生命學(xué)院李雪明，電子系沈淵和計(jì)算機(jī)系楊廣文三個(gè)研究組合作在《Nature●Methods》雜志發(fā)表論文提出一種新型的冷凍電鏡三維重構(gòu)算法
2018年11月30日，清華大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院李雪明研究組，電子工程系沈淵研究組和計(jì)算機(jī)系楊廣文研究組三方合作在《自然●方法》（Nature●Methods）雜志在線發(fā)表題為《一種基于粒子濾波的魯棒的冷凍電鏡三維重構(gòu)算法框架》（A particle-filter framework for robust cryoEM 3D reconstruction）的研究論文。該工作通過將電子工程應(yīng)用中的粒子濾波算法引入到冷凍電鏡三維重構(gòu)中，大幅提高了對系統(tǒng)參數(shù)的搜索能力和對系統(tǒng)誤差的容忍度；通過進(jìn)一步融合高性能計(jì)算的方法，最終實(shí)現(xiàn)了對生物大分子結(jié)構(gòu)高效高精度的三維重構(gòu)。同期開發(fā)的THUNDER冷凍電鏡三維重構(gòu)軟件系統(tǒng)集成了這些新算法和新特性，為未來冷凍電鏡海量圖像數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析，以及大規(guī)模的自動化應(yīng)用提供了一個(gè)可靠的算法和軟件基礎(chǔ)；同時(shí)，也為解析接近原子分辨率的生物結(jié)構(gòu)提供了一套魯棒、快速的解決方案，顯著降低了對用戶經(jīng)驗(yàn)的要求，益于冷凍電鏡技術(shù)的廣泛普及，助力在原子尺度上對生命活動進(jìn)行觀察。
蛋白質(zhì)是生命體的最主要組成元素，作為一種生物大分子機(jī)器，蛋白質(zhì)功能的實(shí)現(xiàn)高度依賴于其復(fù)雜的三維原子結(jié)構(gòu)。了解蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)及其與功能的關(guān)系對探索生命的基本原理，理解疾病的分子機(jī)制以及藥物的研發(fā)具有重要的意義。冷凍電子顯微鏡，簡稱冷凍電鏡，使用電子束作為光源，是一種能在原子分辨率水平上觀察并測定蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)的有力工具。伴隨著最近幾年的技術(shù)突破，冷凍電鏡三維重構(gòu)技術(shù)成為測定蛋白質(zhì)及其復(fù)合物結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù)。冷凍電鏡三維重構(gòu)的基本方法是，首先利用冷凍電鏡對冷凍于液氮溫度的生物大分子顆粒進(jìn)行成像，以獲得數(shù)萬到數(shù)百萬張生物大分子照片，然后通過一定的算法來整合這些圖像，計(jì)算出生物大分子的三維結(jié)構(gòu)。這其中三維重構(gòu)算法是核心內(nèi)容，用于測定出每一張照片的諸多參數(shù)，例如空間取向，然后才能將二維的照片整合重構(gòu)出三維的結(jié)構(gòu)。因?yàn)檎掌臄?shù)量巨大，且圖像信號極其微弱，如何精確計(jì)算測定每張照片的參數(shù)，以達(dá)到超過0.4甚至0.2納米的分辨率，一直以來都是冷凍電鏡技術(shù)研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。
圖1. 基于粒子濾波的三維重構(gòu)算法示意圖。a）從初始模型開始到最終結(jié)構(gòu)的計(jì)算收斂過程，其中的彩色圖表示在旋轉(zhuǎn)空間中參數(shù)搜索的似然度分布圖。b）基于蒙特卡洛算法的隨機(jī)參數(shù)搜索和重點(diǎn)采樣。經(jīng)過多輪的迭代搜索，分散于整個(gè)參數(shù)空間中的采樣點(diǎn)收斂于最可能的參數(shù)附近，采樣點(diǎn)的分布反映了所測定參數(shù)的概率密度分布。
