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O portal de gerenciamento de dados fornece armazenamento eficiente e estruturado de imagens coletadas, dados e metadados de vários fluxos de trabalho experimentais em uma única plataforma de software. Cada experimento definido em um projeto criado consiste em um fluxo de trabalho com etapas definidas pelo cliente para capturar informações amostrais, dados coletados e metadados relacionados sem quaisquer restrições para fornecer flexibilidade máxima e usabilidade para quaisquer experimentos possíveis e todos os casos de uso (Figura 1, Figura 2). O portal de gerenciamento de dados também possui uma funcionalidade de nota de laboratório para ilustrar etapas de fluxo de trabalho, incluindo o processamento de imagens com resultados intermediários, que podem estar todos associados a um projeto e fornecer o máximo de registro possível para análise e criação de relatórios e publicações.

Figura 1: Exemplo de possível organização de dados e metadados na plataforma de gerenciamento de dados. Cada projeto pode consistir em vários experimentos, como crio-EM ou espectroscopia em massa (viz. Protocolo passo 2.3). Cada experimento pode incluir vários fluxos de trabalho definidos pelo usuário (viz. Protocolo passo 2.5), cada um consistindo de múltiplas etapas configuráveis (viz. Protocolo passo 2.7). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 2: Veja um fluxo de trabalho de projeto aberto na plataforma de gerenciamento de dados. A figura mostra metadados associados e notas à etapa aberta no fluxo de trabalho. A barra esquerda com ícones fornece acesso rápido a diferentes opções e menus da plataforma de gerenciamento de dados. O painel esquerdo inclui uma lista de fluxos de trabalho salvos (mostrado apenas um fluxo de trabalho salvo "Exp2_ApoF_EFTEM_Grid7") e um botão azul para adicionar um novo Fluxo de Trabalho. O painel central mostra etapas individuais no Fluxo de Trabalho aberto, como é mostrado para o fluxo de trabalho SPA aqui. O botão azul no canto superior direito pode adicionar um passo adicional ao fluxo de trabalho aberto. O painel direito inclui espaço para metadados gravados ou notas de entrada de usuário do fluxo de trabalho, que podem incluir texto, tabelas e imagens. Diferentes opções de formatação para o texto estão disponíveis. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
As grades Crio-EM produzidas com dispositivos tradicionais de congelamento de mergulho, como o Vitrobot, normalmente exibirão um gradiente de espessura de gelo sobre a superfície da rede. Algumas grades também podem ser danificadas (dobradas) após o manuseio manual e/ou o corte em um porta-anéis com raiva automática. A Figura 3 mostra exemplos de diferentes grades, como mostrado na visão geral do Atlas. As grades com gelo espesso ou danos devem ser excluídas de investigações mais aprofundadas.

Figura 3: Galeria de diferentes grades como visto na visão geral do Atlas. (A) Uma grade ruim com gelo espesso, (B) uma grade dobrada com má contaminação de gelo e gelo, (C) uma grade aceitável com bom gradiente de gelo, (D) uma grade típica com gelo fino bom e pequeno gradiente de gelo. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
A seleção de quadrados de grade sem danos e espessura de gelo ideal é fundamental para a coleta de conjuntos de dados de alta resolução. A espessura do gelo pode variar mesmo no nível de quadrados de grade individuais, e é, portanto, importante selecionar apenas orifícios com gelo fino de cada quadrado de grade selecionado. A Figura 4 mostra um quadrado de grade adequado com papel alumínio intacto e gelo fino no centro. O quadrado de grade mostrado é bom para definir um filtro para seleção automatizada de orifícios com gelo fino em todos os quadrados de grade selecionados, pois contém uma gama de diferentes espessuras de gelo, bem como buracos vazios sem gelo, o que é extremamente útil para definir uma faixa apropriada de intensidade no filtro de gelo na tarefa de seleção de buracos.

