Name: gP2S, CryoEM Deneyleri için Bir Bilgi Yönetim Sistemi (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2021-06-10T14:45:00.000+00:00
Duration: 13 min 1 s
Description: Öğrenin, kriyojenik elektron mikroskobu deneylerini gP2S bilgi yönetim sistemiyle nasıl kaydedeceğinizi ve izleyeceğinizi. Bu yöntem, yapısal biyoloji araştırmalarında veri kalitesini ve tekrarlanabilirliği artırır.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Yazarlar, kuruluşundan bu yana proje üzerinde çalışan gP2S geliştirme ekibinin diğer tüm üyelerine teşekkür ediyor: Rafał Udziela, Cezary Krzyżanowski, Przemysław Stankowski, Jacek Ziemski, Piotr Suchcicki, Karolina Pająk, Ewout Vanden Eyden, Damian Mierzwiński, Michał Wojtkowski, Piotr Pikusa, Anna Surdacka, Kamil Łuczak ve Artur Kusak. Raymond Ha ve Claudio Ciferri'ye de ekibin toplanmasına ve projenin şekillenmeye yardımcı olduğu için teşekkür ederiz.

1. gP2S'nin iş için ayarlanması
<ol><li>gP2S'de oturum açın. Başarılı giriş yapıldıktan sonra ana ekran gösterilir. NOT: Sağ üst köşede kullanıcı adı gösterilir - çıkış yapmak için buna tıklayın. Sol taraftaki gezinti çubuğu bir proje seçiciden (üstte), cryoEM iş akışını tanımlayan deneysel varlık türlerini (Örnekler, Izgaralar, Mikroskopi Oturumları, İşleme Oturumları, Haritalar ve Modeller) listeleyen bir gezinti öğeleri kümesinden ve uygulamanın Ayarlar bölümüne bir bağlantıdan oluşur.</li>
	<li>Herhangi bir deneme günlüğe kaydedilmeden önce, Ayarlar bölümünü cryoEM tesisinde kullanılmakta olan Projeler, Ekipman, Sarf Malzemeleri, Yazılım ve Protokoller hakkında bilgilerle doldurun. Ayarlar, yeni araçlar ve projeler eklenerek ve mevcut girişler düzenlenerek herhangi bir zamanda güncellenebilir; ancak, gP2S'deki tüm varlıklar gibi, Ayarlar varlıkları oluşturulduktan sonra silinemez.</li>
</ol>2. En az bir projeyi yapılandırma
<ol><li>Projeler > Ayarlar 'agidin.</li>
	<li>Yeni Proje Oluştur 'utıklatın.</li>
	<li>Proje etiketi yazın.</li>
	<li>Kaydet 'itıklatın.</li>
</ol>3. En az bir Yüzey İşleme Makinesi yapılandırın.
NOT: Yüzey işleme makineleri EM ızgaralarının yüzey özelliklerini değiştirmek için kullanılır - en yaygın olarak kızdırma deşarjları veya plazma temizleyicileridir.
<ol><li>Ekipman bölümünden Yüzey İşleme Makinesi'ni seçin.</li>
	<li>Yeni Makine Oluştur 'utıklatın.</li>
	<li>Makineyi daha sonra tanımlamaya hizmet edecek bir etiket girin.</li>
	<li>Üreticisini, Modelini ve Konumunu Sağlayın.</li>
	<li>Kaydet 'itıklatın.</li>
</ol>4. En az bir Izgara Türü kaydedin.
NOT: Izgara Türleri, belirli partiler veya çok sayıda ızgara değil, ızgara modellerini (örneğin, "300 ağ bakır ızgaralarda 2-μm delikli karbon filmi") tanımlamak içindir.
<ol><li>Sarf Malzemeleri bölümünden Izgara Türü 'nüseçin.</li>
	<li>Yeni Kılavuz Türü Oluştur 'utıklatın.</li>
	<li>Kılavuz Türü etiketi, Üretici ve Açıklama girin.</li>
	<li>Kaydet 'itıklatın.</li>
</ol>5. En az bir Vitrifikasyon Makinesi kaydedin
<ol><li>Ekipman bölümünde Vitrifikasyon Makinesi'ni seçin.</li>
	<li>Yeni Makine Oluştur 'utıklatın.</li>
	<li>Üreticisini, Modelini ve Konumunu Sağlayın.</li>
	<li>Kaydet 'itıklatın.</li>
</ol>6. En az bir Blotting Kağıdı kaydedin
<ol><li>Sarf Malzemeleri bölümünden Kağıt Şişir 'iseçin.</li>
	<li>Yeni Blotting Kağıdı Oluştur 'utıklatın.</li>
	<li>Blotting Paper etiketi, Üretici ve Model yazın.</li>
	<li>Kaydet 'itıklatın.</li>
</ol>7. En az bir Cryo Depolama Cihazı kaydedin
<ol><li>Ekipman bölümünde Cryo Depolama Aygıtı 'nıseçin.</li>
	<li>Yeni Depolama Aygıtı Oluştur 'utıklatın.</li>
	<li>Aygıtın Üretici, Model ve Konumunu girin.</li>
	<li>Eklenen depolama aygıtının silindirlere, tüplere ve/veya kutulara sahip olup olmadığını belirtmek için geçiş anahtarlarını ayarlayın. NOT: Varsa, gP2S, kullanıcılar tek tek ızgaralar için depolama konumlarını günlüğe kaydettiğinde kullanıcıların daha sonra ilgili silindir, tüp ve/veya kutu tanımlayıcılarını belirtmesine izin verir. Yukarıdaki Ekipman ve Sarf Malzemeleri parçaları kurulu olarak, üç tür Protokol oluşturmak mümkündür - Yüzey İşleme, Negatif Lekelenme ve Vitrifikasyon.</li>
</ol>8. En az bir Yüzey İşlem Protokolü kaydedin
<ol><li>Protokoller bölümünden Yüzey İşlemi'ni seçin.</li>
	<li>Yeni protokol oluştur 'utıklatın.</li>
	<li>İletişim Kuralını tanımlamak için bir etiket girin.</li>
	<li>Yüzey İşlem Makinelerinden birini seçin.</li>
	<li>Bu protokol sırasında kullanılan ayarları belirtin: deşarjın süresi, akımı ve polaritesi ve basıncın yanı sıra atmosferdeki tüm katkı maddeleri.</li>
	<li>Kaydet 'itıklatın.</li>
</ol>9. En az bir negatif leke protokolü oluşturun
<ol><li>Protokoller bölümünde Negatif Leke'yi seçin.</li>
	<li>Yeni protokol oluştur 'utıklatın.</li>
	<li>Bir protokol etiketi girin.</li>
	<li>Adı, pH'ı ve ağır metal tuz konsantrasyonu için değerler vererek lekeyi tanımlayın.</li>
	<li>Lekelenmeden önce lekenin kuluçka süresini belirtin.</li>
	<li>Protokolün serbest metin açıklamasını girin.</li>
	<li>Kaydet 'itıklatın.</li>
</ol>10. En az bir ızgara dondurma protokolünü kaydedin
<ol><li>Protokoller bölümünde Vitrification'ı seçin.</li>
	<li>Yeni protokol oluştur 'utıklatın.</li>
	<li>Bir protokol etiketi girin.</li>
	<li>Açılan listeden ilgili Vitrifikasyon Makinesini seçin.</li>
	<li>Bu iletişim kuralında kullanılan Blotting Paper'ı seçin.</li>
	<li>Ardından, kalan deneysel bilgileri sağlayın: bağıl nem, sıcaklık, leke kuvveti, leke sayısı, leke süresi, bekleme süresi, boşaltma süresi, örnek uygulama sayısı.</li>
	<li>Serbest metin açıklaması girin.</li>
	<li>Kaydet 'itıklatın. NOT: Protokolleri yapılandırdıktan sonra hem kriyo hem de negatif leke ızgaraları oluşturmak mümkündür. GP2S'yi, Mikroskopi oturumlarından başlayarak iş akışındaki sonraki adımları kaydetmek için bir Mikroskop, Elektron Dedektörü ve Örnek Tutucu yapılandırmak gerekir.</li>
</ol>11. En az bir mikroskop kaydedin
<ol><li>Ekipman bölümünden Mikroskop'u seçin.</li>
	<li>Yeni Mikroskop Oluştur'u tıklatın.
</li>
	<li>Mikroskop etiketi yazın.</li>
	<li>Üreticisini, Modelini ve Konumunu Sağlayın.</li>
	<li>80, 120, 200 ve 300 kV önceden ayarlanmış listeden, bu mikroskopta hangi hızlanma voltajlarının yapılandırıldığını ve kullanılabilir olduğunu seçin.</li>
	<li>Kondenser ("C2") ve nesnel açıklıkların listesini belirtin. NOT: Her tür için, biri bu mikroskop için varsayılan diyafram olarak belirlenmiş 4 adede kadar diyafram yuvası yapılandırılabilir. Objektif diyafram açıklıkları söz konusu olduğunda, yuvalardan bir veya daha fazlasının bir faz plakası tarafından alındığını ve bu durumda çap parametresinin devre dışı bırakılırsa.</li>
	<li>Bu mikroskobun bir otomatik yükleyici ile donatılıp donatılamayacağını veya bir yan giriş tutucusu gerektirip gerektirmediğini belirtin.</li>
	<li>Mikroskobun bir enerji filtresi ile donatılıp takılmadığını belirtin.</li>
	<li>Ekstraksiyon voltajı, top lens ayarı, spot boyutu ve enerji filtresi yarık genişliği (ilgiliyse) için varsayılan değerleri sağlayın. Sağlanan değerler, kullanıcılar Mikroskopi Oturumları oluşturduğunda kullanılacaktır.</li>
</ol>12. En az bir elektron dedektörü kaydedin
<ol><li>Ekipman bölümünden Elektron Dedektörü'nün öğesini seçin.</li>
	<li>Tıklayın Yeni Elektron Dedektörü.</li>
	<li>Bir etiket, üretici ve model girin.</li>
	<li>Bir açılan listeden bu dedektörün monte edildiği Mikroskobu seçin.</li>
	<li>Bu mikroskop dedektörü kombinasyonu için kalibre edilmiş en az bir büyütme ekleyin:<ol>
<li>Büyütmeler altında Yeni Ekle 'yiseçin.</li>
		<li>Hem nominal hem de kalibre edilmiş büyütme değerleri sağlayın.</li>
		<li>Beklenen tüm büyütme ayarları için bu adımları yineleyin. Bu büyütme ayarları daha sonra Mikroskopi Oturumları'nı günlüğe kaydeden kullanıcılar için bir açılan seçicide kullanılabilir.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Dedektörün elektron sayımı, doz fraksiyonasyonu ve süper çözünürlük yapıp yapamayacağını belirtmek için onay kutularını kullanın.</li>
	<li>Son olarak, dedektörün ek spesifikasyonlarını sağlayın: elektron başına sayım faktörü (olay elektronunun kaydettiği ortalama sayım sayısı), her pikselin doğrusal boyutu (μm cinsinden) ve piksel satır ve sütunlarının sayısı.</li>
	<li>Kaydet'i tıklatın
</li>
</ol>13. Yan giriş numune tutucuları gerektiren bir veya daha fazla mikroskop varsa, mevcut numune tutucuları gP2S'ye kaydedin.
<ol><li>Ekipman bölümünden Örnek Tutucu 'yaseçin.</li>
	<li>Yeni Tutucu Oluştur 'atıklayın.</li>
	<li>Bir etiket, üretici, model ve konum girin.</li>
	<li>Numune tutucu için maksimum eğimi (derece olarak) belirtin.</li>
	<li>Kriyojenik EM ızgaralarını tutup tutamayacağı ve çift eksenli eğilme yeteneğine sahip olup olmadığını belirtmek için onay kutularını kullanın.</li>
	<li>Açılan listeden, bu tutucunun kullanılabileceği tüm mikroskopları seçin. NOT: Bu, kullanıcılar yan giriş mikroskoplarını kullanarak Mikroskopi Oturumları'nın kaydını yaptığında yalnızca ilgili tutucuların listelendiğinden emin olur.</li>
	<li>Kaydet 'itıklatın.</li>
</ol>14. Her Mikrokopi Oturumu ile ilişkili dizin adını ayarlarken gP2S'nin izleyeceği deseni belirtin.
NOT: gP2S'nin bir Mikroskopi Oturumu sırasında kaydedilen görüntü verilerinin depolanmasını sağlamak için otomatik olarak bir dizin adı oluşturması çok yararlı olabilir. Bu, depolama dizinlerinin sistematik, bilgi açısından zengin adlandırılmasını sağlar. Her Mikroskopi Oturumu ile ilişkili dizin adını ayarlarken gP2S'nin izleyeceği deseni belirtin.
<ol><li>Yönetici bölümünde Ayarlar'ı seçin.</li>
	<li>Dizin adı desen dizesini düzenleyin. NOT: Bu dize aşağıdaki değişkenleri içerebilir: proje etiketi, Izgara Kimliği, Izgara etiketi, Mikroskopi Oturum etiketi, Mikroskopi Oturumu başlangıç tarihi, Mikroskopi Oturumu başlangıç saati ve Mikroskop etiketi, ${} ile sınırlandırılmıştır. Bu değişkenler dışında, dizin adı desenleri çoğu karakter içerebilir. Örneğin, varsayılan dizin adı deseni ${GridLabel}_${MicroscopyStartDate}_${ProjectLabel}_${MicroscopeLabel}_grid_${GridID}_session_${MicroscopySessionID}'dir. Şimdi, Mikroskopi Oturumlarına kadar ve dahil olmak üzere deneysel varlıkların kaydedilmesini sağlamak için yeterli Ayarlar yapılandırılmıştır.</li>
</ol>15. Kullanıcıların kullanabileceği görüntü işleme yazılımını kaydedin.
NOT: Bu, İşleme Oturumlarının ve sonraki varlık türlerinin (Haritalar ve Modeller) kaydedilmesini sağlar.
<ol><li>Görüntü İşleme 'yiseçin.</li>
	<li>Yeni Görüntü İşleme Yazılımı Oluştur 'utıklatın.</li>
	<li>Yazılımın adını yazın</li>
	<li>Kullanıcıların kullanabileceği tüm sürümleri listeleyin:<ol>
<li>Yazılım sürüm(ler)in altında Yeni Ekle 'yiseçin.</li>
		<li>Yazılım sürümünü girin. NOT: Bu, kullanıcıların Görüntü İşleme Oturumları'nı kaydederken sonuçlarına ulaşmak için tam olarak hangi yazılım sürümünü kullandıklarını belirtmelerini sağlar. Bu, gP2S'nin gerekli yapılandırmasını tamamlar. Kullanıcılar artık aşağıdaki bölümde açıklandığı gibi elektron mikroskopi deneylerini açıklayan önemli meta verileri doğru bir şekilde yakalayabilmelidir.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

