$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Портал управления данными обеспечивает эффективное структурированное хранение собранных изображений, данных и метаданных из нескольких экспериментальных рабочих процессов на единой программной платформе. Каждый определенный эксперимент в созданном проекте состоит из рабочего процесса с заданными заказчиком шагами для сбора образцовой информации, собранных данных и связанных метаданных без каких-либо ограничений, чтобы обеспечить максимальную гибкость и удобство использования для любых возможных экспериментов и всех вариантов использования (рисунок 1, рисунок 2). Портал управления данными также имеет функциональность лабораторной заметки для иллюстрации этапов рабочего процесса, включая обработку изображений с промежуточными результатами, которые могут быть все вместе связаны с проектом и предоставлять как можно более полную запись для анализа и создания отчетов и публикаций.

Рисунок 1: Пример возможной организации данных и метаданных в платформе управления данными. Каждый проект может состоять из нескольких экспериментов, таких как крио-ЭМ или масс-спектроскопия (т.е. этап протокола 2.3). Каждый эксперимент может включать в себя несколько пользовательских рабочих процессов (например, шаг протокола 2.5), каждый из которых состоит из нескольких настраиваемых шагов (например, шаг протокола 2.7). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Рисунок 2: Просмотр открытого рабочего процесса проекта в платформе управления данными. На рисунке показаны метаданные и заметки, связанные с открытым шагом в рабочем процессе. Левая панель со значками обеспечивает быстрый доступ к различным опциям и меню платформы управления данными. Левая панель содержит список сохраненных рабочих процессов (показан только один сохраненный рабочий процесс «Exp2_ApoF_EFTEM_Grid7») и синюю кнопку для добавления нового рабочего процесса. Центральная панель показывает отдельные шаги в открытом рабочем процессе, как показано для рабочего процесса SPA здесь. Синяя кнопка в правом верхнем углу может добавить дополнительный шаг к открытому рабочему процессу. Правая панель содержит место для записанных метаданных или пользовательских примечаний рабочего процесса, которые могут включать текст, таблицы и изображения. Доступны различные параметры форматирования текста. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Крио-ЭМ сетки, изготовленные с помощью традиционных устройств погружной заморозки, таких как Vitrobot, обычно отображают градиент толщины льда над поверхностью сетки. Некоторые сетки также могут быть повреждены (согнуты) после ручного обращения и /или обрезания в кольцевой носитель с авторешеткой. На рисунке 3 показаны примеры различных сеток, как показано в обзоре атласа. Сетки с толстым льдом или повреждениями должны быть исключены из дальнейшего исследования.

Рисунок 3: Галерея различных сеток, как показано в обзоре Атласа. (A) Плохая сетка с толстым льдом, (B) изогнутая сетка с плохим льдом и ледяным загрязнением, (C) приемлемая сетка с хорошим градиентом льда, (D) типичная сетка с хорошим тонким льдом и небольшим градиентом льда. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Выбор квадратов сетки без повреждений и оптимальной толщины льда имеет решающее значение для сбора наборов данных с высоким разрешением. Толщина льда может варьироваться даже на уровне отдельных квадратов сетки, и поэтому важно выбирать из каждого выбранного квадрата сетки только отверстия с оптимально тонким льдом. На рисунке 4 показан подходящий квадрат сетки с неповрежденной фольгой и тонким льдом в центре. Показанный квадрат сетки хорош для установки фильтра для автоматического выбора отверстий с тонким льдом во всех выбранных квадратах сетки, поскольку он содержит диапазон различной толщины льда, а также пустые отверстия без льда, что чрезвычайно полезно для установки соответствующего диапазона интенсивности в ледяном фильтре в задаче выбора скважины.

