结构生物信息学7-冷冻电镜三维重构.ppt

结构生物信息学冷冻电镜三维重构 张法中国科学院计算技术研究所2013 3 31 一 冷冻电镜三维重构简介二 CryoEM面临的科学问题三 CryoET面临的科学问题 Outline 确定蛋白质结构的方法 确定蛋白质结构的方法 核磁共振 X射线晶体衍射 结构预测 冷冻电镜 小分子量蛋白 蛋白质复合体 小分子量蛋白 膜蛋白和超大分子复合体 背景简介 背景简介 冷冻电镜的优势 研究生物大分子结构的强有力手段 冷冻电镜重构技术在未来结构生物学中起到了一个联系的纽带基于CryoEM的多种技术的融合 被Science评选为2002年世界十大科技进展之一 Saliet al Nature 2003 TrendsinMacromolecularCryoEM 背景简介 Years NumberofPublicStructures http www emdatabank org 冷冻电镜三维重构 背景简介 一 冷冻电镜三维重构简介二 CryoEM面临的科学问题三 CryoET面临的科学问题 Outline 冷冻电镜三维重构处理流程 生物制样 样品冷冻 拍摄 数据采集 图像处理 三维重构 结构分析 评价 Chiuet al JEOLNews 2006 Cryo EM 冷冻电镜三维重构问题描述 electronbeam 3Dmacromolecule 2Dprojections CryoEM Canwededucethe3 Dstructureofthemoleculefromasetof2 Dprojectionimageswithunknownrelativeorientations Cryo EM 单颗粒冷冻电镜三维重构 200 Cryo EM 冷冻电镜三维重构问题描述 Cryo EM 冷冻电镜三维重构问题形式描述 Data UnknownParameters Density Rotations Translations Objective C Yanget al JSB 2005 Cryo EM 冷冻电镜三维重构基本思想 基本思想 相同生物大分子某方向的投影 在实空间中经过调整 叠加平均 提高信噪比 使共同部分的结构信息得到加强 最后对各种不同方向的投影在三维空间中进行重构 从而获得其三维结构信息 Cryo EM 5 冷冻电镜三维重构基本思想 3 4 2 Cryo EM 颗粒挑选 初始模型 模型优化 冷冻电镜三维重构的基本步骤 Cryo EM 冷冻电镜三维重构的基本步骤 Cryo EM 冷冻电镜三维重构的基本步骤 Cryo EM 冷冻电镜三维重构的基本步骤 Cryo EM 冷冻电镜三维重构的基本步骤 Cryo EM 冷冻电镜三维重构的基本步骤 Cryo EM 冷冻电镜三维重构的基本步骤 Cryo EM 冷冻电镜三维重构结果 初始模型 Cryo EM 冷冻电镜三维重构结果 第1次迭代 Cryo EM 冷冻电镜三维重构结果 第2次迭代 Cryo EM 冷冻电镜三维重构结果 第3次迭代 Cryo EM 冷冻电镜三维重构结果 第4次迭代 Cryo EM 冷冻电镜三维重构结果 第5次迭代 Cryo EM 一 颗粒图像信噪比极低二 三维重构计算时间极其漫长三 急需新的重构算法 冷冻电镜三维重构面临的科学问题 Cryo EM 颗粒图像信噪比极低 颗粒图像信噪比极低电子成像技术样品不均一需采集大量图像数据如何快速 准确进行蛋白颗粒的挑选 手工挑选半自动化 200 Cryo EM 颗粒图像信噪比极低 要达到1 精度 需要100万张分子颗粒图片 Cryo EM 三维重构时间极其漫长 数万 数十万颗粒图像ClassificationAverageFourierTransformRefinement AlignmentCrossCommonLineInverseFourierTransform Cryo EM 三维重构时间极其漫长 数据来自 CurrentOpinioninStructuralBiology 2008 18 218 228 Cryo EM 急需新的重构算法 现有算法绝大部分基于Fourier Bessel模型 70年代初提出的 基于现有的算法 重构精度很难再提高如何进一步提高三维重构的精度 Cryo EM 一 颗粒图像的挑选 颗粒图像识别软件Picker二 三维重构的高性能计算 重构并行软件ParaEMAN三 重构结果精度优化 原有算法的完善 球面坐标系下的三维重构算法 我们的工作 Cryo EM 颗粒图像挑选 降噪处理 原始图片 一次降噪 二次降噪 三次降噪 原始电镜图片01nov26b 001 003 001 001 来自SCRIPPS Cryo EM 当前研究现状 颗粒挑选 数据来自 NatureMethods 2008 5 7 651 658 JournalofStructuralBiology 2004 145 Cryo EM 颗粒挑选 当前研究现状 JournalofStructuralBiology 145 1 2 的统计结果 Cryo EM 颗粒图像挑选 Picker 直方图信息熵的方法相关性匹配 Adaboost方法基于样本空间分割的方法最小距离分类器贝叶斯分类器 