<ol><li>Cheng, Y., Grigorieff, N., Penczek, P. A., Walz, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+Primer+to+Single-Particle+Cryo-Electron+Microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Cell%22%5BJournal%5D)">A Primer to Single-Particle Cryo-Electron Microscopy.</a> Cell. 161 (3), 438-449 (2015).</li>
<li>High-End Cryo-EMs Worldwide. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://www.google.com/maps/d/u/0/viewer?mid=1eQ1r8BiDYfaK7D1S9EeFJEgkLggMyoaT">https://www.google.com/maps/d/u/0/viewer?mid=1eQ1r8BiDYfaK7D1S9EeFJEgkLggMyoaT</a> (2021).</li>
<li>Renaud, J. -P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cryo-EM+in+drug+discovery%3A+achievements%2C+limitations+and+prospects%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Reviews+Drug+Discovery%22%5BJournal%5D)">Cryo-EM in drug discovery: achievements, limitations and prospects.</a> Nature Reviews Drug Discovery. 17 (7), 471-492 (2018).</li>
<li>Alewijnse, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Best+practices+for+managing+large+CryoEM+facilities%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Structural+Biology%22%5BJournal%5D)">Best practices for managing large CryoEM facilities.</a> Journal of Structural Biology. 199 (3), 225-236 (2017).</li>
<li>Rees, I., Langley, E., Chiu, W., Ludtke, S. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((EMEN2%3A+An+Object+Oriented+Database+and+Electronic+Lab+Notebook%5BTitle%5D)+AND+%22Microscopy+and+Microanalysis%22%5BJournal%5D)">EMEN2: An Object Oriented Database and Electronic Lab Notebook.</a> Microscopy and Microanalysis. 19 (1), 1-10 (2013).</li>
<li>Delagenière, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ISPyB%3A+an+information+management+system+for+synchrotron+macromolecular+crystallography%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">ISPyB: an information management system for synchrotron macromolecular crystallography.</a> Bioinformatics. 27 (22), 3186-3192 (2011).</li>
<li>dela Rosa-Trevín, J. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Scipion%3A+A+software+framework+toward+integration%2C+reproducibility+and+validation+in+3D+electron+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Structural+Biology%22%5BJournal%5D)">Scipion: A software framework toward integration, reproducibility and validation in 3D electron microscopy.</a> Journal of Structural Biology. 195 (1), 93-99 (2016).</li>
<li>EMPIAR deposition manual. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://www.ebi.ac.u/pdbe/emdb/empiar/depostion/manual/#manScipion">https://www.ebi.ac.u/pdbe/emdb/empiar/depostion/manual/#manScipion</a> (2021).</li>
<li>Iudin, A., Korir, P. K., Salavert-Torres, J., Kleywegt, G. J., Patwardhan, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((EMPIAR%3A+a+public+archive+for+raw+electron+microscopy+image+data%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Methods%22%5BJournal%5D)">EMPIAR: a public archive for raw electron microscopy image data.</a> Nature Methods. 13 (5), 387-388 (2016).</li>
<li>Vue.js. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://vuejs.org">https://vuejs.org</a> (2021).</li>
<li>Spring Boot. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://spring.io/projects/spring-boot">https://spring.io/projects/spring-boot</a> (2021).</li>
<li>Lightweight Directory Access Protocol. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://ldap.com">https://ldap.com</a> (2021).</li>
<li>Vue CLI. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://cli.vuejs.org">https://cli.vuejs.org</a> (2021).</li>
<li>Element, A Desktop UI Library. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://element.eleme.io">https://element.eleme.io</a> (2021).</li>
<li>Sass. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://sass-lang.com/">https://sass-lang.com/</a> (2021).</li>
<li>Karma. , Available from: 
 <a target="_blank" href="http://karma-runner.github.io/">http://karma-runner.github.io/</a> (2021).</li>
<li>Node.js. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://nodejs.org/">https://nodejs.org/</a> (2021).</li>
<li>Java. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://www.java.com/">https://www.java.com/</a> (2021).</li>
<li>Apache Tomcat. , Available from: 
 <a target="_blank" href="http://tomcat.apache.org/">http://tomcat.apache.org/</a> (2021).</li>
<li>Hibernate. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://hibernate.org">https://hibernate.org</a> (2021).</li>
<li>Swagger UI. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://swagger.io/tools/swagger-ui/">https://swagger.io/tools/swagger-ui/</a> (2021).</li>
<li>JUnit. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://junit.org/junit4/">https://junit.org/junit4/</a> (2020).</li>
<li>Apache Maven Project. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://maven.apache.org/">https://maven.apache.org/</a> (2020).</li>
<li>MySQL. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://www.mysql.com/">https://www.mysql.com/</a> (2020).</li>
<li>mongoDB. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://www.mongodb.com/">https://www.mongodb.com/</a> (2020).</li>
<li>Apache license, version 2.0. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://www.apache.org/licenses/license-2.0">https://www.apache.org/licenses/license-2.0</a> (2004).</li>
<li>mysql Docker Official Image. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://hub.docker.com/_/mysql">https://hub.docker.com/_/mysql</a> (2021).</li>
<li>mongo Docker Official Image. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://hub.docker.com/_/mongo">https://hub.docker.com/_/mongo</a> (2021).</li>
<li>openmicroscopy apacheds. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://hub.docker.com/r/openmicroscopy/apacheds">https://hub.docker.com/r/openmicroscopy/apacheds</a> (2021).</li>
</ol>

Tüm yazarlar Roche veya yan kuruluşu Genentech'in yüklenicileri veya çalışanlarıdır.

