Questo articolo descrive come utilizzare efficacemente tre piattaforme di elaborazione crio-EM, ovvero cryoSPARC v3, RELION-3 e Scipion 3, per creare un flusso di lavoro unico e robusto applicabile a una varietà di set di dati a particella singola per la determinazione della struttura ad alta risoluzione.
I recenti progressi sia nella strumentazione che nel software di elaborazione delle immagini hanno reso la microscopia crioelettronica a singola particella (cryo-EM) il metodo preferito dai biologi strutturali per determinare strutture ad alta risoluzione di un’ampia varietà di macromolecole. Diverse suite software sono disponibili per utenti nuovi ed esperti per l’elaborazione delle immagini e il calcolo della struttura, che semplificano lo stesso flusso di lavoro di base: i filmati acquisiti dai rilevatori al microscopio vengono sottoposti a correzione per la stima del movimento indotto dal fascio e della funzione di trasferimento del contrasto (CTF). Successivamente, le immagini delle particelle vengono selezionate ed estratte dai fotogrammi di filmato medi per la classificazione iterativa 2D e 3D, seguita da ricostruzione, perfezionamento e convalida 3D. Poiché vari pacchetti software impiegano algoritmi diversi e richiedono diversi livelli di esperienza per funzionare, le mappe 3D che generano spesso differiscono per qualità e risoluzione. Pertanto, gli utenti trasferiscono regolarmente i dati tra una varietà di programmi per risultati ottimali. Questo documento fornisce una guida per gli utenti per navigare in un flusso di lavoro attraverso i pacchetti software più diffusi: cryoSPARC v3, RELION-3 e Scipion 3 per ottenere una struttura di risoluzione quasi atomica del virus adeno-associato (AAV). Per prima cosa dettagliamo una pipeline di elaborazione delle immagini con cryoSPARC v3, poiché i suoi algoritmi efficienti e la GUI facile da usare consentono agli utenti di arrivare rapidamente a una mappa 3D. Nella fase successiva, utilizziamo PyEM e script interni per convertire e trasferire le coordinate delle particelle dalla migliore qualità di ricostruzione 3D ottenuta in cryoSPARC v3 a RELION-3 e Scipion 3 e ricalcolare le mappe 3D. Infine, delineiamo i passaggi per un ulteriore perfezionamento e convalida delle strutture risultanti integrando algoritmi di RELION-3 e Scipion 3. In questo articolo, descriviamo come utilizzare efficacemente tre piattaforme di elaborazione per creare un flusso di lavoro unico e robusto applicabile a una varietà di set di dati per la determinazione della struttura ad alta risoluzione.
La microscopia crioelettronica (cryo-EM) e l’analisi a singola particella (SPA) consentono la determinazione della struttura di un’ampia varietà di assemblaggi biomolecolari nel loro stato idratato, contribuendo a illuminare i ruoli di queste macromolecole nei dettagli atomici. I miglioramenti nell’ottica del microscopio, nell’hardware del computer e nel software di elaborazione delle immagini hanno permesso di determinare le strutture delle biomolecole con una risoluzione superiore a 2 Å1,2,3. Più di 2.300 strutture crio-EM sono state depositate nella Protein Data Bank (PDB) nel 2020, rispetto alle 192 strutture del 20144, indicando che la crio-EM è diventata il metodo di scelta per molti biologi strutturali. Qui descriviamo un flusso di lavoro che combina tre diversi programmi SPA per la determinazione della struttura ad alta risoluzione (Figura 1).