模板匹配 特征学习 开发了多种颗粒识别算法 实现了颗粒识别软件Picker Cryo EM 颗粒图像挑选 基于直方图信息熵的方法 算法实现 分成三级阈值匹配 匹配 外围环 计算公式 匹配 内圆 计算公式 匹配 四分的网格 计算公式 各级的阈值可由机器学习的方式得到 Cryo EM 颗粒图像挑选 基于adaboost的方法 弱分类器强分类器 弱分类器错误率越小 就越小 就越大H x 为 则为正例 H x 为 则为反例 Cryo EM 颗粒图像挑选 Cryo EM 颗粒图像挑选 Cryo EM 一 颗粒图像的挑选 颗粒图像识别软件Picker二 三维重构的高性能计算 重构并行软件ParaEMAN三 重构结果精度优化 原有算法的完善 球面坐标系下的三维重构算法 我们的工作 Cryo EM 三维重构高性能计算 时间分析 EMAN 1 2 3 Cryo EM 三维重构高性能计算 开发了单颗粒三维重构并行软件ParaEMAN重构精度优化提出一种颗粒图像聚类优化的重构框架 重构结果精度提高0 2 0 3 重构速度优化 Cryo EM 颗粒图像分类结果决定了重构的精度 三维重构结果精度优化 Cryo EM 对原有算法进行了优化 Recluster 三维重构结果精度优化 颗粒图像重聚类框架PRF LYFan et al Bioinformatics2009 Cryo EM 三维重构结果精度优化 乙肝病毒refine1hard 15sym icosmask 80pad 374proc 3classkeep 0 9ang 1classiter 5refinexfiles 2 5ctfc 7Beta1 1refine1mask 60sym c9proc 3hard 40classkeep 0 9shrink 2pad 200amask 55 0 8 30classiter 5ang 8 乙肝病毒数据 Beta1 1数据 Cryo EM 三维重构高性能计算 核心问题 n组图像数目差异很大 目标1 N个图像的分类处理时间最短目标2 尽可能使各处理器分配的任务平均 Cryo EM 三维重构高性能计算 核心问题 问题描述 MakespanMinimization s J P J 1 2 n P 1 2 m ThefinishingtimeofprocessoriThemakespanis 强NP难问题 Cryo EM 三维重构高性能计算 核心问题 提出一种自适应任务动态调度算法 Cryo EM 三维重构高性能计算 核心问题 ParaEMAN任务调度实验结果 Cryo EM 三维重构高性能计算 核心问题 单颗粒三维重构并行软件 paraEMAN 10 Cryo EM CryoEM EMAN的并行优化 ParaEMAN在曙光5000上的测试结果 Cryo EM CryoEM EMAN的并行优化 ParaEMAN在 超龙一号 的测试结果 FSC曲线 Cryo EM CryoEM EMAN的并行优化 超龙一号 上ParaEMAN同EMAN的比较 计算核数 加速比 Cryo EM 一 颗粒图像的挑选 颗粒图像识别软件Picker二 三维重构的高性能计算 重构并行软件ParaEMAN三 重构结果精度优化 单颗粒三维重构软件ICTISAF 我们的工作 Cryo EM 基于球谐函数的三维重构算法 理论基础 0到4阶球谐函数的图形 任何空间几何体表面都可以表示成球谐函数各分量的线性组合 Cryo EM 基于球谐函数的三维重构算法 开发完成了20面体三维重构软件ICTISAF精度优化基于正弦高斯校正和样条插值的CTF校正模型基于滑动窗口的电镜照片全局插值算法速度优化密度函数快速计算方法基于径向采样点旋转角度不变性的快速映射方法基于60对称性的快速映射方法 Cryo EM 基于球谐函数的三维重构算法 基于正弦高斯校正和样条插值的CTF校正模型 电镜成像时电子束经过电镜的调制 得到的显微像存在假像 需要校正CTFi s Envi s 是校正的关键因素 Cryo EM 基于球谐函数的三维重构算法 基于正弦高斯校正和样条插值的CTF校正模型 低频阶段采用正弦调制高频阶段采用高斯调制 Cryo EM 基于球谐函数的三维重构算法 基于正弦高斯校正和样条插值的CTF校正模型 重构中存在放缩 傅里叶半径不一定是整数 所以要插值采用线性插值算法精度不高 应用三次样条插值算法 Cryo EM 基于球谐函数的三维重构算法 ISAF密度函数快速计算模型 密度函数快速计算方法 将其时间复杂度降低一个幂次基于60对称性的快速映射方法 将计算量降低60倍基于径向采样点旋转角度不变性的快速映射方法 计算量降低 Rm 1 2倍 Cryo EM 基于球谐函数的三维重构算法 重构结果 投影模板 取向中心 35 8810 767 835 74 Cryo EM 基于球谐函数的三维重构算法 ICTISAF的性能比较 6 08 5 53 4 89 4 35 Cryo EM HBV乙肝病毒 HBV 重构 Cryo EM 基于球谐函数的三维重构算法 鲤鱼呼吸肠道病毒 GCVR 重构 基于球谐函数的三维重构算法 Cryo EM CryoEM ICTEM软件包 Cryo EM CryoEM