Düzgün ve tutarlı bir şekilde kullanıldığında, gP2S, yapılandırılmış veri modelleri ve tanımlanmış kelimeler kullanarak kritik deneysel meta verilerin kaydedilmesini zorlayarak yüksek kaliteli meta verilerin uygun şekilde tutulmasına yardımcı olur, ancak bunun katma değeri ancak laboratuvarda yüksek düzeyde uyumluluk elde edildiğinde tam olarak gerçekleşir. Yukarıdaki protokol bunun nasıl başarılacağını kapsamaz. Etkili bir uygulama tekniğinin, mikroskop operatörlerinin gP2S'de kayıtlı olmayan ızgaralar hakkında veri toplamayı reddetmesi olduğunu gördük. Bu, uyumu çok hızlı bir şekilde artırdı ve sonraki aylarda, ayrıntılı ve doğru deneysel ayrıntılar ve kurumsal hafızadan oluşan geniş bir gövdenin ortaya çıkmasına zemin hazırladı. Birkaç aylık kullanımdan sonra, gP2S'de depolanan meta verilerin corpus değeri çoğu kullanıcı için o kadar açık hale geldi ki, uyumluluk açık müdahale olmadan yüksek kaldı.
Bu kolektif bellekte tam olarak yararlanmak, gP2S'de depolanan meta verilerin harici sistemler tarafından erişilebilir olmasını ve deneysel veriler (mikro grafikler) ve sonuçlarla (haritalar ve modeller) kolayca ilişkilendirilmesini gerektirir. Yukarıdaki protokol, gP2S'nin diğer bilişim ve veri işleme sistemleriyle nasıl entegreılacağını açıklamaz. En basit olanı, gP2S'nin arka uç REST API'si aracılığıyla, gP2S'de herhangi bir değişiklik gerektirmeyen potansiyel entegrasyonlardır. Örneğin, veri toplama dedektörlerimizi kontrol eden her bilgisayar, mikroskopunda bir Mikroskopi Oturumunun devam edip etmediğini kontrol etmek için gP2S'nin uç noktası "getItemByMicroscope"u mikroskopi oturumu yönetimi REST denetleyicisi altında düzenli olarak sorgulayan bir komut dosyası çalıştırır. Bu durumda, komut dosyası gP2S'den uygun veri depolama dizini adını alır (Ayarlar sayfasında yapılandırıldığı gibi, yukarıya bakın) ve bu adı kullanarak yerel veri depolama aygıtında bir dizin oluşturur. Bu, veri depolama dizinlerinin sistematik olarak adlandırılmasını sağlar ve yazım hataları nedeniyle hata riskini azaltır.
gP2S'nin genel sürümünün kaynağında yorumlanmış olsalar da, harici sistemlerin verilerini tüketen gP2S'yi içeren daha fazla entegrasyon da mümkündür. Laboratuvarımızda, gP2S dağıtımımız (i) bir proje yönetim sistemiyle bütünleşir, böylece gP2S'de yapılandırılan her proje şirket çapında bir portföy projesine bağlanabilir ve portföydeki meta veriler gP2S içinde görüntülenebilir; (ii) bir protein kayıt sistemi, böylece gP2S'ye eklenen her protein, yerel olarak depolanan bir tanımlayıcı aracılığıyla, proteinin kanıtlanmışlığını ayrıntılı olarak açıklayan eksiksiz bir kayıt kümesine bağlanır, ilgili moleküler biyolojinin, ifade sisteminin ve saflaştırmanın ayrıntılarını içerir; (iii) gP2S'nin kimyasal yapısı gibi her ligand hakkında önemli bilgileri görüntülemesine izin olan küçük bir molekül bileşik yönetim sistemi. Bu tümleştirmeleri etkinleştirmek için gerekli kod değişiklikleri, gP2S deposundan (https://github.com/arohou/gP2S) kullanılabilen README-BUILD.md belgesinin "Tümleştirme" bölümünde açıklanmıştır.
gP2S'nin geçerli sürümünde sınırlamalar vardır, bunlardan ilki aşırı basit veri modeli ve yapı (Model) biriktirmesi için ön uç. Bu, gP2S'nin yayımlanan sürümünde kasıtlı olarak "barebones" durumunda bırakıldı, çünkü tam teşekküllü bir yapı biriktirme ve doğrulama özelliği şu anda X-ışını kristalografisi desteği ile birlikte geliştiriliyor. Başka bir tasarım kararı herhangi bir ayrıcalık veya izin sistemi uygulamamaktı: gP2S'deki tüm kullanıcılar özelliklerine ve verilerine eşit erişime sahiptir. Bu, rakip çıkarlara ve gizlilik gereksinimlerine sahip kullanıcı gruplarına hizmet veren tesisler için kötü bir seçim haline getirebilir, ancak tesisimiz için bir endişe kaynağı değildi.
gP2S'nin şirket içi sürümünün geliştirilmesi devam ediyor ve burada açıklanan açık kaynaklı sürümün diğer cryoEM grupları için yararlı olacağını ve bazılarının gelecekte önerilere veya kod iyileştirmelerine katkıda bulunabileceğini umuyoruz. Gelecekteki yüksek değerli gelişmeler, örneğin laboratuvar ekipmanları (vitrifikasyon robotları, elektron mikroskopları), yazılım (örneğin görüntü işleme meta verilerini toplamak için) ve harici kamu depoları (örneğin yapı ifadelerini kolaylaştırmak için) ile entegrasyonlara odaklanabilir.
Laboratuvarda ve cryoEM tesisinde gP2S'nin rutin kullanımıyla etkinleştirilen yüksek kaliteli meta verilerin sistematik olarak toplanması, yıllar boyunca birden fazla projeyi paralel olarak kovuşturma yeteneği üzerinde önemli, olumlu bir etkiye sahip olabilir. Giderek daha fazla paylaşılan ve merkezi cryoEM grupları ve tesisleri kuruldukça, gP2S gibi bilgi yönetim sistemlerine olan ihtiyacın artmaya devam edeceğini öngörüyoruz.

