Zur Kurzanzeige

NEW COMPUTATIONAL METHODS FOR 3D STRUCTURE DETERMINATION OF MACROMOLECULAR COMPLEXES BY SINGLE PARTICLE CRYO-ELECTRON MICROSCOPY

dc.contributor.advisorStark, Holger Prof. Dr.de
dc.contributor.authorSchmeißer, Martinde
dc.date.accessioned2009-04-22T12:10:33Zde
dc.date.accessioned2013-01-18T14:28:28Zde
dc.date.available2013-01-30T23:51:09Zde
dc.date.issued2009-04-22de
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-B667-Ede
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.53846/goediss-3291
dc.description.abstractIn der kryoelektronenmikroskopischen Einzelpartikelrekonstruktionsmethode werden Projektionsbilder vieler in erster Ordnung identischer Kopien des zu untersuchenden makromolekularen Komplexes kombiniert, um dessen dreidimensionale Struktur zu berechnen. Dazu werden die zu untersuchenden Partikeln in hydriertem Zustand in vielen zufälligen Orientierungen in einer dünnen Schicht vitrifizierten, nicht kristallinen Eises eingebettet und mittels eines Transmissionselektronenmikroskopes abgebildet, wobei Projektionsbilder aufgezeichnet werden, die vielen verschiedenen Projektionsrichtungen einer angenommenen zugrunde liegenden gemeinsamen identischen Struktur aller Partikel entsprechen. Die tatsächliche strukturelle Heterogenität der analysierten Partikel, resultierend aus der Koexistenz verschiedener Konformationen oder verschiedener Liganden-Bindungszustände, gilt es zu identifizieren, da die erreichbare Auflösung und Korrektheit berechneter Strukturen ansonsten durch fälschliche Mittelung über verschiedene Zustände limitiert sind. Die Kryoelektronenmikroskopische Einzelpartikelrekonstruktionsmethode ist keine Ensemble-Technik und somit die Methode der Wahl, um die Struktur insbesondere großer makromolekularer Komplexe, die sich nur schwer in der für Röntgenkristallographische Analysen nötigen Qualität und Quantität auf reinigen lassen, zu bestimmen. Durch die Analyse der aufgenommenen Projektionsbilder individueller makromolekularer Komplexe können strukturelle Variationen innerhalb einer Probe potentiell identifiziert werden, sobald der aufgenommene Datensatz durch entsprechende Bildverarbeitungstechniken in Subpopulationen aufgeteilt wird, die individuellen konformationellen Zuständen entsprechen. In der Strukturbestimmung makromolekularer Komplexe mit einem hohen Grad an struktureller Dynamik ist die Identifizierung verschiedener Konformationen eine Herausforderung, da bei der Prozessierung für jedes stark verrauschte individuelle Einzelpartikelbild zusätzlich zu einem unbekannten konformellen Zustand drei trans lationale und drei Freiheitsgrade der Rotation berücksichtigt werden müssen. In der klassischen Random Conical Tilt Rekonstruktion werden die durch die Aufnahme von Projektionsbildpaaren bei unterschiedlich gekipptem Probenhalter zusätzlich gewonnenen experimentellen Informationen ausgenutzt, um Startmodelle zu berechnen, die jedoch durch die Berechnung aus einer limitierten Anzahl von Projektionsbildern und eine unvollständige Abdeckung aller Projektionsrichtungen nur eine begrenzte Qualität und Auflösung haben. Basierend auf der Verfügbarkeit von qualitativ hochwertigen Projektionsbildpaaren, aufgenommen bei verschieden orientierter Probe, wobei die Projektionsbilder beider Orientierungen unabhängig klassifiziert wurden, wird eine neue Methode vorgestellt, die diese doppelt klassifizierten Projektionsbildpaare ausnutzt, um Startmodelle aus einer stark erhöhten Anzahl von Projektionsbildern und Projektionsrichtungen zu errechnen, wobei die Qualität der erhaltenen Modelle gegenüber klassischen Methoden stark verbessert und die Auftrennung der Modelle nach unterschiedlichen zu Grunde liegenden konformellen Zuständen nun möglich ist. Die neue Strategie zielt darauf ab, konformelle Diversität und dynamische Zustände auf dreidimensionaler Ebene zu untersuchen. Die für die neue Strategie benötigten gesteigerten Anforderungen bezüglich der benötigten Computer Rechenleistung, resultierend aus der erhöhten Anzahl zu prozessierender Einzelbider, werden analysiert und eine Strategie zur Steigerung der Rechenleistung, basierend auf neusten Errungenschaften der Informationstechnik, wird präsentiert, die Anwendungen und Analysen ermöglicht, die noch vor kurzem unmöglich erschienen.de
dc.format.mimetypeapplication/pdfde
dc.language.isoengde
dc.rights.urihttp://webdoc.sub.gwdg.de/diss/copyr_diss.htmlde
dc.titleNEW COMPUTATIONAL METHODS FOR 3D STRUCTURE DETERMINATION OF MACROMOLECULAR COMPLEXES BY SINGLE PARTICLE CRYO-ELECTRON MICROSCOPYde
dc.typedoctoralThesisde
dc.title.translatedMethodische Entwicklungen in der Bildverarbeitung kryoelektronenmikroskopischer Aufnahmen und deren Anwendung in der Strukturbestimmung biologischer Makromolekülede
