Show simple item record

A Bayesian approach to initial model inference in cryo-electron microscopy

dc.contributor.advisorHabeck, Michael Dr.
dc.contributor.authorJoubert, Paul
dc.date.accessioned2016-03-18T10:55:12Z
dc.date.available2016-03-18T10:55:12Z
dc.date.issued2016-03-18
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0028-8703-E
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.53846/goediss-5573
dc.description.abstractEine Hauptanwendung der Einzelpartikel-Analyse in der Kryo-Elektronenmikroskopie ist die Charakterisierung der dreidimensionalen Struktur makromolekularer Komplexe. Dazu werden zehntausende Bilder verwendet, die verrauschte zweidimensionale Projektionen des Partikels zeigen. Im ersten Schritt werden ein niedrig aufgelöstetes Anfangsmodell rekonstruiert sowie die unbekannten Bildorientierungen geschätzt. Dies ist ein schwieriges inverses Problem mit vielen Unbekannten, einschließlich einer unbekannten Orientierung für jedes Projektionsbild. Ein gutes Anfangsmodell ist entscheidend für den Erfolg des anschließenden Verfeinerungsschrittes. Meine Dissertation stellt zwei neue Algorithmen zur Rekonstruktion eines Anfangsmodells in der Kryo-Elektronenmikroskopie vor, welche auf einer groben Darstellung der Elektronendichte basieren. Die beiden wesentlichen Beiträge meiner Arbeit sind zum einen das Modell, welches die Elektronendichte darstellt, und zum anderen die neuen Rekonstruktionsalgorithmen. Der erste Hauptbeitrag liegt in der Verwendung Gaußscher Mischverteilungen zur Darstellung von Elektrondichten im Rekonstruktionsschritt. Ich verwende kugelförmige Mischungskomponenten mit unbekannten Positionen, Ausdehnungen und Gewichtungen. Diese Darstellung hat viele Vorteile im Vergleich zu einer gitterbasierten Elektronendichte, die andere Rekonstruktionsalgorithmen üblicherweise verwenden. Zum Beispiel benötigt sie wesentlich weniger Parameter, was zu schnelleren und robusteren Algorithmen führt. Der zweite Hauptbeitrag ist die Entwicklung von Markovketten-Monte-Carlo-Verfahren im Rahmen eines Bayes'schen Ansatzes zur Schätzung der Modellparameter. Der erste Algorithmus kann aus dem Gibbs-Sampling, welches Gaußsche Mischverteilungen an Punktwolken anpasst, abgeleitet werden. Dieser Algorithmus wird hier so erweitert, dass er auch mit Bildern, Projektionen sowie unbekannten Drehungen und Verschiebungen funktioniert. Der zweite Algorithmus wählt einen anderen Zugang. Das Vorwärtsmodell nimmt nun Gaußsche Fehler an. Sampling-Algorithmen wie Hamiltonian Monte Carlo (HMC) erlauben es, die Positionen der Mischungskomponenten und die Bildorientierungen zu schätzen. Meine Dissertation zeigt umfassende numerische Experimente mit simulierten und echten Daten, die die vorgestellten Algorithmen in der Praxis testen und mit anderen Rekonstruktionsverfahren vergleichen.de
dc.language.isoengde
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.ddc510de
dc.titleA Bayesian approach to initial model inference in cryo-electron microscopyde
dc.typedoctoralThesisde
dc.contributor.refereeHabeck, Michael Dr.
dc.date.examination2016-03-04
dc.description.abstractengSingle-particle cryo-electron microscopy (cryo-EM) is widely used to study the structure of macromolecular assemblies. Tens of thousands of noisy two-dimensional images of the macromolecular assembly viewed from different directions are used to infer its three-dimensional structure. The first step is to estimate a low-resolution initial model and initial image orientations. This is a challenging ill-posed inverse problem with many unknowns, including an unknown orientation for each two-dimensional image. Obtaining a good initial model is crucial for the success of the subsequent refinement step. In this thesis we introduce new algorithms for estimating an initial model in cryo-EM, based on a coarse representation of the electron density. The contribution of the thesis can be divided into these two parts: one relating to the model, and the other to the algorithms. The first main contribution of the thesis is using Gaussian mixture models to represent electron densities in reconstruction algorithms. We use spherical (isotropic) mixture components with unknown positions, size and weights. We show that using this representation offers many advantages over the traditional grid-based representation used by other reconstruction algorithms. There is for example a significant reduction in the number of parameters needed to represent the three-dimensional electron density, which leads to fast and robust algorithms. The second main contribution of the thesis is developing Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithms within a Bayesian framework for estimating the parameters of the mixture models. The first algorithm is a Gibbs sampling algorithm. It is derived by starting with the standard Gibbs sampling algorithm for fitting Gaussian mixture models to point clouds, and extending it to work with images, to handle projections from three dimensions to two dimensions, and to account for unknown rotations and translations. The second algorithm takes a different approach. It modifies the forward model to work with Gaussian noise, and uses sampling algorithms such as Hamiltonian Monte Carlo (HMC) to sample the positions of the mixture components and the image orientations. We provide extensive tests of our algorithms using simulated and experimental data, and compare them to other initial model algorithms.de
dc.contributor.coRefereeMunk, Axel Prof. Dr.
dc.subject.engcryo-electron microscopyde
dc.subject.engcryo-EMde
dc.subject.engGibbs samplingde
dc.subject.engGaussian mixture modelde
dc.subject.engBayesiande
dc.subject.enginitial model inferencede
dc.subject.engMarkov chain Monte Carlode
dc.subject.engHamiltonian Monte Carlode
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:7-11858/00-1735-0000-0028-8703-E-3
dc.affiliation.instituteFakultät für Mathematik und Informatikde
dc.subject.gokfullInformatik (PPN619939052)de
dc.identifier.ppn852800371


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record