CryoEM tesislerinde bilgi yönetimi Yaklaşık olarak 2014 yılından başlayarak, kriyojenik elektron mikroskopisi (cryoEM)1 tesislerinin sayısı patlayıcı bir şekilde artmıştır, dünya çapında en az 300 üst düzey sistem kurulur2, ilaç şirketlerinde bir sayı da dahil olmak üzere, ilaç keşfinde cryoEM için büyüyen bir rolü yansıtmaktadır3. Bu tesislerin görevleri ve veri izleme ve yönetim gereksinimlerifarklıdır 4. Bazıları, örneğin ulusal cryoEM merkezleri, EM ızgaralarını almak, veri kümelerini toplamak ve yapı belirleme için kullanıcılara veri döndürmekle, belki de bazı otomatik görüntü işlemeden sonra ücretlendirilir. Bu tür tesislerde, şebekenin kanıtlanmışlığını, bir kullanıcı teklifi veya hibe ile ilişkisini ve ızgaradan veri kümesine kadar olan soyu izlemek çok önemlidir, ancak protein örneğinin saflaştırılması yöntemi veya nihai yapı belirleme süreci gibi diğer faktörler daha azdır veya hiç ilgili değildir. Yerel akademik tesisler gibi diğer tesislerde, her son kullanıcı kendi örneklerini ve ızgaralarını hazırlamaktan, mikroskopiyi yürütmekten, ham verileri yönetmekten ve sonuçları işlemekten ve yayınlamaktan sorumludur. Bu rol son kullanıcı veya baş araştırmacı tarafından yerine getirilir çünkü böyle bir tesisin meta veri izleme için katı bir ihtiyaç yoktur.
CryoEM tesisimizde, numunelerin, ızgaraların, veri toplama ve işleme protokollerinin ve sonuçların (haritalar, modeller) işlenmesi ve optimizasyonu, birçok projede küçük bir uygulayıcı grubuna merkezileştirilir. Bu, deneysel (meta) veri yönetiminde zorluklar sunar. Atomik modelden proteinlerin ve ligandların tam kimliğine kadar, ızgara hazırlama parametreleri ve veri toplama protokolleri aracılığıyla yapıların deneysel soyu doğru bir şekilde yakalanmalı ve korunmalıdır. Bu meta veriler bir dizi insan işlecinin kullanımına sunulmalıdır. Örneğin, görüntü işleme yapan bir kişinin, proteini ne arındırmış ne de cryoEM verilerini kendileri toplamamış olsalar bile, bir proteinin hangi yapının kullanıldığını ve görüntüleme parametrelerinin ne olduğunu bilmesi gerekebilir; otomatik veri yönetimi arka sistemleri gibi enformatik sistemlerin, dizin adlarını doğru ve sistematik olarak atamak için mikroskopun şu anda veri topladığı projeyi tanımlaması gerekir.
CryoEM tesislerini desteklemek için çeşitli bilgi yönetim sistemleri mevcuttur. Belki de bunların arasında en eksiksiz olanı EMEN25Elektronik laboratuvar dizüstü bilgisayarının özelliklerini, bilgi yönetim sistemini ve bir iş süreci yönetim aracının bazı unsurlarını birleştiren. Birçok senkrotronda kullanılan ISPyB6, başlangıçta kristalografi için x-ışını kiriş çizgilerini desteklemek için üretildi, şimdi cryoEM veri toplamayı da destekliyor. Scipion7, kullanıcıların görüntü işleme iş akışlarını kaydetmesine ve bunları paylaşmasına olanak tanıyan, örneğin empiar 8,9genel deposu aracılığıyla görüntü işleme paketlerinin etrafında zengin ve güçlü bir sarmalayıcıdır ve ayrıca anında cryoEM veri işlemeyi etkinleştirmek için ISPyB ile entegre edilmiştir.
Burada, saflaştırılmış protein ve küçük molekül ligandından son atom modeline kadar iş akışını desteklemek için inşa edilmiş modern ve hafif bir cryoEM bilgi yönetim sistemi olan gP2S'yi (Genentech Protein to Structure için) açıklıyoruz.
gP2S'ye Genel Bakış gP2S, cryoEM laboratuvarları ve çok kullanıcılı, çok projeli tesisler için doğru kayıt tutmayı kolaylaştıran kullanıcı dostu bir web tabanlı cryoEM bilgi yönetim sistemidir. Aşağıdaki varlıklar, ilişkileri ve ilişkili meta veriler izlenir: projeler, ekipmanlar, sarf malzemeleri, protokoller, örnekler, ızgaralar, mikroskopi oturumları, görüntü işleme oturumları, haritalar ve atomik modeller. Kullanıcılar ayrıca, isteğe bağlı olarak dosya ekleri de dahil olmak üzere serbest metin yorumları ekleyerek gP2S'de kayıtlı herhangi bir varlığın zengin ek açıklamalarına izin verebilir. Ön uç, dokunmatik ekranlı cihazlarla kullanımı kolaylaştırmak için tasarlanmıştır ve 12,9" iPad Pro'larda kapsamlı bir şekilde test edilmiştir, bu da numuneleri ve ızgaraları hazırlarken gP2S'nin laboratuvar tezgahında kullanılmasını mümkün kılsemiştir (Şekil 1), mikroskobu kullanırken, görüntüleri işlerken veya modelleri biriktirirken bilgisayarda. Ön uçtaki her sayfa, parametreleri mümkün olduğunda mantıklı varsayılan değerlere önceden ayarlayarak manuel veri girişini azaltmayı amaçlamaktadır.
gP2S'nin arka ucu, gP2S'yi mevcut iş akışlarına ve komut dosyalarına entegre etmeyi mümkün hale getiren bir dizi REST API (REpresentational State Transfer Application Programming Interface) uç noktasına sahiptir. Veri modeli, dallanma, örneğin birkaç ızgarada kullanılan bir örnek, tek bir veri işleme oturumunda birleştirilen birkaç mikroskopi oturumundan gelen veriler veya birkaç harita sağlayan bir veri işleme oturumu da dahil olmak üzere negatif leke ve cryoEM iş akışlarının doğru bir şekilde yakalanmasını sağlamak için tasarlanmıştır.
sistem mimarisi gP2S klasik bir üç katmanlı uygulamadır (Şekil 2). Bu modüler mimaride, sistem her biri farklı görevleri yerine getirmekten sorumlu olan ve her biri diğerlerinden bağımsız olarak değiştirilebilir veya değiştirilebilir üç ayrı katmana ayrılır. (1) Sunum katmanı (veya ön uç), kullanıcıya web tarayıcısı üzerinden erişim sağlar (Chrome ve Safari ile kapsamlı bir şekilde test edilir), iş akışı öğelerinin oluşturulmasına ve değiştirilmesine (veri doğrulaması dahil) izin verir ve deneysel verileri tek tek varlıklar, proje tabanlı listeler ve tam iş akışı raporları olarak görüntüler. (2) Hizmet katmanı (veya arka uç), kullanıcı arabirimi ile depolama sistemi arasında bir aracı katman görevi görür - temel iş mantığını tutar, ön uç tarafından kullanılan hizmet API'sini sunar, kullanıcı kimlik doğrulaması için veri depolama ve LDAP (Basit Dizin Erişim Protokolü) sistemiyle tümleşir ve dış sistemlerle ek entegrasyon için bir temel sağlar. (3) Kalıcılık katmanı (veri erişimi), deneysel verilerin, kullanıcı yorumlarının ve dosya eklerinin depolanmasının sorumlusudur.
Temel teknolojiler ve çerçeveler GP2S uygulamasının geliştirilmesini, inşasını ve bakımını kolaylaştırmak amacıyla projede çeşitli teknolojiler ve çerçeveler kullanılmıştır. En önemlileri: Ön uç için Vue.js2.4.2 10 ve arka uç için gömülü Tomcat 8 sunucusu ile SpringBoot1.3 11. Uygulama depolama için MySQL 5.7 ve MongoDB 4.0.6 veritabanlarını ve kimlik doğrulaması için LDAP12'yi kullanır. Varsayılan olarak, bu bileşen parçalarının tümü tek bir uygulama olarak sevk edilir ve dağıtılır.
Toplamda uygulama doğrudan veya dolaylı olarak yüzlerce farklı kitaplık kullanır. En belirgin olanları Tablo 1'de listelenmiştir.
Veri modeli gP2S veri modelinde üç tür varlık ayırt edilebilir (Şekil 3): deneyler sırasında toplanan verilerle ilgili iş akışı varlıkları (ör. örnekler veya mikroskopi oturumları); tüm projelerde (örneğin, mikroskoplar veya vitrifikasyon protokolleri) ortak olan verileri açıklayan ekipman ve protokol varlıkları; sistemde destekleyici veya teknik roller oynayan diğer varlıklar (ör. yorumlar veya varsayılan değerler).
İş akışı veri ağacının kökü Project varlığıdır. Her proje, Örnek varlıklar oluşturmak için yapı taşları olan bir dizi Protein ve/veya Ligand'dan oluşur. Her Örnek, Mikroskopi Seanslarında (Mikroskopi Oturumu Başına Bir Izgara) kullanılan birden fazla Izgara oluşturmak için kullanılabilir. İkincisi, bir veya daha fazla harita verebilen İşleme Oturumlarına atanır. Ağaçtaki son varlık, bir veya daha fazla Harita kullanılarak oluşturulan atomik Model'dir. Sonuç olarak, Protein'den Model'e kadar iş akışıyla ilgili her varlık, ataları aracılığıyla her zaman belirli bir Projeye bağlıdır. Bu tasarım, ön uç modülü veya API kullanan harici sistemler tarafından işlenmesi kolay veri toplamları oluşturur.
İş akışı verilerine ek olarak, ızgaralar hazırlanırken izlenen denemelerde veya protokollerde kullanılan ekipmanı tanımlayan varlıklar vardır. Bu varlıkları tanımlamak, Izgaralar, Mikroskopi ve İşleme Oturumları gibi deneysel iş akışı varlıkları oluşturmak için bir önkoşuldur.
Toplu olarak "Diğer" olarak adlandırılan son veri varlığı türü teknik amaçlar (örneğin, dosya ekleri veya varsayılan değerler) için kullanılır. Bu kategori, herhangi bir iş akışına veya ekipman/protokol varlıklarına bağlanabilen yorum varlıklarını içerir.
Yazılım kullanılabilirliği gP2S'nin açık kaynaklı sürümü, https://github.com/arohou/gP2S'den itibaren apache lisansı sürüm2.0 26altında kullanılabilir. gP2S'yi çalıştırmak için bir Docker görüntüsü https://hub.docker.com/r/arohou/gp2s mevcuttur. gP2S'nin kapalı kaynaklı bir şubesi Roche & Genentech'te sürekli geliştiriliyor.
gP2S uygulamasını çalıştırma gP2S'yi çalıştırmanın iki yolu vardır: docker kapsayıcısı olarak veya bağımsız bir Java uygulaması olarak. En uygun seçim hedef dağıtım ortamına bağlıdır. Örneğin, kodu kullanıcıların belirli gereksinimlerine uyacak şekilde özelleştirme veya geliştirme yeteneği isteniyorsa, önce tüm uygulamanın yeniden oluşturulması gerekir. Bu durumda, gP2S'nin bağımsız bir uygulama olarak kullanılması önerilebilir.
Docker konteyneri gP2S uygulamasıyla çalışmaya başlamanın en kolay yolu, bir Docker hizmeti olarak çalıştırmaktır. Bu amaçla, Özel bir Docker görüntüsü hazırlandı ve Docker Hub deposunda yayınlandı ("https://hub.docker.com/r/arohou/gp2s"). gP2S görüntüsünü çalıştırmak, MySQL ve MongoDB veritabanlarına ve bir LDAP sunucusuna erişime bağlıdır. Üretim dışı ortam için, tüm bu bağımlılıkların gP2S uygulamasıyla birlikte çok kapsayıcılı Docker uygulamaları olarak çalıştırması önerilir. Bunu sorunsuz hale getirmek için, gP2S GitHub deposunda (https://github.com/arohou/gP2S) son ortamın gerekli tüm yapılandırmalarını içeren bir docker oluşturma dosyası (https://github.com/arohou/gP2S/blob/master/docker-compose.yml) hazırlandı ve sağlandı. Aşağıdaki docker görüntüleri bağımlılıklardır: mysql27, mongodb28, apacheds29.
Varsayılan yapılandırmada, depolanan tüm veriler, hem varlıklar hem de dosya ekleri docker kapsayıcıları çıkarıldıktan sonra silinir. Verileri korumak için docker birimleri kullanılmalı veya gP2S uygulaması ayrılmış veritabanı örneklerine (MySQL ve MongoDB) bağlanmalıdır. ApacheDS LDAP sunucu kapsayıcısı önceden yapılandırılmış bir yönetici kullanıcıyla birlikte gelir (parola: gizli). Bu kimlik bilgileri, docker hizmeti olarak çalıştırıldığında gP2S uygulamasında oturum açmak için kullanılmalıdır. Üretim ortamları için aynı docker-compose dosyası, gP2S'yi (ve gerekirse diğer kapsayıcıları) bir Docker Swarm kapsayıcı düzenleme platformuna hizmet olarak dağıtmak için kullanılabilir.
Uygun yapılandırmayla ilgili tüm ayrıntılar da dahil olmak üzere gP2S'yi docker kapsayıcısı olarak çalıştırma işleminin tamamı gP2S GitHub deposunda açıklanmıştır ve aşağıdaki konuları kapsar:
• Dockerized gP2S uygulamasını tüm bağımlılıklarla çalıştırma. • gP2S uygulamasına, veritabanına ve LDAP'ye erişme. • gP2S hizmetini yeni bir sürümle güncellemek. • gP2S uygulaması kaldırılıyor. • Veri kalıcılığını yapılandırma. • Dockerized gP2S uygulamasını özel veritabanlarına veya bir LDAP sunucusuna bağlama. • Yapılandırma ayrıntıları
Bağımsız Java uygulaması gP2S uygulamasını çalıştırmak için başka bir seçenek, bağımsız bir Java paketi oluşturmaktır. Docker kapsayıcılarını çalıştırmak mümkün değilse bu yaklaşım alınmalıdır. gP2S uygulamasını oluşturmak için Java Development Kit sürüm 8 veya üzeri bir sürüm yüklenmesi gerekir. Tüm yapı işlemi, GitHub deposundaki kod tabanında sağlanan Maven aracı tarafından yönetilir. Yapı yapılandırması, önce ön uç bölümünü oluşturmak, sonra arka uç kaynaklarına kopyalamak ve sonra son uygulama olarak oluşturmak için hazırlanır. Bu şekilde, tam işlevli bir gP2S paketi hazırlamak için başka herhangi bir araç veya kitaplık kurmaya gerek yoktur. Varsayılan olarak, yapının sonucu bir JAR paketi (yerel olarak depolanır) ve Docker görüntüsüdür (Maven pom.xml dosyasında yapılandırılan depoya itilir). Paket oluşturulmadan önce dış sistemlere (veritabanları ve LDAP sunucusu) bağlanmak için gereken bilgilerin uygun bir yapılandırma dosyasında sağlanması gerektiğini hatırlamak önemlidir.
gP2S JAR paketi oluşturulduktan sonra, sistemi barındıran Tomcat uygulama sunucusu da dahil olmak üzere uygulamayı çalıştırmak için gereken tüm bağımlılıkları ve yapılandırma bilgilerini içerir. Paket birden çok yapılandırma dosyasıyla oluşturulmuşsa, yeniden oluşturulmadan farklı modlarda çalıştırılabilir.
gP2S GitHub deposu, gP2S'yi bağımsız bir uygulama olarak oluşturma ve çalıştırma sürecinin tam bir açıklamasını içerir ve aşağıdaki konuları kapsar:
• Maven aracını kullanarak gP2S oluşturma • Gömülü veritabanları oluşturma ve çalıştırma • Docker konteynerleri olarak dağıtılan bağımlılıklarla oluşturma ve çalıştırma • Özel veritabanları oluşturma ve çalıştırma • Kimlik doğrulamasını yapılandırma