Рисунок 4: Пример квадрата сетки с градиентом толщины льда, из пустых квадратов сетки в центре и толстого льда возле полос сетки. Фильтр качества льда может быть использован для выбора диапазона интенсивностей внутри отверстий с идеальной толщиной льда, которые соответственно выбираются в квадрате сетки (отверстия с зеленым наложением). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Результаты бенчмарка с использованием описанного протокола были получены с использованием образца мышиного апо-ферритина (апоФ) из группы Киккавы11. ApoF представляет собой очень α-спиральный белок, который образует очень стабильную октаэдрическую клетку. Высокая стабильность и высокая симметрия делают apoF оптимальным образцом для крио-ЭМ-визуализации и обработки изображений с высоким разрешением. Таким образом, ApoF стал стандартным образцом для оценки производительности крио-ЭМ приборов 11,12,13. Замороженную аликвоту, содержащую 15 мг/мл очищенного образца апоФ, размораживали на льду и осветляли центрифугированием при 10 000 х г в течение 10 мин. Супернатант разбавляли до 5 мг/мл с 20 мМ HEPES pH 7,5, 150 мМ NaCl. 3 мкл разбавленного образца наносили на тлеющие разряженные R-1.2/1.3, 300 сетчатые золотые решетки в течение 30 с. Затем сетки промокли на 5 с перед погружением-замораживанием в жидкий этан, охлажденный жидким азотом. Погружная заморозка проводилась с использованием полностью автоматизированной системы витрификации при 100% влажности и 4 °C. Все решетки были обрезаны в авторешетки и загружены в Крио-ТЭМ 200 кВ. Было собрано около 3000 фильмов с пропускной способностью 300 фильмов в час. Данные обрабатывались с использованием методов, описанных11, со следующими модификациями: i) вместо Relion 3.1 использовалась версия Relion 3.1, ii) автоматизированный отбор частиц осуществлялся с использованием средних значений 2D-класса предыдущих реконструкций apoF в качестве ссылок, и iii) исходная 3D-модель была сгенерирована из предыдущей реконструкции apoF с низким разрешением до 15-Å. Группировка оптики не была выполнена для этого набора данных, поскольку было доказано, что используемая процедура34 AFIS эффективно и надежно минимизирует фазовые сдвиги, вызванные наклоном луча, которые не ограничивают качество данных, для реконструкции 3D-карт с указанными разрешениями. 3D-доработка после байесовской полировки и уточнение CTF привели к отображению карты с разрешением 1,68 Å. Разрешение было дополнительно улучшено с помощью коррекции сферы Эвальда, в результате чего карта разрешения 1,63 Å. Обзор параметров сбора и обработки данных показан в таблице 2, а окончательная реконструированная карта плотности показана на рисунке 5, а кривая корреляции фурье shell (FSC) показана на дополнительном рисунке 8.
Таблица 2: Параметры сбора данных и обработки изображений, используемые для 3D-реконструкции апоферритина. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту таблицу.

Рисунок 5: Крио-ЭМ реконструкция апо-ферритина. (Левая панель) 3D-рендеринг реконструированной крио-ЭМ карты апоФ с разрешением 1,6 Å. (Правая панель) Детальный вид реконструированной карты на уровне отдельных аминокислотных боковых цепей. Плотность аминокислотных боковых цепей хорошо разрешена, и атомная модель может быть однозначно построена в рамках этой карты. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Эффекты и преимущества использования энергетического фильтра в SPA-реконструкциях оценивали с использованием прокариотической протеасомы 20S, выделенной из T. acidophilum. Прокариотическая протеасома 20S также использовалась в качестве стандартного крио-ЭМ-образца, поскольку она представляет собой стабильное каталитическое ядро протеасомного комплекса с симметрией D7. Сетки готовили путем добавления 4,5 мкл очищенного образца протеасомы T. acidophilum 20S на тлеющую разряженную 200-ячеистую медную сетку R2/1. Образцы остекливали в жидкой смеси этан/пропан с использованием полностью автоматизированной системы витрификации, установленной на 4 °C и 100% влажности с силой пятна 20 и временем пятнистости 4,5 с.
Три различных набора данных были собраны из одной и той же крио-ЭМ сетки с аналогичными квадратами сетки с использованием разной ширины щели энергетического фильтра в следующем порядке: i) щель полностью открыта (без щели), ii) щель 20 эВ и iii) щель 10 эВ. Квадраты сетки были выбраны с помощью фильтра качества льда в аналитическом программном обеспечении. Все остальные параметры сбора и обработки данных остались прежними. Наборы данных собирали в течение 15 ч с общим количеством 4000 фильмов и обрабатывали с использованием методов, описанных11 , с использованием Relion 3.1 с модификацией, что алгоритм отбора частиц Лапласиана Гаусса использовался для получения начальных средних значений 2D-класса для выборки частиц на основе эталонов из полных наборов данных. Такое же количество (102 200) случайно выбранных частиц было выбрано и использовано для окончательной итерации и 3D-реконструкции каждого набора данных. Переменные обработки данных описаны в таблице (таблица 3) ниже для получения окончательной реконструированной карты плотности ЭМ, показанной на рисунке 6 , с кривой FSC, показанной на дополнительном рисунке 9. Группировка оптики и коррекция сферы Эвальда также не были выполнены для этих наборов данных.
Таблица 3: Параметры сбора данных и обработки изображений, используемые для 3D-реконструкции протеасомы T. acidophilum 20S. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту таблицу.
Таблица 4: Сводка достигнутого разрешения и В-фактора для крио-ЭМ реконструкций протеасомы T. acidophilum 20S с использованием наборов данных с различной шириной энергетической щели. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту таблицу.