ICTEM软件包 Cryo EM CryoEM ICTEM软件包 10 Cryo EM CryoEM ICTEM软件包 Cryo EM I vegotastructure whatnext 研究趋势 Cryo EM I vegotastructure whatnext 研究趋势 Modeling docking Cryo EM 一 冷冻电镜三维重构简介二 CryoEM面临的科学问题三 CryoET面临的科学问题 Outline 生物图像三维重构的高性能算法研究 Cryo ET 生物图像三维重构的高性能算法研究 Cryo ET 冷冻电子断层三维重构问题描述 Cryo ET 生物制样 样品冷冻 拍摄 数据采集 图像处理和对位 三维重构 结构分割 分析 ATOM2 0 冷冻电子断层成像流程 Cryo ET ProblemsinCryoET Noise SNRverylow ImagealignmentMisswedgeImagesize hugememoryrequirement Computationaltime Cryo ET ProblemsinCryoET 投影图像对位 是影响重构质量的关键因素 投影图像不对位 Cryo ET ProblemsinCryoET 投影图像信噪比极低 CaveolaeofPAEcell 60 50 Cryo ET ProblemsinCryoET 投影角度无法覆盖整个180 投影数据不完整 missingwedge Cryo ET ProblemsinCryoET 三维重构计算时间极其漫长 电镜投影图片数量和尺寸不断增加 4K 4K 8K 8K 生成三维重构文件巨大 约7GB 达到满意结果需要迭代几十次 Cryo ET ResearchAreas ImproveresolutionImagealignment SAMAmethod Reconstructionalgorithm ASARTiterative RefineETReconstructionAlgorithms SpeedupParallelstrategyDatastructureAsynchronouscommunicationscheme Cryo ET Imagealignment Asnapshotofthesampleinspace singlerotationaxis Cryo ET Imagealignment CryoET MarkerFreeAutoAlignment SIFTbased QiChu et al BIBM 2011 Imagealignment CryoET featureextractionSIFT scaleinvariantfeaturetransform featurematchingneighborscopeconstraintepipolarconstraint Imagealignment CryoET featuretrackingexhaustsearchingneighborlimitedsearchingprojectionmodel whereistheisthecalibrationmatrixofcamera istheprojectionmatrix isanorthogonalmatrix whichalsocanbewrittenas with Imagealignment Imagealignment Toestimatetheparametersoftheprojectionmatrix wehavethecostfunctionas robustbundleadjustment Imagealignment no no yes yes Imagealignment CryoET crosssectionofreconstruction longitudinalsectionofreconstruction IMOD SAMA Experiment 1mitochondrion Imagealignment CryoET asimilarx ysectionofreconstruction coarsealignment SAMAalignment fiducialmarkeralignment asimilarx zsectionofreconstruction Experiment 2caveola 3Dreconstructionmethods CryoET ART line by lineupdatingpolicy SIRT pixel by pixelupdatingpolicy SART direction by directionupdatingpolicy PreviousIterativealgorithm 3Dreconstructionmethods CryoET 自适应联合代数迭代算法 ASART 初值 反投影算法 BackprojectionBPT 投影数据访问方式 多级获取策略 multi levelscheme MLS 松弛因子 自适应原则差值补偿 自适应补偿 权因子 像素值 