gp2s, cryoem deneyleri için bir bilgi yönetim sistemi

gP2S, an Information Management System for CryoEM Experiments

Kriyojenik elektron mikroskopisi (cryoEM) birçok ilaç keşif projesinin ayrılmaz bir parçası haline gelmiştir, çünkü protein hedefinin kristalografisi her zaman ulaşılabilir değildir ve cryoEM yapı tabanlı ligand tasarımını desteklemek için alternatif bir araç sağlar. Çok sayıda farklı projeyle uğraşırken ve her projede potansiyel olarak çok sayıda ligand-protein ortak yapısı, doğru kayıt tutma hızla zorlaşır. Örnek hazırlama, ızgara hazırlama ve mikroskopi aşamaları da dahil olmak üzere her hedef için birçok deneysel parametre ayarlanır. Bu nedenle, özellikle cryoEM iş akışının adımları farklı operatörler tarafından gerçekleştirildiğinde, uzun süreli tekrarlanabilirliği sağlamak ve verimli ekip çalışmasını kolaylaştırmak için doğru kayıt tutma çok önemli olabilir. Bu zorlukla başa çıkmak için cryoEM için gP2S adı verilen web tabanlı bir bilgi yönetim sistemi geliştirdik. 
Uygulama, örnekten son atom modeline, bir listesi uygulamada tutulan projeler bağlamında veya harici olarak ayrı bir sistemde her denemeyi izler. Sarf malzemeleri, ekipman, protokoller ve yazılımların kullanıcı tanımlı kontrollü kelime dağarcığı, cryoEM iş akışının her adımını yapılandırılmış bir şekilde açıklamaya yardımcı olur. gP2S yaygın olarak yapılandırılabilir ve ekibin ihtiyaçlarına bağlı olarak bağımsız bir ürün olarak bulunabilir veya REST API'leri aracılığıyla proje yönetim araçları, proteinlerin veya küçük molekül ligandlarının üretimini izleyen uygulamalar veya veri toplama ve depolamayı otomatikleyen uygulamalar ile entegre olan daha geniş bir bilimsel uygulama ekosisteminin bir parçası olabilir. Kullanıcılar, anahtar deneysel meta veriler ve parametre değerleri de dahil olmak üzere her ızgara ve mikroskopi seansının ayrıntılarını kaydedebilir ve her deneysel eserin (örnek, ızgara, mikroskopi seansı, harita vb.) soyu kaydedilir. gP2S, ekipler için doğru kayıt tutulmasına olanak sağlayan bir cryoEM deneysel iş akışı düzenleyicisi olarak hizmet verir ve açık kaynaklı bir lisans altında kullanılabilir.