Figura 4: Um exemplo quadrado de grade com um gradiente de espessura de gelo, de quadrados de grade vazios no centro e gelo espesso perto das barras de grade. O filtro de qualidade do gelo pode ser usado para selecionar a faixa de intensidades dentro dos orifícios com a espessura ideal de gelo que são assim selecionadas no quadrado da grade (os orifícios com sobreposição verde). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Os resultados de benchmark utilizando o protocolo descrito foram obtidos utilizando-se a amostra de apo-ferritina de rato (apoF) do grupo Kikkawa11. ApoF é uma proteína altamente α helical que forma uma gaiola octaédral muito estável. A alta estabilidade e alta simetria fazem do ApoF uma amostra ideal para imagens crio-EM de alta resolução e processamento de imagens. A ApoF tornou-se, portanto, uma amostra padrão para avaliar o desempenho dos instrumentos crio-EM 11,12,13. Uma alíquota congelada contendo 15 mg/mL purificada amostra de apoF foi descongelada no gelo e esclarecida por centrifugação a 10.000 x g por 10 min. O supernante foi diluído para 5 mg/mL com 20 mM HEPES pH 7,5, 150 mM NaCl. 3 μL da amostra diluída foi aplicado em uma R-1.2/1.3, 300 grades de ouro de malha para 30 s. Em seguida, as grades foram borradas por 5 s antes de mergulhar congelando em etano líquido resfriado por nitrogênio líquido. O congelamento foi realizado utilizando um sistema de vitrificação totalmente automatizado a 100% de umidade e 4 °C. Todas as grades foram cortadas em autogrids e carregadas em um Cryo-TEM de 200 kV. Cerca de 3000 filmes foram coletados em um throughput de 300 filmes/h. Os dados foram processados utilizando-se os métodos descritos11 com as seguintes modificações: i) A versão Relion 4-beta foi usada em vez de Relion 3.1, ii) a coleta automatizada de partículas foi feita utilizando-se médias de classe 2D de reconstruções apoF anteriores como referências, e iii) o modelo 3D inicial foi gerado a partir da reconstrução apoF anterior baixamente aprovada para resolução de 15-Å. O agrupamento óptico não foi feito para este conjunto de dados, pois o procedimento AFIS34 usado tem sido comprovado para minimizar de forma eficiente e confiável mudanças de fase induzidas por inclinação de feixe que não limitam a qualidade dos dados para reconstruir mapas 3D nas resoluções relatadas. O refinamento 3D após o polimento bayesiano e o refinamento CTF levaram a um mapa de resolução de 1,68 Å. A resolução foi melhorada com a correção da esfera de Ewald resultando em um mapa de resolução de 1,63 Å. A visão geral dos parâmetros de coleta e processamento de dados é mostrada na Tabela 2, e o mapa final de densidade reconstruída é mostrado na Figura 5, com a curva Fourier Shell Correlation (FSC) mostrada na Figura Suplementar 8.
Tabela 2: Parâmetros de coleta de dados e processamento de imagens utilizados para a reconstrução 3D da apo-ferritin. Clique aqui para baixar esta Tabela.

Figura 5: Reconstrução crio-EM de apo-ferritin. (Painel esquerdo) renderização 3D do mapa crio-EM reconstruído apoF com resolução de 1,6 Å. (Painel direito) Visão detalhada do mapa reconstruído ao nível de cadeias laterais de aminoácidos individuais. A densidade de sidechains de aminoácidos é bem resolvida, e o modelo atômico pode ser inequivocamente construído dentro deste mapa. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Os efeitos e benefícios do uso de um filtro de energia nas reconstruções de SPA foram avaliados utilizando-se o proteasome procariótico 20S isolado de T. acidophilum. O proteasome procariótico 20S também tem sido usado como uma amostra crio-EM padrão, pois representa o núcleo catalítico estável do complexo proteasome com a simetria D7. As grades foram preparadas adicionando 4,5 μL da amostra purificada de proteasome T. acidophilum 20S em uma grade de cobre R 2/1 de tiragem de brilho. As amostras foram vitrificadas em uma mistura líquida de etano/propano utilizando um sistema de vitrificação totalmente automatizado definido para 4 °C e 100% de umidade com força de mancha de 20 e tempo de mancha de 4,5 s.
Três conjuntos de dados diferentes foram coletados da mesma grade crio-EM com quadrados de grade semelhantes usando uma largura de fenda diferente do filtro de energia na ordem: i) fenda totalmente aberta (sem fenda inserida), ii) 20 eV fenda e iii) 10 eV fenda. Os quadrados de grade foram selecionados usando um filtro de qualidade de gelo dentro do software de análise. Todos os outros parâmetros para coleta de dados e processamento de dados foram mantidos os mesmos. Os conjuntos de dados foram coletados por 15 h com um total de 4000 filmes e processados usando os métodos descritos11 usando o Relion 3.1 com a modificação de que o algoritmo de colheita de partículas laplaciana-da-gaussiana foi usado para produzir médias iniciais de classe 2D para a coleta de partículas baseadas em referência a partir dos conjuntos de dados completos. O mesmo número (102.200) de partículas selecionadas aleatoriamente foi escolhido e utilizado para a iteração final e reconstrução 3D de cada conjunto de dados. As variáveis de processamento de dados estão descritas na tabela (Tabela 3) abaixo para alcançar o mapa final de densidade EM reconstruído mostrado na Figura 6 com a curva FSC mostrada na Figura Suplementar 9. O agrupamento óptico e a correção da esfera de Ewald também não foram feitos para esses conjuntos de dados.
Tabela 3: Parâmetros de coleta de dados e processamento de imagem utilizados para a reconstrução 3D do proteasome T. acidophilum 20S. Clique aqui para baixar esta Tabela.
Tabela 4: Resumo da resolução alcançada e fator B para reconstruções crio-EM do proteasome T. acidophilum 20S usando conjuntos de dados com largura de fenda de energia diferente. Clique aqui para baixar esta Tabela.

