dc.contributor.advisor | Stark, Holger Prof. Dr. | de |
dc.contributor.author | Schmeißer, Martin | de |
dc.date.accessioned | 2009-04-22T12:10:33Z | de |
dc.date.accessioned | 2013-01-18T14:28:28Z | de |
dc.date.available | 2013-01-30T23:51:09Z | de |
dc.date.issued | 2009-04-22 | de |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-B667-E | de |
dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.53846/goediss-3291 | |
dc.description.abstract | In 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.mimetype | application/pdf | de |
dc.language.iso | eng | de |
dc.rights.uri | http://webdoc.sub.gwdg.de/diss/copyr_diss.html | de |
dc.title | NEW COMPUTATIONAL METHODS FOR 3D STRUCTURE DETERMINATION OF MACROMOLECULAR COMPLEXES BY SINGLE PARTICLE CRYO-ELECTRON MICROSCOPY | de |
dc.type | doctoralThesis | de |
dc.title.translated | Methodische Entwicklungen in der Bildverarbeitung kryoelektronenmikroskopischer Aufnahmen und deren Anwendung in der Strukturbestimmung biologischer Makromoleküle | de |
dc.contributor.referee | Stark, Holger Prof. Dr. | de |
dc.date.examination | 2009-04-17 | de |
dc.subject.dnb | 500 Naturwissenschaften allgemein | de |
dc.description.abstracteng | In 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.coReferee | Ficner, Ralf Prof. Dr. | de |
dc.contributor.thirdReferee | Neher, Erwin Prof. Dr. | de |
dc.subject.topic | Mathematics and Computer Science | de |
dc.subject.ger | Parallel Prozessierung | de |
dc.subject.ger | Grafikkarten Prozessierung | de |
dc.subject.ger | Verteilte Systeme | de |
dc.subject.ger | Nicht dedizierte Systeme | de |
dc.subject.ger | Mehrkernsysteme | de |
dc.subject.ger | Performanz | de |
dc.subject.ger | Hochleistungsrechner | de |
dc.subject.ger | Elektronenmikroskopie | de |
dc.subject.eng | Parallel Processing | de |
dc.subject.eng | GPU Processing | de |
dc.subject.eng | Distributed heterogeneous computing | de |
dc.subject.eng | Non-dedicated systems | de |
dc.subject.eng | Multicore | de |
dc.subject.eng | Performance | de |
dc.subject.eng | Cluster Computing | de |
dc.subject.eng | Electron microscopy | de |
dc.subject.bk | 30.99 Naturwissenschaften allgemein: Sonstiges | de |
dc.identifier.urn | urn:nbn:de:gbv:7-webdoc-2095-6 | de |
dc.identifier.purl | webdoc-2095 | de |
dc.affiliation.institute | Göttinger Graduiertenschule für Neurowissenschaften und molekulare Biowissenschaften (GGNB) | de |
dc.subject.gokfull | RA 000: Allgemeine Naturwissenschaften | de |
dc.identifier.ppn | 629646198 | de |