Genel tasarım ve gezinti deseni gP2S uygulaması, bir varlığın yalnızca bir proje bağlamında oluşturulabileceği şekilde proje odaklıdır. İlgili proje ilk olarak uygulamanın sol üst köşesine yakın bulunan açılır yerden seçilir. Kolaylık sağlamak için, projelerin listesi filtrelenebilir ve en üstte gösterilen son kullanılan projelerle sıralanır. Bir proje seçerken, bu projeyle ilişkili her türden varlığın sayısı sol taraftaki gezinti çubuğunun iş akışı bölümünde görüntülenir. Kullanıcı daha sonra seçilen projedeki varlıkların listesini görüntülemek için iş akışı varlık türlerinden herhangi birine (örneğin, Mikroskopi Oturumları) tıklayabilir (Şekil 4). Bu liste, her varlık için bir etiketin, oluşturma tarihinin ve saatinin, onu oluşturan kullanıcının adının, bu varlık hakkında herhangi bir yorum yapılıp yapılmadığına dair bir göstergeden ve altı adede kadar anahtar meta veri alanından (örneğin, her Mikroskopi Oturumu için: Izgara, görüntü sayısı, başlangıç ve bitiş saatleri ve mikroskop ve dedektörün ne kullanıldığı) oluşur. Listelenen varlıklardan birini seçmek, tüm üst varlıkların özet listesi de dahil olmak üzere bu öğe için kullanılabilir tüm bilgileri listeleyen bir ayrıntı sayfası açar (örneğin, bir Mikroskopi Oturumu için, üst Kılavuzu ve Örneği listelenir). Bu, bir varlığın "soyunda" çok hızlı gezinmeye izin verir, örneğin atomik bir Modelden Örnek ayrıntılarına tek tıklamayla gezinmeyi etkinleştirin (Şekil 5). Buna ek olarak, gP2S'deki herhangi bir varlık, ayrıntılar sayfasının sağ üst kısmında "Yorumlar" ı seçerek, serbest metin yorumu girerek ve isteğe bağlı olarak bir veya daha fazla dosya ekleyerek yorum yapılabilir.
Numune hazırlama İş akışının ilk adımında Örnek açıklanmaktadır. Bunu yapmak için, önce en az bir bileşen tanımlayın: Protein veya Ligand.
Yeni bir Protein eklemek için yalnızca bir protein etiketi gerekir, ancak proteinin daha iyi tarif edilmesine yardımcı olmak için bir PUR KIMLIĞI ekleyin (saflaştırma tanımlayıcısı için). Bu alan herhangi bir metni kabul eder ve örneğin çok/toplu iş numarası içerebilir veya barkod etiketi için bir yer olarak hizmet verebilir. gP2S bir protein kayıt sistemiyle entegre olacak şekilde özelleştirilmişse (bkz. Tartışma), PUR kimliği otomatik olarak doğrulanabilir ve bu protein miktarı hakkında ayrıntılı bilgi almak ve görüntülemek için kullanılabilir. Ligandlar için etiket ve stok konsantrasyonu zorunlu bilgidir. Diğer tüm alanlar isteğe bağlıdır ve şunları içerir: kavram (barkod, ortak ad veya diğer ligand tanımlayıcısı) ve toplu iş/lot tanımlayıcısı. Yine, gP2S bir ligand kayıt sistemiyle entegre olacak şekilde yapılandırılmışsa, konsept ve lot tanımlayıcıları ligand'ı tanımlayan dışarıdan depolanan verileri (örneğin kimyasal yapısı, tahlil sonuçları) getirmek ve görüntülemek için kullanılabilir.
Bir Örnek, Proteinler ve Ligandların herhangi bir kombinasyonu ve son konsantrasyonları ile tanımlanır. İsteğe bağlı olarak, inkübasyon süresi ve sıcaklığı, arabellek ve serbest metin protokolü açıklaması gibi örneğin diğer deneysel ayrıntılarını belirtin.
Izgara hazırlığı Örnek hazır olduğunda Izgaralar'a gidin. Listede, her Izgara etiketinin altında ızgara türünü (kriyo veya leke) ve bu ızgaranın kullanılabilir olup olmadığını gösteren bir veya iki renkli etiket bulun. Yeni bir Kılavuz oluşturmak için Yeni Izgara Oluştur 'useçin. Bir etiket yazın, Izgara Türünü ve kullanılan Yüzey İşleme Protokolü'nü (örneğin, ışıma deşarjı) seçin. Ardından, bir kriyo veya negatif leke ızgarası hazırlayıp hazırlamadığına işaret edin ve daha önce seçilen ızgara hazırlama türüne bağlı olarak Negatif Leke Protokolleri veya Vitrifikasyon Protokolleri ile doldurulan açılır listeden önceden yapılandırılmış hazırlık protokollerinden birini seçin. Ardından, açılan listeden uygun Örneği seçin ve örneğin kullanılabilir durumda kalıp kalmamasını belirtmek için bir geçiş anahtarı kullanın (aşağıda daha ayrıntılı olarak açıklanmıştır). Seçilen numuneyi seyreltmeyi veya konsantre etmeyi seçerseniz, bunu "seyreltilmiş / konsantre?" geçişini kullanarak belirtin ve ilgili seyreltme veya konsantrasyon faktörünü belirtin. Izgale uygulanan hacmi belirtin (μL olarak) ve isteğe bağlı olarak bir kuluçka süresi de kaydedebilirsiniz. Son olarak, Grid'in depolama konumunu tanımlayın. Negatif leke ızgaraları için depolama kutusu etiketini/numarasını ve Izgaranın kutu içindeki konumunu kaydedin. Kriyo ızgaraları için, önce listeden bir depolama cihazı seçin ve ardından daha önce Ayarlar'da tanımlanan Cryo Depolama Cihazı özelliklerine bağlı olarak kullanılabilir ve uygun alanlar (silindir, tüp ve/veya kutu) için bilgi sağlayın.
İş akışının yukarıda açıklanan örnekleri ve ızgaraları, stok yönetim sisteminin bir parçasıdır. Bu özellik, bileşenlerin hala kullanılabilir olup olmadığını izler.
<ol><li>Bir Protein veya Ligand Örnek seviyesinden kullanılamaz hale getirilebilir. Örnek oluştururken, bu Örnek bileşenlerinden herhangi biri için "son damla" seçildiğinde, bu bileşenler gelecekte kullanılamaz olarak işaretlenir: Örnek oluşturulurken artık açılır listede kullanılamazlar ve liste görünümündeki "Kullanılabilir" etiketiyle işaretlenirler.</li>
	<li>Seçilen bir Örnek, iki geçiş anahtarından biri kullanılarak kullanılamaz olarak işaretlenebilir - "Kılavuz oluşturma için kullanılabilir mi?" (Örnekler altında) veya "Örnek daha fazla kullanım için kullanılabilir mi?" (Izgaralar altında).</li>
	<li>Kılavuzun kullanılabilirliğini yönetmek için "Depolama alanına döndürülen kılavuz mu?" geçişini kullanın (Mikroskopi Oturumları altında). Varsayılan olarak, bu değer tüm negatif leke ızgaraları için "Evet" ve cryoEM ızgaraları için "Hayır" olarak ayarlanır.</li>
</ol>Veri toplama Izgaralar kaydedildikten sonra, gP2S'de Mikroskopi Oturumları oluşturarak veri toplama denemelerini kaydedin. Mikroskopi Oturumu, uygulama tarafından izlenen en karmaşık deneysel varlıktır ve dört bölüm halinde düzenlenmiştir: temel bilgiler, mikroskop ayarları, pozlama ayarları ve mikroskop kontrolü.
İlk bölüm temel bilgileri içerir: Bir Mikroskopi Oturumu etiketi, başlangıç ve bitiş tarihleri ve saatleri, Grid'in ne görüntülendiğini, hangi Mikroskop, Dedektör ve Örnek Tutucunun (varsa) kullanıldığını ve kaç görüntünün toplandığını. Yeni bir Mikroskopi Oturumu oluştururken, sistem otomatik olarak başlangıç tarihini ve saatini doldurur. Bitiş tarihi ve saati isteğe bağlıdır. Bunun nedeni, deneme devam ederken bir Oturumun sistemde kayıtlı olması ve bu nedenle bitiş zamanının tam olarak bilinmemesidir. Bitiş tarihi ve saati bilinmiyorsa, el ile yazın veya geçerli tarih ve saati girmek için "şimdi" düğmesini kullanın. Başka bir yol, gP2S'nin herhangi bir Mikroskopta birden fazla bitmemiş Mikroskopi Oturumuna izin vermemesi gerçeğinden yararlanmaktır. Aynı Mikroskopta yeni bir Mikroskopi Oturumu başlatmak, daha önce başlatılan oturumları otomatik olarak tamamlandı olarak işaretler.
Bir sonraki adımda Izgara'yı seçin. Açılan listede geçerli projede bulunan tüm Grid'ler bulunur. Bir Izgara seçtikten sonra, temel bilgilerinden bazıları görülecektir: onu kimin ve ne zaman oluşturduğu ve hangi Örneğin uygulandığı. Ne tür bir ızgaranın seçildiğine bağlı olarak, Mikroskopi Oturumu liste görünümünde "leke" veya "kriyo" olarak işaretlenir.
Varsayılan olarak, geçerli projede en son kullanılan Mikroskop önceden seçilir. Belirli bir Mikroskop otomatik yükleyici olarak tanımlanmış bir örnek ekleme mekanizmasına sahipse, bu Örnek Tutucu olarak görüntülenen bilgilerdir. Bununla birlikte, seçilen Mikroskop yan giriş tutucularının kullanılmasını gerektiriyorsa, bu mikroskopla çalışmak üzere yapılandırılmış Örnek Tutucular listesinden kullanılan tutucuyu seçin (seçilen ızgara bir kriyo ızgarasıysa, yalnızca kriyo özellikli tutucular listelenir).
Bir Mikroskopi Seansı formunun ikinci bölümünde ekstraksiyon ve hızlanma gerilimleri, top lens, C2 diyafram çapı, objektif diyafram ve enerji filtresi yarık genişliği gibi Mikroskop ayarları hakkında bilgiler yer alıyor. Rutin kullanım sırasında, kullanıcıların genellikle varsayılan değerlerden sapmaları gerekmediğinden, bu ayarlar nadiren değiştirilir.
Mikroskopi Seansı'nın üçüncü bölümünde pozlama ayarları hakkında bilgi yer alıyor. Bu bölümde aşağıdaki meta veriler kaydedilir: büyütme (piksel boyutu), spot boyutu, ışıklı alanın çapı, pozlama süresi ve nanoprobe, sayım modu, doz fraksiyonasyonu ve süper çözünürlüğün kullanılıp kullanılmadığı (sayım modu, doz fraksiyonasyonu ve süper çözünürlük ayarları yalnızca seçilen Dedektör bu özelliklere sahipse etkinleştirilir). Doz fraksiyonasyonu kullanıldıysa, kare sayısı ve maruz kalma oranı da kaydedilir.
Kolaylık sağlamak için, deneysel olarak önemli bir dizi parametre anında hesaplanır ve formda görüntülenir: son görüntü piksel boyutu (Å), pozlama hızı (elektronlar/ş2 /s),toplam pozlama (elektronlar/ş2),kare süresi (ler) ve kare başına pozlama (elektron/ş2).
Mikroskopi Seansının dördüncü ve son bölümü, minimum ve maksimum hedef az netlemeyi ve delik başına maruz kalma sayısını kaydetmek için kullanılabilir.
gP2S'deki Mikroskopi Oturumları, tarama veya veri toplama amacıyla olsun, her türlü mikroskopi çalışmasını kaydetmek için kullanılabilirken, kullanıcılardan veri toplama oturumlarını kaydetmeye odaklanmalarını istemenin yeterli ve daha verimli olduğunu ve bir ızgaranın kalite kontrolü için sadece kısa bir süre denetlendiği tarama oturumlarının mutlaka Mikroskopi Seansları olarak kaydedilmesi gerekmediğini gördük.
Görüntü işleme Görüntü işleme işi gP2S'de İşleme Oturumu varlıkları olarak kaydedilir. Her İşleme Oturumu, açılan listeden seçilmesi gereken bir veya daha fazla Mikroskopi Oturumu ile ilgilidir. Hangi Yazılım paketlerinin (programlar ve sürümler) kullanıldığını, mikrograf sayısını ve toplanan partikül sayısını belirtin. İsteğe bağlı olarak, işleme dizininin adını kaydedin.
Harita biriktirme Bir veya daha fazla üç boyutlu rekonstrüksiyon elde edildikten sonra, Haritalar gP2S'ye yatırılabilir. Her Harita bir İşleme Oturumu ile ilişkilidir ve gerçek harita dosyasından (genellikle MRC biçimli bir dosya, ancak gP2S herhangi bir dosya türüne izin verir) ve anahtar meta verilerden oluşur: pikselin boyutu (Å), yüzey işleme için önerilen izokontur düzeyi, hangi simetrinin uygulandığı, haritayı oluşturmak için kullanılan görüntü sayısı ve tahmini çözünürlük : en iyi ve en kötü kısımlarının yanı sıra ortalama küresel çözünürlükte. Haritalar aşağıdaki ilişki türleri kullanılarak birbirleriyle ilişkilendirilebilir: filtre uygulanmış, maskelenmiş, yeniden örneklenmiş veya iyileştirilmiş sürümler. Böyle bir ilişkiyi kaydederken, ilişki türünü seçin (örneğin, "'' filtrelenmiş sürümü veya "filtre uygulanmış sürümü vardır").
Model biriktirme Atomik bir model elde edildikten sonra, ilgili proje için gP2S'nin Model bölümüne yatırılabilir. gP2S'nin ilk sürümündeki Model özelliği barebones'tir: gerçek model dosyası (genellikle bir PDB veya mmCIF dosyası) dışında, yalnızca modelin türetildiği çözünürlük (Å'da) ve Harita (veya Harita listesi) gereklidir. Ayrıca, bir Modelin daha önce yatırılmış bir Modelin rafine bir sürümü olduğunu belirtmek mümkündür. Model doğrulaması da dahil olmak üzere ek özellikler geliştirilmektedir ve gelecekte gP2S'nin açık kaynaklı sürümüne eklenebilir.
Rapor gP2S'ye erişimi olmayan ortak çalışanlara dağıtılmak veya bir dosya sistemi üzerinde arşivlenecek özet belgeler oluşturmak gerekebilir. gP2S, her varlık ayrıntıları görüntüleme sayfasının sağ üst kısmındaki yazıcı simgesi aracılığıyla kullanılabilen bu amaç için bir rapor işlevselliği sağlar. Bu, varlığı ve tüm açıklamalar da dahil olmak üzere her bir alt varlığını açıklayan tüm meta verileri içeren yazdırılabilir bir PDF dosyası oluşturur. Bu özellik, Model biriktirmeyi takiben özellikle değerlidir, çünkü son atomik modelin soyunu izleyen tüm veriler ve meta veriler, Mikroskopi Seansları ve Izgaralar aracılığıyla belirli protein ve küçük molekül ligand lotlarına kadar tek bir belgede mevcut olacaktır.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/62377/62377fig01.jpg"> Şekil 1. vitrifikasyon laboratuvarı tezgahında iPad'de çalışan gP2S. Kullanıcı arayüzü, laboratuvar içi kullanımı ve doğru meta veri girişini kolaylaştıran dokunmatik ekranlar kullanılarak kullanılmak üzere tasarlanmıştır. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/62377/62377fig01large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/62377/62377fig02.jpg"> Şekil 2: gP2S sistem mimarisi. gP2S klasik üç katmanlı bir kuruluşu izler ve veri depolama için iki veritabanı sunucusuna ve kullanıcı kimlik doğrulaması için bir LDAP sunucusuna dayanır. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/62377/62377fig02large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/62377/62377fig03.jpg"> Şekil 3: gP2S veri modeli. Varlıklar dikdörtgenler (iş akışı varlıkları için koyu turuncu, ekipman ve protokoller için turuncu, diğer varlık türleri için sarı) olarak tasvir edilir ve ilişkileri sürekli çizgilerle gösterilir (bire bir, bire çok, çok-çok). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/62377/62377fig03large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/62377/62377fig04.jpg"> Şekil 4. Mikroskopi Oturum listesi görünümü. Bu görünümde, seçilen proje kapsamında kaydedilen tüm Mikroskopi Oturumları ("bu ekran görüntüsündeki CARD9") listelenir. Yeşil veya mor bir etiket oda sıcaklığı (negatif leke) ve kriyojenik Mikroskopi Oturumları arasında ayrımlar ve her oturumu açıklayan birkaç önemli meta veri listelenir (örneğin, en sağda kaydeden kullanıcı). Bir Mikroskopi Oturumu'nun adına tıkladığınızda, bu Oturumun ayrıntılı bir görünümü açılır (Modelin ayrıntılı bir görünümü Şekil 5'tegösterilir). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/62377/62377fig04large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/62377/62377fig05.jpg"> Şekil 5. Model ayrıntı görünümü. Sayfanın üst kısmında seçili model için kullanılabilir meta veriler gösterilir. Sağdaki yorum bölmesi, solunda haça (sağ üst) veya "Yorumlar (1)" e tıklayarak gizlenebilir. Aşağıda, bir dizi simge PDF raporunun (yazıcı simgesi, ana metne bakın), girişin düzenlenmesini (kalem simgesi) veya çoğaltılmasını (çift dikdörtgen simgesi) sağlar. Sayfanın alt kısmı, Örneklerden Haritalar'a kadar bu Modelin soyundan gelen tüm varlıkların bir yapı listesini içerir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/62377/62377fig05large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td>Kitaplığın veya çerçevenin adı</td>
			<td>tür</td>
			<td>Sürüm</td>
		</tr>
<tr>
<td>Apaçiler</td>
			<td>LDAP sunucusu</td>
			<td>0.7.0</td>
		</tr>
<tr>
<td>Docker</td>
			<td>geliştirme aracı</td>
			<td>Yok</td>
		</tr>
<tr>
<td>öğe</td>
			<td>kütüphane</td>
			<td>1.4.10</td>
		</tr>
<tr>
<td>kış uykusuna yatmak</td>
			<td>kütüphane</td>
			<td>5.0.12</td>
		</tr>
<tr>
<td>Java</td>
			<td>programlama dili</td>
			<td>1.8+</td>
		</tr>
<tr>
<td>JavaScript</td>
			<td>programlama dili</td>
			<td>EcmaScript 2017</td>
		</tr>
<tr>
<td>JBirlik</td>
			<td>kütüphane</td>
			<td>4.12</td>
		</tr>
<tr>
<td>Karma</td>
			<td>kütüphane</td>
			<td>1.4.1</td>
		</tr>
<tr>
<td>Maven</td>
			<td>geliştirme aracı</td>
			<td>3+</td>
		</tr>
<tr>
<td>MongoDB</td>
			<td>Veritabanı sunucusu</td>
			<td>4.0.6</td>
		</tr>
<tr>
<td>MySQL Veritabanı</td>
			<td>Veritabanı sunucusu</td>
			<td>5.7</td>
		</tr>
<tr>
<td>Düğüm.js</td>
			<td>Framework</td>
			<td>6.9.1</td>
		</tr>
<tr>
<td>SASS (düğüm-sass)</td>
			<td>kütüphane</td>
			<td>4.5.3</td>
		</tr>
<tr>
<td>SpringBoot</td>
			<td>Framework</td>
			<td>1.3</td>
		</tr>
<tr>
<td>Swagger kullanıcı arabirimi</td>
			<td>kütüphane</td>
			<td>2.6.1</td>
		</tr>
<tr>
<td>Tomcat</td>
			<td>uygulama sunucusu</td>
			<td>8.5.15</td>
		</tr>
<tr>
<td>Vue.js</td>
			<td>Framework</td>
			<td>2.4.2</td>
		</tr>
<tr>
<td>vue-cli</td>
			<td>geliştirme aracı</td>
			<td>2.6.12</td>
		</tr>
</tbody></table>Tablo 1. gP2S tarafından kullanılan kütüphaneler ve çerçeveler