Рисунок 6: Влияние фильтрации энергии на крио-ЭМ изображения. (А) Крио-ЭМ изображения при различных значениях расфокусировки, собранные с щелью 10 эВ или без нее. (B) Обзор крио-ЭМ карты протеасом 20S с сегментированными субъединицами. (C) Масштабирование карты протеасом 20S с установленной атомной моделью. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Дополнительный рисунок 1: Задача калибровки сдвигов изображения (желтый эллипс) для выравнивания сдвигов изображения между различными оптическими пресетами (красными эллипсами) в аналитическом программном обеспечении с использованием кристалла шестиугольного льда, который виден в полном диапазоне увеличения от 100x до 165 000x. (Вверху) Калибровка между предустановками «Сбор данных» и «Высота отверстий/эвцентриков», (средняя) калибровка между предустановками «Высота отверстия/эвцентрика» и «Квадрат сетки», (внизу) калибровка между предустановками «Квадрат сетки» и «Атлас». Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.
Дополнительный рисунок 2: Функция autostigmate в аналитическом программном обеспечении (желтый эллипс). (Изображение слева) Полученное изображение. (Правое изображение) Передача Фурье полученного изображения, показывающего концентрические кольца Тона и их соответствие CTF, показанное в радиальных пучках. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.
Дополнительный рисунок 3: Пользовательский интерфейс функции Autocoma в аналитическом программном обеспечении (желтый эллипс) для выравнивания комы. На панели изображений показаны изображения передачи Фурье, полученные при различных наклонах луча, и их соответствия CTF, которые используются для расчета комы. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.
Дополнительный рисунок 4: Пользовательский интерфейс настройки энергетического фильтра. Пример хорошего отчета о настройке изохромности энергетического фильтра со всеми параметрами (показан зеленым текстом) в спецификациях. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.
Дополнительный рисунок 5: Пользовательский интерфейс настройки энергетического фильтра. Пример хорошего отчета о настройке искажений увеличения энергетического фильтра со всеми параметрами (показан зеленым текстом) в спецификациях. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.
Дополнительный рисунок 6: Пользовательский интерфейс настройки энергетического фильтра. Пример хорошей настройки хроматических искажений энергетического фильтра со всеми параметрами (показанными зеленым текстом) в рамках спецификаций. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.
Дополнительный рисунок 7: Панель DataViz монитора качества EPU с обзором качества данных в собранном наборе данных крио-ЭМ. Графики с агрегированными данными из всех собранных изображений / фильмов показывают значения (точечные графики) и распределение (гистограммы) выбранных критических показателей качества, таких как достоверность соответствия CTF (синий), расфокус (оранжевый) и астигматизм (зеленый). Подмножество собранных изображений/фильмов можно выбрать, установив фильтры параметров в верхней части панели DataViz. После применения фильтров выбранные изображения/фильмы могут быть экспортированы для дальнейшей обработки в другой пакет обработки изображений, такой как Relion или CryoSpark. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.
Дополнительный рисунок 8: Кривая FSC окончательной реконструкции apoF до разрешения 1,6 Å, как сообщает Relion 4-beta. Синяя кривая показывает FSC замаскированных 3D-карт из двух независимо уточненных 3D-реконструкций из двух взаимоисключающих полунаборов данных. Согласно золотому стандарту FSC на уровне 0,143, разрешение окончательной 3D-карты, реконструированной из полного набора данных, соответствует 1,6 Å. Оранжевая кривая показывает FSC замаскированных 3D-реконструкций с рандомизированными фазами. Быстрое падение кривой FSC указывает на то, что используемая маска не способствовала наблюдаемому FSC исходных реконструированных карт (синяя кривая) сверх разрешения ~2 Å. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.
Дополнительный рисунок 9: Кривые FSC окончательной реконструкции протеасомы T. acidophilum 20S с использованием различной ширины щели энергетического фильтра, как сообщается в Relion 3.1. Синие кривые показывают FSC маскированных 3D-карт из двух независимо уточненных реконструкций из двух полусетов данных каждого набора данных соответственно. Золотой стандарт FSC в 0,143 указывает на достигнутые разрешения окончательных 3D-карт, реконструированных из соответствующих полных наборов данных (разрешение 2,3 Å, 2,2 Å и 2,1 Å соответственно). Красные кривые показывают FSC маскированных карт с рандомизированными фазами. Быстрое падение красных кривых FSC указывает на то, что используемая маска не способствовала FSC исходных реконструированных карт сверх разрешения ~3 Å. Зеленые кривые показывают FSC незамаскированных 3D-карт, которые находятся под влиянием шума во всем реконструированном 3D-объеме и, следовательно, падают раньше, чем FSC замаскированных 3D-карт. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.
Наличие данных: Карты плотности крио-ЭМ были депонированы в банке данных ЭМ под номерами присоединения: апоферритин: EMD 14173, EMPIAR-10973. Протеасома 20S: EMD 14467, EMPIAR-10976.