Articulo de referencia

correlación de la capa de Fourier

En biología estructural , así como en prácticamente todas las ciencias que generan datos tridimensionales, la correlación de capas de Fourier (FSC) mide el coeficiente de correl...

En biología estructural , así como en prácticamente todas las ciencias que generan datos tridimensionales, la correlación de capas de Fourier (FSC) mide el coeficiente de correlación cruzada normalizado entre dos volúmenes tridimensionales sobre capas correspondientes en el espacio de Fourier (es decir, en función de la frecuencia espacial [ 1 ] ). La FSC es la extensión tridimensional de la correlación de anillo de Fourier bidimensional (FRC); [ 2 ] también conocida como función de correlación de frecuencia espacial. [ 3 ]

Cálculo

FSdo(r)=rirF1(ri)F2(ri)rir|F1(ri)|2rir|F2(ri)|22{\displaystyle FSC(r)={\frac {\displaystyle \sum _{r_{i}\in r}{F_{1}(r_{i})\cdot F_{2}(r_{i})^{\ast }}}{\displaystyle {\sqrt[{2}]{\sum _{r_{i}\in r}{\left|F_{1}(r_{i})\right|^{2}}\cdot \sum _{r_{i}\in r}{\left|F_{2}(r_{i})\right|^{2}}}}}}}

dóndeF1{\displaystyle F_{1}}es el factor de estructura compleja para el volumen 1,F2{\displaystyle F_{2}^{\ast }}es el conjugado complejo de la estructura Factor para el volumen 2, yri{\displaystyle r_{i}}es el elemento de vóxel individual en radior{\displaystyle r}. [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] En esta forma, el FSC toma dos conjuntos de datos tridimensionales y los convierte en una matriz unidimensional.

Aplicaciones

El FSC se originó en la criomicroscopía electrónica y se extendió gradualmente a otros campos. Para medir el FSC, se requieren dos volúmenes 3D determinados independientemente. En la criomicroscopía electrónica , los dos volúmenes son el resultado de dos reconstrucciones tridimensionales, cada una basada en la mitad del conjunto de datos disponible. Normalmente, se utilizan mitades aleatorias, aunque algunos programas pueden usar las imágenes de partículas pares para una mitad y las partículas impares para la otra mitad del conjunto de datos. Algunas publicaciones citan el umbral de resolución FSC 0.5, que se refiere a cuando el coeficiente de correlación de las capas de Fourier es igual a 0.5. [ 7 ] [ 8 ] Sin embargo, determinar el umbral de resolución sigue siendo un tema controvertido, y algunos argumentan que los umbrales de valor fijo se basan en supuestos estadísticos incorrectos. [ 6 ] [ 9 ] Existen muchos otros criterios que utilizan la curva FSC, incluidos el criterio 3-σ, el criterio 5-σ y el umbral 0.143. El criterio de medio bit indica a qué resolución hemos recopilado suficiente información para interpretar de forma fiable el volumen tridimensional, y el criterio de 3- sigma (modificado) indica dónde emerge sistemáticamente el FSC por encima de las correlaciones aleatorias esperadas del ruido de fondo. [ 6 ] El umbral de 0,143 del FSC se propuso en parte para que la medición de la resolución fuera comparable a las mediciones utilizadas en la cristalografía de rayos X. [ 10 ] Actualmente, el umbral de 0,143 es el criterio más utilizado para la resolución de reconstrucciones de crio-EM mejores que 10 ångström de resolución. [ 11 ]

Véase también

Notas

  1. Harauz y van Heel, 1986
  2. van Heel, 1982
  3. Saxton y Baumeister, 1982
  4. "FSC de Image Science: Programa para calcular la correlación de la capa de Fourier (FSC) de dos volúmenes 3D" . fsc . Image Science . Consultado el 9 de abril de 2009 .
  5. "RF 3 - Residual de fase y correlación de capa de Fourier" . SPIDER . Centro Wadsworth . Consultado el 9 de abril de 2009 .
  6. 1 2 3 van Heel & Schatz, 2005
  7. Böttcher et al., 1997
  8. Frank, 2006, págs. 250-251
  9. van Heel y Schatz, 2017
  10. Rosenthal y Henderson, 2003
  11. "Banco de datos de microscopía electrónica" . www.ebi.ac.uk. Consultado el 7 de enero de 2019 .

Referencias

  • Harauz, G.; van Heel M. (1986). "Filtros exactos para la reconstrucción tridimensional de geometría general". Optik . 73 : 146–156 .
  • van Heel, M.; Keegstra, W.; Schutter, W.; van Bruggen EFJ (1982). Estudios de hemocianina de artrópodos mediante análisis de imágenes, en: Estructura y función de proteínas respiratorias de invertebrados, Taller EMBO 1982, EJ Wood . vol.  Supl. 1. págs. 69 a 73. ISBN  9783718601554.{{cite book}}: |journal=ignorado ( ayuda )
  • Saxton, WO; W. Baumeister (1982). "El promedio de correlación de una proteína de la envoltura celular bacteriana dispuesta regularmente". Journal of Microscopy . 127 (2): 127– 138. Bibcode : 1982JMic..127..127S . doi : 10.1111/j.1365-2818.1982.tb00405.x . PMID 7120365. S2CID 27206060 .  
  • Böttcher, B.; Wynne, SA; Crowther, RA (1997). "Determinación del plegamiento de la proteína central del virus de la hepatitis B mediante microscopía electrónica". Nature . 386 ( 6620): 88– 91. doi : 10.1038/386088a0 . PMID 9052786. S2CID 275192 .  
  • Rosenthal, PB; Henderson, R. (2003). "Determinación óptima de la orientación de partículas, la quiralidad absoluta y la pérdida de contraste en la criomicroscopía electrónica de partícula única". Journal of Molecular Biology . 333 (4): 721– 745. doi : 10.1016/j.jmb.2003.07.013 . ISSN 0022-2836 . PMID 14568533 .  
  • van Heel, M.; Schatz, M. (2005). "Criterios de umbral de correlación de la capa de Fourier". Journal of Structural Biology . 151 (3): 250– 262. doi : 10.1016/j.jsb.2005.05.009 . PMID 16125414 . 
  • Frank, J. (2006). Microscopía electrónica tridimensional de ensamblajes macromoleculares . Nueva York: Oxford University Press . ISBN 0-19-518218-9.
  • van Heel, M.; Schatz, M. (2017). "Reevaluando la resolución de la revolución". bioRxiv 10.1101/224402 . 
  • Tendencias y distribuciones de mapas en EMData Bank (EMDB), por ejemplo, tendencias de resolución.