunta e del fattore B per le ricostruzioni crio-EM del proteasoma T. acidophilum 20S utilizzando set di dati con diversa larghezza di fessura energetica. Fare clic qui per scaricare questa tabella.

Figura 6: Effetto del filtraggio dell'energia sulle immagini crio-EM. (A) Immagini Cryo-EM a diversi valori di sfocatura raccolti con o senza fessura da 10 eV. (B) Panoramica della mappa crio-EM del proteasoma 20S con subunità segmentate. (C) Vista zoom sulla mappa del proteasoma 20S con un modello atomico adattato. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 1 supplementare: Calibrazione dell'attività di spostamento dell'immagine (ellisse gialla) per allineare gli spostamenti dell'immagine tra diversi preset ottici (ellissi rosse) nel software di analisi, utilizzando un cristallo di ghiaccio esagonale visibile nell'intero intervallo di ingrandimento compreso tra 100x e 165.000x. (In alto) Calibrazione tra i preset Acquisizione dati e Foro/Altezza eucentrica, calibrazione (centrale) tra i preset Foro/Altezza eucentrica e Quadrato griglia, calibrazione (inferiore) tra i preset Grid Square e Atlas. Fare clic qui per scaricare questo file.
Figura 2 supplementare: Funzione di autostigmate nel software di analisi (ellisse gialla). (Immagine a sinistra) Immagine acquisita. (Immagine a destra) Trasferimento di Fourier dell'immagine acquisita che mostra gli anelli Thon concentrici e il loro adattamento CTF mostrato in fasci radiali. Fare clic qui per scaricare questo file.
Figura 3 supplementare: Interfaccia utente della funzione Autocoma nel software di analisi (ellisse gialla) per l'allineamento del coma. Il pannello immagine mostra le immagini di trasferimento di Fourier acquisite a diverse inclinazioni del fascio e i loro adattamenti CTF che vengono utilizzati per il calcolo del coma. Fare clic qui per scaricare questo file.
Figura 4 supplementare: Interfaccia utente della regolazione del filtro energetico. Esempio di un buon rapporto di tunning dell'isocromacità del filtro energetico con tutti i parametri (mostrati in testo verde) all'interno delle specifiche. Fare clic qui per scaricare questo file.
Figura supplementare 5: Interfaccia utente della regolazione del filtro energetico. Esempio di buon rapporto di messa a punto delle distorsioni di ingrandimento del filtro energetico con tutti i parametri (mostrati in testo verde) all'interno delle specifiche. Fare clic qui per scaricare questo file.
Figura supplementare 6: Interfaccia utente della regolazione del filtro energetico. Esempio di buona messa a punto delle distorsioni cromatiche del filtro energetico con tutti i parametri (mostrati in testo verde) all'interno delle specifiche. Fare clic qui per scaricare questo file.
Figura 7 supplementare: Pannello DataViz del monitor di qualità EPU con una panoramica della qualità dei dati in un set di dati cryo-EM raccolto. I grafici con i dati aggregati di tutte le immagini/filmati raccolti mostrano i valori (dot plot) e la distribuzione (grafici a barre) di indicatori di qualità critici selezionati, come il CTF fit confidence (blu), il defocus (arancione) e l'astigmatismo (verde). Un sottoinsieme delle immagini/filmati raccolti può essere selezionato impostando i filtri dei parametri nella parte superiore del pannello DataViz. Dopo aver applicato i filtri, le immagini / filmati selezionati possono essere esportati per un'ulteriore elaborazione in un altro pacchetto di elaborazione delle immagini, come Relion o CryoSpark. Fare clic qui per scaricare questo file.
Figura supplementare 8: Curva FSC della ricostruzione finale di apoF a risoluzione 1.6 Å, come riportato da Relion 4-beta. La curva blu mostra l'FSC di mappe 3D mascherate da due ricostruzioni 3D raffinate in modo indipendente da due semiset che si escludono a vicenda. Secondo il gold standard FSC a 0,143, la risoluzione della mappa 3D finale ricostruita dal set di dati completo corrisponde a 1,6 Å. La curva arancione mostra l'FSC delle ricostruzioni 3D mascherate con fasi randomizzate. La rapida caduta della curva FSC indica che la maschera utilizzata non ha contribuito all'FSC osservato delle mappe ricostruite originali (curva blu) oltre la risoluzione di ~ 2 Å. Fare clic qui per scaricare questo file.
Figura supplementare 9: Curve FSC della ricostruzione finale del proteasoma T. acidophilum 20S utilizzando diverse larghezze di fessura del filtro energetico, come riportato da Relion 3.1. Le curve blu mostrano l'FSC delle mappe 3D mascherate da due ricostruzioni raffinate in modo indipendente da due semiset di ciascun set di dati, rispettivamente. Il gold standard FSC a 0,143 indica le risoluzioni raggiunte delle mappe 3D finali ricostruite dai rispettivi set di dati completi (risoluzione 2,3 Å, 2,2 Å e 2,1 Å, rispettivamente). Le curve rosse mostrano l'FSC delle mappe mascherate con fasi randomizzate. Il rapido calo delle curve FSC rosse indica che la maschera utilizzata non ha contribuito all'FSC delle mappe originali ricostruite oltre la risoluzione di ~ 3 Å. Le curve verdi mostrano l'FSC delle mappe 3D smascherate, che sono influenzate dal rumore nell'intero volume 3D ricostruito e quindi scendono prima dell'FSC delle mappe 3D mascherate. Fare clic qui per scaricare questo file.
Disponibilità dei dati: Le mappe di densità crio-EM sono state depositate nella banca dati EM con i numeri di adesione: apoferritin: EMD 14173, EMPIAR-10973. Proteasoma 20S: EMD 14467, EMPIAR-10976.