gP2S, cryoEM deneylerinin izlenmesi için bir web uygulamasıdır. Ana özellikleri, uygulamayı yüklemek ve yapılandırmak için gereken adımlar gibi açıklanmıştır. Yapılandırıldıktan sonra, uygulama negatif leke ve cryoEM denemeleriyle ilişkili meta verileri doğru bir şekilde kaydetmeye izin verir.

gP2S, CryoEM Deneyleri için Bir Bilgi Yönetim Sistemi

Cryogenic electron microscopy (cryoEM) has become an integral part of many drug-discovery projects because crystallography of the protein target is not ...

gP2S'ye giriş yapmak için kullanıcı adınızı ve şifrenizi yazın. Sol tarafta, bir proje seçici ve CryoEMEM iş akışının deneysel varlık türlerini listeleyen bir dizi gezinti öğesinden oluşan gezinti çubuğunu, proteinlerden veya ligandlardan oluşan örnekleri veya bu ikisinin birleşimini, ızgaraları, mikroskopi oturumlarını, işleme oturumlarını, haritaları ve modelleri görebilirsiniz. Gezinti çubuğundaki son öğe, uygulamanın ayarlar bölümüne bir bağlantıdır.Burada, gP2S'deki denemeleri kaydetmenize izin verecek bir dizi varlık ekleyebileceksiniz. Doldurulması, sistem genelinde kullanılacak çeşitli açılır listeler için bilgi sağlayacaktır. Eşlik eden makale, gP2S'nin denemeleri günlüğe kaydetmek için kullanılabilecek şekilde nasıl yükleneceği ve yapılandırılacağı hakkında ayrıntılı bilgi içerir.Bu videoda, yapılandırma adımlarından yalnızca birini, kriyojenik bir örnek tutucunun nasıl kaydedilebileceğini ve daha sonra kullanıcıların gP2S'deki denemeleri nasıl kaydedebileceğini daha ayrıntılı olarak gösteriyoruz. Numune tutucular, mikroskoplar kaydedildikten sonra numune tutucu bölümüne geçerek yapılandırılabilir. Yeni bir örnek tutucu kaydederken, yapılandırılmış mikroskoplardan hangileriyle kullanılabileceğini ve örnekleri kriyolamak için kullanılıp kullanılmayacağını belirtmeniz gerekir.gP2S uygulaması proje odaklıdır. Bu, iş akışı varlığının yalnızca bir proje bağlamında oluşturulabileceği anlamına gelir. İlgili projenin bir açılır men izne seçilmesi gerekir.Bir proje seçtiğinizde, bu projeyle ilişkili her türden varlığın sayısı iş akışı bölümünde görüntülenir. Bu özel durumda, 89 numunenin kaydedildiğini, 203 ızgara, 80 mikroskopi seansı, beş işlem oturumu, yedi harita ve iki model olduğunu görebilirsiniz. İş akışı varlık türlerinden herhangi birini (örneğin mikroskopi oturumları) tıklattğınızda, bu varlıkların bir listesi gösterilir.Bu liste bir etiketten oluşur. Bu durumda olduğu gibi, kriyo veya negatif leke mikroskopisi oturumu olup olmadığını ve en fazla altı temel meta veri alanı olup olmadığını gösteren bir bayrak da olabilir. Mikroskopi seansı durumunda, hangi ızgaranın görüntülendiğini, toplanan görüntü sayısını, oturumun başlangıç ve bitiş tarih saatlerini ve hangi mikroskop ve dedektörün kullanıldığını görebilirsiniz.Listelenen varlıklardan birini seçmek, bu öğe için kullanılabilir tüm bilgileri listeleyen bir ayrıntılar sayfası açar; Mikroskopi ayrıntılarının altında, ızgaralar ve örnekler gibi tüm üst varlık varlıklarının özet listesini görebilirsiniz. Bu, görüntülenen varlığın soyunda çok hızlı gezinmeye izin verir.Bunu daha iyi görselleştirmek için modellere atlayalım. Son olarak, gP2S'deki herhangi bir varlık yorum seçerek yorum yapılabilir. Bu model için görebileceğiniz gibi, bir yorum zaten var.Üzerine tıkladığınızda kim ve ne zaman oluşturulduğu gösterilir. Boş metin girerek ve isteğe bağlı olarak bir veya daha fazla dosya ekleyerek başka bir açıklama ekleyebilirsiniz. Şimdi uygulamanın ana bölümünü gezdiğimize göre, bir CryoEM deneyi sırasında deneysel varlıkların nasıl kaydedileceğini göstereceğiz.İş akışının ilk adımında, örneğinizi açıklamanız istenir. Bunu yapmak için, önce en az bir bileşen, protein veya ligand tanımlamanız gerekir. Yeni bir protein eklemek sadece bir protein etiketi gerektirir, ancak proteini daha iyi tanımlamaya yardımcı olmak için bir saflaştırma tanımlayıcısı da ekleyebilirsiniz.Bu alan çok sayıda toplu iş numarası içerebilir veya barkod etiketi için bir yer olarak hizmet verebilir. gP2S bir protein kayıt sistemiyle entegre olacak şekilde özelleştirilmişse, PUR kimliği otomatik olarak doğrulanabilir ve bu protein miktarı hakkında ayrıntılı bilgi almak ve görüntülemek için kullanılabilir. Ligandlar için bir etiket ve stok konsantrasyonu zorunludur ve diğer iki alan isteğe bağlıdır, konsept ve toplu iş lot tanımlayıcısı.Bir örnek, proteinlerin ve ligandların herhangi bir kombinasyonu ve son konsantrasyonları ile tanımlanır. Bizim durumumuzda, daha önce gP2S'de kayıtlı olan bir protein içeren bir örnek oluşturacağız. Aranabilir açılır menüsü sayesinde bileşenleri bulmak kolaydır.Bileşeninizi bulamazsanız, bu adımda sıfırdan bir tane oluşturabilirsiniz. İsteğe bağlı olarak, örneğiniz için kuluçka süresi ve sıcaklığı, arabellek ve serbest metin protokolü açıklaması gibi diğer deneysel ayrıntıları da belirtebilirsiniz. Örneğiniz hazır olduğunda ve ızgaralar yaparken, ızgaralara gidin ve yeni bir cryo oluşturun.Izgara türünü ve kullanılan yüzey işleme protokolünü seçin, örneğin bir ışıma deşarj protokolü. Ardından, bir kriyo veya negatif leke ızgarası hazırlayıp hazırlamayacağınızı belirtin ve açılır listeden önceden yapılandırılmış vitrifikasyon protokollerinden birini seçin. Ardından, kılavuza uyguladığınız örneği açılan listeden seçin.Seçilen numuneyi seyreltmeyi veya konsantre etmeyi seçerseniz, geçiş kartını kullanın ve ilgili seyreltme veya konsantrasyon faktörünü belirtin. Ayrıca, kılavuza uygulanan birimi belirtmeniz ve isteğe bağlı olarak bir inkübasyon süresi kaydetmeniz gerekir. Son olarak, ızgara depolama konumunu tanımlamanız gerekir.İstersenz, varsayılan etiketi değiştirin ve ızgarayı kaydedin. Izgaralarınızı kaydettikten sonra, bir mikroskopi oturumu oluşturarak veri toplama denemelerini kaydedebilirsiniz. Form dört bölümden oluşur: temel bilgiler, mikroskop ayarları, pozlama ayarları ve mikroskop kontrolü.İlk bölüm temel bilgileri, bir etiketi içerir, isterseniz varsayılan değeri değiştirin. Sistemin başlangıç tarihini ve saatini otomatik olarak doldurduğuna dikkat edin. Denemeniz devam ederken muhtemelen mikroskopi oturumunu kaydedeceğiniz için bitiş tarihi ve saati isteğe bağlıdır.Bitiş tarihini ve saatini biliyorsanız, el ile yazabilir veya geçerli olanı girmek için şimdi düğmesini kullanabilirsiniz. Ardından hangi ızgaranın görüntülendiğini ve hangi mikroskopun kullanıldığını seçin. Varsayılan olarak, geçerli projede en son kullanılan mikroskop önceden seçilir.Bir dedektör seçin ve isteğe bağlı olarak kaç görüntü toplandı. Mikroskopi seansının üçüncü bölümünde maruz kalma ayarları hakkında bilgiler yer alıyor. Bu bölümde, aşağıdaki meta veriler kaydedilir:büyütme, spot boyutu, ışıklı alanın çapı, pozlama hızı, pozlama süresi ve kare sayısı.Nanoprobe, sayım modu, doz fraksiyonasyonu ve süper çözünürlük kullanılıp kullanılmadığını belirtmelisiniz. Yalnızca seçilen mikroskop ve dedektör bu özelliklere sahipse etkinleştirilirler. Piksel binning faktörü girdikten sonra, varsa, deneysel olarak önemli bir dizi parametre anında hesaplanır ve görüntülenir.Görüntü işleme işi bir işleme oturumunda kaydedilir. Her işlem oturumu, açılan listeden seçtiğiniz en az bir mikroskopi oturumuyla ilgilidir. İşleme sırasında birkaç oturumdan verileri birleştirirseniz daha fazla mikroskopi oturumu ekleyebilirsiniz.Yazılım etiketini ve sürümünü seçerek hangi yazılım paketlerinin kullanıldığını da belirtmeniz gerekir. Bazı ilgili notlar için bir yer de vardır. Mikrografilerin ve toplanan parçacıkların sayısını sağlamalısınız.Dizinin adını veya işlemeyi yaptığınız tam yolu da kaydedebilirsiniz. Bir veya daha fazla üç boyutlu rekonstrüksiyon elde edildikten sonra, haritalar gP2S'ye yatırılabilir. Her harita bir işleme oturumuyla ilişkilidir ve gerçek harita dosyasından oluşur.gP2S herhangi bir dosya türüne izin verir. Pikselin boyutu gibi önemli meta verileri girin, önerilen yüzey işleme için bir kontur düzeyi, uyguladığınız simetri, haritayı oluşturmak için kullanılan görüntü sayısı ve en iyi bölümlerindeki tahmini çözünürlük, ortalama genel çözünürlük ve en kötü kısımlarda çözünürlük. Örneğin, gP2S'nin birçok bölümünde, doğrulama kuralları girişinizi bariz hatalar için kontrol eder.Haritalar farklı ilişki türleri kullanılarak birbirleriyle ilişkilendirilebilir. Böyle bir ilişkiyi kaydederken, ilişki türünü ve ilgili haritayı seçmelisiniz. Atomik bir model elde edildikten sonra gP2S'ye biriktirilebilir.Bir model dosyası, çözünürlük ve harita veya modelin türetildiği haritaların listesini ekleyin. Ayrıca, bir modelin daha önce yatırılmış bir modelin rafine bir sürümü olduğunu belirtmek mümkündür. Etiketi değiştirin ve kaydı kaydedin.Uygulamaya erişimi olmayan diğer araştırmacılarla işbirliği yapıyorsanız, daha sonra paylaşabileceğiniz özet belgeler oluşturmanız gerekebilir. Bu amaçla, gP2S bir rapor işlevselliği sağlar. Bu, varlığı ve tüm açıklamalar da dahil olmak üzere her bir alt varlığını açıklayan tüm meta verileri içeren yazdırılabilir bir PDF dosyası oluşturur.Bu özellik özellikle model biriktirmeyi takiben değerlidir, çünkü son atomik modelin soyunun izini süren tüm veriler ve meta veriler, mikroskopi seansları ve ızgaralar aracılığıyla belirli protein ve küçük molekül ligand lotlarına kadar tek bir belgede mevcuttur. Ancak pdf herhangi bir ayrıntı görüntüleme sayfasından oluşturulabilir. Gördüğünüz gibi, gP2S iyi yapılandırılmış ve gezinmesi kolay çeşitli varlıkları izlemenizi sağlar.Daha önce gösterildiği gibi, belirli varlıkları kaydederken veri doğrulaması, klasik elektronik tablolarda veya not defterlerinde elde edilebilenden daha yüksek kaliteli meta verilere katkıda bulunur. İzlediğiniz için teşekkür ederim. Bu videonun, CryoEM laboratuvarınız için laboratuvar bilgi yönetim sistemi olarak gP2S'yi denemenizi teşvik edeceğini umuyoruz.