3Dreconstructionmethods CryoET WBP SART ASART Experiment1 mitochondrion 3Dreconstructionmethods CryoET Experiment1 caveola WBP SART ASART GPUin3DreconstructionofET CryoET Thehighcomputationaldemandof3DreconstructioninETisachallengingproblem Largereconstructionfiles thesizeandnumberoftheimagesincrease e g 119imageswithsizeof2048 20482048 2048 430 4B 7GBConsiderableprocessingtime ParallelreconstructiononMulti GPUs Communicationbetweenmulti GPUsduetooverlappingofblobsSynchronouscommunicationprovidedbyCUDAleadstoGPUsitsidle WistoolargetobelocatedintotheGPUsespeciallywhenthesizeoftheprojectedimagesisverylarge e g inELLR W 2048 430 4 112 4B 1 5GB morethan896MBofmemoryinGTX295 GPUin3DreconstructionofET CryoET Multilevelparallelstrategyforblob basediterativereconstructionAsynchronouscommunicationschemeBlob ELLRformatwithsymmetricoptimizationtechniques XHWan et al BMCBioinfor 2011 ATOMsoftware CryoET UnravelingtheCellNucleusandNeuroscienceviaElectrontomographyTechnique P53Gene NCMIR UCSD Large scalereconstruction Ongoingproject Curvilinearprojectionmodel Ongoingproject Experimentalresults asynapseofamousebrain X Ysection Y Zsection X Ysection Y Zsection ASARTreconstructioncombinedwithastraightprojectionmap Resultswereobtainedafter50iterations ResultofASARTcombinedwithacurvilinearprojectionmap Resultswereobtainedafter50iterations Ongoingproject Experimentalresults asynapseofamousebrain X Ysection Y Zsection X Ysection Y Zsection ASARTreconstructioncombinedwithastraightprojectionmap Resultswereobtainedafter50iterations ResultofASARTcombinedwithacurvilinearprojectionmap Resultswereobtainedafter50iterations Ongoingproject SerialSections Montagereconstruction Zdirection X Ydirection Ongoingproject Acknowledgement THANKS GPUin3DreconstructionofET CryoET Multilevelparallelstrategy Coarse grainedscheme Volume setof2Dslices Slabi 1 Slabi Classificationofslicesinaslab GPUi 1 GPUi unique unique unique redundant own edge redundant Redundant comefromneighborslabsUnique reconstructedinownslabsEdge requireinformationfromredundantslicesOwn donotrequireinformationfromredundantslices GPUin3DreconstructionofET CryoET Multilevelparallelstrategy Fine grainedscheme forislabsinthereconstructe