L’obiettivo di SPA è quello di ricostruire i volumi 3D di un campione bersaglio da immagini 2D rumorose registrate da un rilevatore al microscopio. I rilevatori raccolgono immagini come filmati con singoli fotogrammi dello stesso campo visivo. Al fine di preservare il campione, i fotogrammi vengono raccolti con una bassa dose di elettroni e quindi hanno uno scarso rapporto segnale-rumore (SNR). Inoltre, l’esposizione elettronica può indurre movimento all’interno delle griglie crio-EM vetrificate, con conseguente sfocatura dell’immagine. Per superare questi problemi, i fotogrammi sono allineati per correggere il movimento indotto dal fascio e mediati per produrre una micrografia con un SNR aumentato. Queste micrografie vengono quindi sottoposte a stima della funzione di trasferimento del contrasto (CTF) per tenere conto degli effetti della sfocatura e delle aberrazioni imposte dal microscopio. Dalle micrografie corrette CTF, le singole particelle vengono selezionate, estratte e ordinate in medie di classe 2D che rappresentano diversi orientamenti adottati dal campione nel ghiaccio vitreo. L’insieme omogeneo di particelle risultante viene utilizzato come input per la ricostruzione 3D ab initio per generare uno o più modelli grossolani, che vengono poi perfezionati iterativamente per produrre una o più strutture ad alta risoluzione. Dopo la ricostruzione, vengono eseguiti perfezionamenti strutturali per migliorare ulteriormente la qualità e la risoluzione della mappa crio-EM. Infine, o un modello atomico è direttamente derivato dalla mappa, o la mappa è dotata di coordinate atomiche ottenute altrove.
Sono disponibili diversi pacchetti software per eseguire le attività sopra descritte, tra cui Appion5, cisTEM6, cryoSPARC7, EMAN8, IMAGIC9, RELION10, Scipion11, SPIDER12, Xmipp13 e altri. Mentre questi programmi seguono fasi di elaborazione simili, impiegano algoritmi diversi, ad esempio, per selezionare particelle, generare modelli iniziali e perfezionare le ricostruzioni. Inoltre, questi programmi richiedono un livello variabile di conoscenza e intervento dell’utente per funzionare, in quanto alcuni dipendono dalla messa a punto dei parametri che possono fungere da ostacolo per i nuovi utenti. Queste discrepanze spesso si traducono in mappe con qualità e risoluzione incoerenti tra le piattaforme14, spingendo molti ricercatori a utilizzare più pacchetti software per perfezionare e convalidare i risultati. In questo articolo, evidenziamo l’uso di cryoSPARC v3, RELION-3 e Scipion 3 per ottenere una ricostruzione 3D ad alta risoluzione di AAV, un vettore ampiamente utilizzato per la terapia genica15. I suddetti pacchetti software sono gratuiti per gli utenti accademici; cryoSPARC v3 e Scipion 3 richiedono licenze.
In questo articolo, presentiamo un robusto flusso di lavoro SPA per l’elaborazione dei dati crio-EM su varie piattaforme software per ottenere ricostruzioni 3D ad alta risoluzione (Figura 1). Questo flusso di lavoro è applicabile a un’ampia varietà di macromolecole biologiche. I passaggi successivi del protocollo sono descritti nella Figura 4, tra cui la pre-elaborazione dei filmati, il prelievo e la classificazione delle particelle e diversi metodi per il per…
The authors have nothing to disclose.
Ringraziamo Carlos Oscar Sorzano per l’aiuto con l’installazione di Scipion3 e Kilian Schnelle e Arne Moeller per l’aiuto con il trasferimento dei dati tra diverse piattaforme di elaborazione. Una parte di questa ricerca è stata supportata dalla sovvenzione NIH U24GM129547 ed eseguita presso il PNCC dell’OHSU e accessibile tramite EMSL (grid.436923.9), un DOE Office of Science User Facility sponsorizzato dall’Office of Biological and Environmental Research. Questo studio è stato supportato da una sovvenzione di start-up della Rutgers University ad Arek Kulczyk.
CryoSPARC | Structura Biotechnology Inc. | https://cryosparc.com/ | |
CTFFIND 4 | Howard Hughes Medical Institute, UMass Chan Medical School | https://grigoriefflab.umassmed.edu/ctffind4 | |
MotionCorr2 | UCSF Macromolecular Structure Group | https://msg.ucsf.edu/software | |
Phenix | Computational Tools for Macromolecular Neutron Crystallography (MNC) | http://www.phenix-online.org/ | |
PyEM | Univerisity of California, San Francisco | https://github.com/asarnow/pyem | |
RELION | MRC Laboratory of Structural Biology | https://www3.mrc-lmb.cam.ac.uk/relion/index.php/Main_Page | |
Scipion | Instruct Image Processing Center (I2PC), SciLifeLab | http://scipion.i2pc.es/ | |
UCSF Chimera | UCSF Resource for Biocomputing, Visualization, and Informatics | https://www.cgl.ucsf.edu/chimera/ |