gp2s-an-information-management-system-for-cryoem-experiments

Research

JoVE Journal

Biochemistry

Biyokimya

Bağdaşık ışık elektron mikroskobu (CLEM) yöntemi daha önce ışık mikroskobu (LM) tarafından seçilen hücrelerdeki görüntü virüs kaynaklı hücre içi yapılar elektron mikroskobu (EM) yoluyla uygulanır. LM ve EM virüs ana bilgisayar etkileşimlerin tümleşik bir görünüm elde etmek için hibrid görüntüleme yaklaştıkça birleştirilir.

Cryo-immobilize hücreler yapılarda bağdaşık ışık elektron izleme ve Viral Protein Imaging mikroskobu (CLEM) ilişkili

Bu iletişim kuralı tarafından cryo-elektron mikroskobu, verimli bir şekilde en az çaba ve toksisite, protein ayıklama, arıtma ile memeli hücrelerinde genlerin ifade etmek için kullanılan bir baculovirus sistemi de dahil olmak üzere iyon kanal yapılarını belirlemek için kullanılan teknikler açıklanır, ve kalite kontrol, örnek kılavuz hazırlık ve tarama, hem de veri toplama ve işleme.

İfade ve insan Lipid duyarlı ba * kanal TRPC3 arınma için tek-parçacık Cryo-elektron mikroskobu ile yapısal kararlılık

Burada, otomatik tarama ve veri toplama seçenekleri kullanılabilir bazı sinkrotron beamlines nasıl kullanılacağı açıklanmaktadır. Bilim adamları göndermek cryocooled örnekleri sinkrotron için ve kırınım özellikleri ekranlı, veri kümeleri toplanan ve işlenmiş ve, mümkün olan yerlerde, bir yapı çözüm yürütülen — tüm insan müdahalesi olmadan.

Tamamen Özerk karakterizasyonu ve biyolojik oluştururlar kristalleri üzerinden veri toplama

Burada sunulan protokol, sıvı kriyojende vitrifikasyondan önce en az 90 ms karıştırılan kendi kendine fitillenen nanotel ızgaraya iki ilgi örneği sunmak için yeni bir robotik sistem olan Spotiton'un kullanımını açıklamaktadır.

Yeni Bir Robotik Sistem Kullanarak Zaman Çözümlenen Çalışmalar için Kriyo-Elektron Mikroskobik Izgara Hazırlığı, Spotiton

CryoEM kullanılarak makromoleküler komplekslerin yapı tespiti, belirli protein ve kompleks sınıfları için rutin hale gelmiştir. Burada, bu işlem hattı özetlenmiştir (numune hazırlama, tarama, veri toplama ve işleme) ve okuyucular daha zorlu numuneler durumunda değiştirilebilecek daha ayrıntılı kaynaklara ve değişkenlere yönlendirilir.

Tek Parçacıklı Kriyo-Elektron Mikroskopisi: Numuneden Yapıya

Tek parçacıklı kriyo-elektron mikroskopisi, yüksek verimli otomatik veri toplama için uygun bir yazılım paketi ve kullanıcı dostu bir işlem hattı gerektirir. Burada, düşük doz koşullarında vitrifiye biyomoleküllerin veri toplanması için tam otomatik görüntü alma yazılım paketi, Latitude-S ve pratik bir boru hattı uygulamasını sunuyoruz.

Tek parçacıklı Cryo-elektron Mikroskopisi için Kullanıcı Dostu, Yüksek Verimli ve Tam Otomatik Veri Toplama Yazılımı

Makromoleküllerin yüksek çözünürlüklü kriyo-EM haritaları da 200 kV TEM mikroskopları kullanılarak elde edilebilir. Bu protokol, 200 kV TEM kullanarak yüksek çözünürlüklü veri kümelerinin başarılı bir şekilde toplanması için gerekli olan doğru optik hizalamaları, veri toplama şemalarını ve görüntüleme alanlarının seçimini ayarlamak için en iyi uygulamaları gösterir.

200 KV İletim Elektron Mikroskobu Kullanarak Yüksek Çözünürlüklü Kriyo-EM Veri Kümelerinin Rutin Toplanması

S1P, çeşitli fizyolojik etkilerini S1P reseptörleri (S1PR'ler) alt ailesi aracılığıyla uygular. Burada, S1PR'lerin yapılarını ve işlevlerini açıklamak için bir boru hattı açıklanmaktadır.

Sfengozin 1-Fosfat Reseptörlerinin Yapılarını ve Sinyal Yollarını Araştırmak İçin Bir Boru Hattı

Mevcut protokol, kriyo-EM deneylerinde eğimli tek parçacıklı veri toplama için genelleştirilmiş ve uygulanması kolay bir şemayı açıklamaktadır. Böyle bir prosedür, hava-su arayüzüne bağlılık nedeniyle tercihli oryantasyon yanlılığından muzdarip numuneler için yüksek kaliteli bir EM haritası elde etmek için özellikle yararlıdır.

Leginon kullanarak Stage Tilt ile Tek Parçacıklı Cryo-EM Veri Toplama

Kriyo-elektron mikroskobu (cryoEM) çoklu ızgara taraması genellikle saatlerce dikkat gerektiren sıkıcı bir süreçtir. Bu protokol, bu işlemi otomatikleştirmek için standart bir Leginon koleksiyonunun ve Smart Leginon Autoscreen'in nasıl kurulacağını gösterir. Bu protokol, cryoEM delikli folyo ızgaralarının çoğuna uygulanabilir.

Smart Leginon Kullanarak Birden Fazla Şebekede Kriyo-Elektron Mikroskobu Tarama Otomasyonu

Öğrenin, kriyojenik elektron mikroskobu deneylerini gP2S bilgi yönetim sistemiyle nasıl kaydedeceğinizi ve izleyeceğinizi. Bu yöntem, yapısal biyoloji araştırmalarında veri kalitesini ve tekrarlanabilirliği artırır.

gP2S, CryoEM Deneyleri için Bir Bilgi Yönetim Sistemi

Daha fazla video keşfet