Cryo-elektronenmicroscopie screening Automatisering over meerdere netten met behulp van Smart Leginon
1 december 2023
Cryo-elektronenmicroscopie (cryoEM) multi-grid screening is vaak een vervelend proces dat uren aandacht vraagt. Dit protocol laat zien hoe je een standaard Leginon collectie instelt en Smart Leginon Autoscreen om dit proces te automatiseren. Dit protocol kan worden toegepast op de meeste cryoEM holleyfolieroosters.
In het Simons Electron Microscopy Center streven we ernaar om uitstekende elektronenmicroscopiediensten, expertise en training te bieden aan lokale en nationale onderzoekers, en om innovatieve methoden te ontwikkelen om workflows te optimaliseren. Ons werkterrein omvat service, ontwikkeling, machine learning en biomedisch onderzoek. We proberen een antwoord te geven: hoe kunnen we onze diensten beter optimaliseren?
Machine learning verandert het vakgebied van de elektronenmicroscopie. Het verzamelen van gegevens wordt steeds meer geautomatiseerd. Data-analysetools worden snel efficiënter.
Dit omvat het verwijderen van ruisonderdrukking, het verzamelen van deeltjes, 3G-flexibiliteitsanalyse en het bouwen van modellen. We werken de software regelmatig bij om rekening te houden met verschillende situaties, zoals verschillende roostergaten, gekantelde verzameling of bugs die zijn geïdentificeerd via bètatestsoftware in onze productieomgeving. We integreren ook feedback van onze gebruikers, zodat we voortdurend functies bieden die nuttig voor hen zijn.
Smart Leginon pakt de arbeidsintensieve en tijdrovende taken aan van het screenen van een of meer roosters op een cryoTEM. Het stelt operators en onderzoekers in staat om roosters sneller te screenen en te analyseren, terwijl er tijd vrijkomt om de net- en monstercondities parallel te optimaliseren. Dit vermindert ook de tijd en kosten van de microscoop.
Smart Leginon autoscreen biedt volledig onbemande multigrid-screening, die ongeveer 10 minuten duurt om screening voor 12 grids in te stellen. In vergelijking met handmatige screening bespaart ons protocol enkele uren per dag. Sinds de introductie van Smart Leginon is er andere gratis en commerciële software ontwikkeld voor vergelijkbare automatisering.
Overzicht
Dit protocol beschrijft de automatisering van cryo-elektronenmicroscopie (cryoEM) multi-grid screening met behulp van Smart Leginon Autoscreen. Door het instellingsproces te stroomlijnen, kunnen onderzoekers de tijd die wordt besteed aan rasterscreening aanzienlijk verminderen, wat zorgt voor een efficiëntere analyse en optimalisatie van monstercondities.
Belangrijkste studiecomponenten
Wetenschapsgebied
- Cryo-elektronenmicroscopie
- Automatisering in microscopie
- Beeldanalyse
Achtergrond
- CryoEM multi-grid screening is traditioneel arbeidsintensief.
- Automatisering kan de efficiëntie verbeteren en kosten reduceren.
- Smart Leginon Autoscreen maakt onbemande screening mogelijk.
- Machine learning verbetert gegevensverzameling en analyse in elektronenmicroscopie.
Doel van de studie
- Om het cryoEM multi-grid screening proces te automatiseren.
- Om de tijd en arbeid die betrokken zijn bij rasteranalyse te verminderen.
- Om werkstromen voor onderzoekers in elektronenmicroscopie te optimaliseren.
Gebruikte methoden
- Instelling van de Leginon-interface voor geautomatiseerde screening.
- Configuratie van verschillende targeting- en belichtingsinstellingen.
- Gebruik van de Ptolemy-applicatie voor beeldverwerking.
- Integratie van gebruikersfeedback voor continue verbetering.
Belangrijkste resultaten
- Smart Leginon Autoscreen vermindert de screeningtijd dagelijks met enkele uren.
- Operators kunnen meerdere rasters efficiënt screenen.
- Automatisering maakt parallelle optimalisatie van raster- en monstercondities mogelijk.
- Continue software-updates verbeteren de functionaliteit op basis van gebruikersbehoeften.
Conclusies
- Automatisering in cryoEM verbetert de workflow-efficiëntie aanzienlijk.
- Smart Leginon Autoscreen is een waardevol hulpmiddel voor onderzoekers.
- Toekomstige ontwikkelingen zullen waarschijnlijk doorgaan met het verbeteren van automatisering en gegevensanalyse.
Veelgestelde vragen
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.