為了獲得一個(gè)更有效的算法和計(jì)算系統(tǒng)以滿足未來高分辨率和大規(guī)模應(yīng)用的需求，李雪明研究組聯(lián)合電子系沈淵和計(jì)算機(jī)系楊廣文研究組，利用清華大學(xué)生物學(xué)科和信息學(xué)科交叉的優(yōu)勢，將電子工程領(lǐng)域的粒子濾波算法引入到冷凍電鏡的圖像重構(gòu)參數(shù)搜索中去，發(fā)展出一套比現(xiàn)有算法更完善、更有效的貝葉斯統(tǒng)計(jì)推斷算法。這套新算法對高維參數(shù)的搜索具有更好的魯棒性，可以自適應(yīng)地進(jìn)行參數(shù)的自動調(diào)整，以及通過引入一套新的權(quán)重機(jī)制大幅提高了對系統(tǒng)誤差的容忍度。這些優(yōu)勢的整合，使整個(gè)系統(tǒng)具有很好的魯棒性，更適用于未來自動化的運(yùn)行工作模式。同時(shí)，在算法的實(shí)現(xiàn)過程中，深度融合了大規(guī)模并行計(jì)算的思路和方法，從而使整個(gè)系統(tǒng)具有極高的運(yùn)算效率，和近乎理想的并行計(jì)算性能。未來該系統(tǒng)將能夠高效運(yùn)行于小到一個(gè)工作站，大到“太湖之光”這樣的超大規(guī)模計(jì)算系統(tǒng)，適應(yīng)生命科學(xué)研究和藥物設(shè)計(jì)的大量結(jié)構(gòu)測定需求。
圖2. THUNDER的計(jì)算結(jié)果對比。三個(gè)測試數(shù)據(jù)集，CNG，Proteasome和β-galactosidase，被用來進(jìn)行測試。分別選取包含很多壞照片的臟數(shù)據(jù)集（dirty）和使用其他方法篩選掉壞照片的干凈數(shù)據(jù)集（clean）進(jìn)行計(jì)算，臟數(shù)據(jù)集給出了更好的結(jié)果，說明新算法對壞照片高度容忍（Grading），并且能充分利用好照片中的信息。另外，通過對成像的離焦參數(shù)進(jìn)行精修，也能大幅提高分辨率，說明了新算法對高維參數(shù)搜索的魯棒性。a）和b）分別給出了分辨率的測量曲線，c）是通過對幾個(gè)特定的氨基酸密度來對比不同的計(jì)算結(jié)果，其中EMDB表示的是之前發(fā)表的結(jié)構(gòu)（第一行），現(xiàn)有的計(jì)算結(jié)果分辨率顯著提高（第三行）。
這項(xiàng)工作是三個(gè)不同學(xué)科研究組交叉研究的階段性成果，團(tuán)隊(duì)正在利用新型的統(tǒng)計(jì)推斷和機(jī)器學(xué)習(xí)算法將這一工作擴(kuò)展到對細(xì)胞或者細(xì)胞器結(jié)構(gòu)的原子分辨率三維重構(gòu)上去。未來的冷凍電鏡技術(shù)將使人們不必再借助于復(fù)雜的生物化學(xué)手段來提取蛋白質(zhì)，而是利用冷凍電鏡直接在細(xì)胞中對包括蛋白質(zhì)在內(nèi)的生物大分子的原子結(jié)構(gòu)和動態(tài)變化進(jìn)行觀察和分析，探索生命活動的本質(zhì)原理，設(shè)計(jì)能夠治愈疾病的藥物，造福人類健康。
清華大學(xué)生命學(xué)院李雪明研究員，電子系沈淵副教授和計(jì)算機(jī)系楊廣文教授為該項(xiàng)研究的共同通訊作者，生命學(xué)院博士生胡名旭，計(jì)算機(jī)系博士生余洪坤和電子系博士生顧凱為共同第一作者，其他共同作者王釗，阮華斌，王鯤鵬，任思遠(yuǎn)，李冰，甘霖和徐世真也為此項(xiàng)工作做出了不可或缺的重要貢獻(xiàn)。該研究得到了科技部重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃，國家自然科學(xué)基金，清華大學(xué)結(jié)構(gòu)生物學(xué)高精尖創(chuàng)新中心，清華北大生命科學(xué)聯(lián)合中心，英特爾并行計(jì)算中心項(xiàng)目的資金支持。國家超算無錫中心和清華大學(xué)蛋白質(zhì)科學(xué)基礎(chǔ)設(shè)施生物計(jì)算平臺為本項(xiàng)目提供了計(jì)算設(shè)施支持。
文章地址： http://dx.doi.org/10.1038/s41592-018-0223-8
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