Figura 6: Efeito da filtragem de energia em imagens crio-EM. (A) Imagens Cryo-EM em diferentes valores de desfoco coletados com ou sem fenda de 10 eV. (B) Visão geral do mapa crio-EM proteasome 20S com subunidades segmentadas. (C) Versá-lo zoom no mapa proteasome 20S com um modelo atômico equipado. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura suplementar 1: Calibração da tarefa de mudança de imagem (elipse amarela) para alinhar mudanças de imagem entre diferentes predefinições ópticas (elipses vermelhas) no software de análise, usando um cristal de gelo hexagonal que é visível na faixa de ampliação total entre 100x e 165.000x. (Topo) Calibração entre as predefinições de aquisição de dados e predefinições de altura (média) (média) entre as predefinições hole/eucentric Height e Grid Square, (inferior) calibração entre as predefinições grid Square e Atlas. Clique aqui para baixar este Arquivo.
Figura suplementar 2: Função autostigmate no software de análise (elipse amarela). (Imagem à esquerda) Imagem adquirida. (Imagem correta) Transferência de fourier da imagem adquirida mostrando anéis Thon concêntricos e seu ajuste CTF mostrado em feixes radiais. Clique aqui para baixar este Arquivo.
Figura suplementar 3: Interface de usuário da função Autocoma em software de análise (elipse amarela) para alinhamento coma. O painel de imagens mostra imagens de transferência de Fourier adquiridas em diferentes inclinações de feixe e seus ajustes ctf que são usados para o cálculo do coma. Clique aqui para baixar este Arquivo.
Figura suplementar 4: Interface de usuário da sintonia do filtro de energia. Exemplo de um bom relatório de sintonia da isoquimalidade do filtro de energia com todos os parâmetros (mostrados em texto verde) dentro das especificações. Clique aqui para baixar este Arquivo.
Figura suplementar 5: Interface de usuário da sintonia do filtro de energia. Exemplo de bom relatório de ajuste das distorções de ampliação do filtro de energia com todos os parâmetros (mostrados em texto verde) dentro das especificações. Clique aqui para baixar este Arquivo.
Figura suplementar 6: Interface de usuário da sintonia do filtro de energia. Exemplo de boa sintonia das distorções cromáticas do filtro de energia com todos os parâmetros (mostrados em texto verde) dentro das especificações. Clique aqui para baixar este Arquivo.
Figura suplementar 7: Painel DataViz do EPU Quality Monitor com uma visão geral da qualidade dos dados em um conjunto de dados crio-EM coletado. Os gráficos com dados agregados de todas as imagens/filmes coletados mostram valores (parcelas de pontos) e distribuição (parcelas de barra) de indicadores de qualidade crítica selecionados, como o CTF fit confidence (azul), defocus (laranja) e astigmatismo (verde). Um subconjunto das imagens/filmes coletados pode ser selecionado definindo filtros de parâmetro na parte superior do painel DataViz. Após a aplicação dos filtros, imagens/filmes selecionados podem ser exportados para processamento posterior em outro pacote de processamento de imagem, como Relion ou CryoSpark. Clique aqui para baixar este Arquivo.
Figura suplementar 8: Curva FSC da reconstrução final da resolução apoF para 1,6 Å, conforme relatado pelo Relion 4-beta. A curva azul mostra o FSC de mapas 3D mascarados de duas reconstruções 3D refinadas independentemente de dois conjuntos de meio-dados mutuamente exclusivos. De acordo com o padrão-ouro FSC em 0,143, a resolução do mapa 3D final reconstruído a partir do conjunto de dados completo corresponde a 1,6 Å. A curva laranja mostra o FSC das reconstruções 3D mascaradas com fases aleatórias. A queda rápida da curva FSC indica que a máscara usada não contribuiu para o FSC observado dos mapas original reconstruídos (curva azul) além da resolução ~2 Å. Clique aqui para baixar este Arquivo.
Figura suplementar 9: Curvas FSC da reconstrução final do proteasome T. acidphilum 20S utilizando diferentes larguras de fenda do filtro de energia, conforme relatado pelo Relion 3.1. As curvas azuis mostram o FSC de mapas 3D mascarados de duas reconstruções independentemente refinadas a partir de dois conjuntos de meio-dados de cada conjunto de dados, respectivamente. O FSC padrão-ouro em 0,143 indica as resoluções alcançadas dos mapas 3D finais reconstruídos a partir dos respectivos conjuntos de dados completos (resolução 2.3 Å, 2.2 Å e 2.1 Å, respectivamente). As curvas vermelhas mostram o FSC de mapas mascarados com fases aleatórias. A queda rápida das curvas FSC vermelhas indica que a máscara usada não contribuiu para o FSC dos mapas originais reconstruídos além da resolução ~3 Å. As curvas verdes mostram o FSC de mapas 3D desmascarados, que são influenciados pelo ruído em todo o volume 3D reconstruído e, portanto, caem mais cedo que o FSC dos mapas 3D mascarados. Clique aqui para baixar este Arquivo.
Disponibilidade de dados: Os mapas de densidade crio-EM foram depositados no EM Data Bank sob números de adesão: apoferritina: EMD 14173, EMPIAR-10973. 20S proteasome: EMD 14467, EMPIAR-10976.