Multiscale atomic modeling based on electron microscopy 3D map using Gaussian mixture model

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 17K07364
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Research Field: Biophysics
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: Kawabata Takeshi 大阪大学, 蛋白質研究所, 特任准教授(常勤) (60343274)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: 電子顕微鏡 / 単粒子解析 / 混合正規分布モデル / フィッティング / 原子モデリング / EMアルゴリズム / モルフォロジー

Outline of Final Research Achievements

We have developed several atomic modeling methods based on Cryo-EM 3D density map with near-atomic resolution using Gaussian mixture model (GMM). In order to convert to a map (or an atomic model) into a GMM with the same size, “Gaussian-input GMM” and “down-sampling GMM” methods have been invented. We also developed a new algorithm “cave pocket” to detect an internal hollow space in a large macromolecular complex using mathematical morphology.　The method “masked segmentation & fitting” has been developed to fit multiple atomic models of subunits into a local region of 3D map.

Free Research Field

構造バイオインフォマティクス

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

電子顕微鏡による生体高分子の立体構造解析はここ数年で学術研究機関や企業研究者に広く普及し、密度マップから原子モデルを客観的に構築できるソフトウエアの確立が望まれている。本研究で開発した原子モデルのフィッティング法などの手法は、こうした原子モデルの構築に有用であるはずである。本研究成果の一つであるプログラムのソースはWebページで公開され、無償で使用できるように配慮されており、この分野の研究者に広く貢献することが期待できる。