dc.contributor.refereeStark, Holger Prof. Dr.de
dc.date.examination2009-04-17de
dc.subject.dnb500 Naturwissenschaften allgemeinde
dc.description.abstractengIn cryo-electron microscopy (cryo-EM) single-particle reconstruction, projection images of many first order structural identical copies of the specimen of interest are combined to recover the underlying three-dimensional object. The analyzed particles are embedded in vitreous ice in a hydrated state at many random orientations and projection images are recorded using a transmission electron microscope (TEM). The heterogeneity of two-dimensional projection image data resulting from the co existence of different conformational or ligand binding states of a macromolecular complex remains a major obstacle as it impairs the validity of reconstructed density maps and limits the progress towards higher resolution. Nevertheless, single particle cryo-EM is the method of choice for structure determination of large macromolecular complexes that are difficult to purify in the amounts and quality needed for X-ray crystallization. In contrast to other structure determining techniques, single particle cryo-EM is not an ensemble technique. Images of individual macromolecular complexes are recorded that can potentially be used to detect structural variations within a single dataset which is highly important for structure determination of large and dynamic macromolecular assemblies. However, computational tools to sort large datasets of images into subpopulations representing images that belong to a unique 3D object are still missing. In structural analysis of macromolecular assemblies with a high degree of structural dynamics, separation of conformations is a challenging task because for each particle image there are six degrees of freedom (translations and rotations), an unknown number of conformations and a high level of noise that have to be considered simultaneously. Classical random conical tilt reconstruction, utilizing additional experimental information by recording of tilted image pairs generates single class sum starting models, limited by a missing cone of information and a low Signal to Noise ratio originated at the limited number of class members and thus projection views used for reconstruction. A new method is presented, based on acquisition of tilted image pairs under cryo conditions facilitating classification of both untilted and tilted raw images. In these double-classified tilted pairs in combination with their experimental tilt angular relationships of the classified particles, angular relationships relative to each other are conserved. This information can be utilized to compute multi class sum starting models without a missing cone. Additionally, the information obtained by classification and tilt relationships can be used to separate particles in different conformations into individual models. The novel strategy is intended to gain insight into the 3D structures and structural diversity of so far poorly characterized dynamic assemblies. Increased computational demands, originated at the increased number of projection images to process in order to analyze conformational differences, are addressed and strategies to overcome these using recent developments in information technology such as Multicore-, Parallel- and GPU- processing are presented. Each parallel processing paradigm alone can improve overall performance, while combining all paradigms, unleashes the full power of today's technology. The increased computational performance thus makes certain applications feasible that were virtually impossible before.de
dc.contributor.coRefereeFicner, Ralf Prof. Dr.de
dc.contributor.thirdRefereeNeher, Erwin Prof. Dr.de
dc.subject.topicMathematics and Computer Sciencede
dc.subject.gerParallel Prozessierungde
dc.subject.gerGrafikkarten Prozessierungde
dc.subject.gerVerteilte Systemede
dc.subject.gerNicht dedizierte Systemede
dc.subject.gerMehrkernsystemede
dc.subject.gerPerformanzde
dc.subject.gerHochleistungsrechnerde
dc.subject.gerElektronenmikroskopiede
dc.subject.engParallel Processingde
dc.subject.engGPU Processingde
dc.subject.engDistributed heterogeneous computingde
dc.subject.engNon-dedicated systemsde
dc.subject.engMulticorede
dc.subject.engPerformancede
dc.subject.engCluster Computingde
dc.subject.engElectron microscopyde
dc.subject.bk30.99 Naturwissenschaften allgemein: Sonstigesde
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:7-webdoc-2095-6de
dc.identifier.purlwebdoc-2095de
dc.affiliation.instituteGöttinger Graduiertenschule für Neurowissenschaften und molekulare Biowissenschaften (GGNB)de
dc.subject.gokfullRA 000: Allgemeine Naturwissenschaftende
dc.identifier.ppn629646198de


Dateien

Thumbnail

Das Dokument erscheint in:

Zur Kurzanzeige