二十面体病毒三维重构算法研究及应用

论文摘要

“结构决定功能”,生物大分子同样如此。病毒是一种特殊的生物大分子,在自然界的分布非常广泛,是引起人类、动植物传染病的重要病原体之一,结构解析是其相关功能研究的基础,因此,病毒的结构研究具有重要的意义。冷冻电镜技术在生物大分子结构解析方面具有其独特的优势,主要表现在:研究的样品范围广,通过快速冷冻使样品更接近其活性状态;样品的需求量少;能对不同构象的生物大分子进行结构解析。自2013年的冷冻电镜“分辨率变革”以来,利用冷冻电镜单颗粒技术解析出了众多生物大分子复合体结构,该技术已经逐步发展成为生物大分子结构研究的有力工具。2017年诺贝尔化学奖颁给了在冷冻电镜基本理论、重构算法以及实验方面做出突出贡献的三位科学家理查德·亨德森(Richard Henderson)、约阿希姆·弗兰克(Joachim Frank),雅克·杜邦内特(Jacques Dubochet)。病毒颗粒分子量巨大,通常难以结晶,因此冷冻电镜单颗粒技术是解析其结构的最有力工具,有时甚至是唯一工具。应用冷冻电镜对病毒结构解析的最大优势在于病毒衣壳一般具有高对称性(如二十面体对称性),在重构过程中能充分利用其高对称性来抑制图像噪声、提高重构分辨率。正是这一优势,“分辨率革命”之前,病毒重构结构的分辨率一直是冷冻电镜结构解析的标杆。然而,病毒颗粒的巨大尺寸导致了三维重构时面临诸多问题,同时也成为冷冻电镜病毒三维重构的瓶颈之一。首先,冷冻电镜数据处理的计算量与图像尺寸大小呈立方的关系,病毒颗粒巨大导致了其三维重构的计算量异常大,计算资源要求高,现有的一些通用结构解析软件很难处理超大的病毒颗粒;其次,大病毒颗粒在冷冻制样时不可避免地出现结构形变,从而破坏了其衣壳的高对称,因此其解析的结构分辨率难以提高。因此,设计专门针对病毒结构解析的软件非常重要。本论文针对二十面体病毒重构算法展开研究,主要工作如下:1)冷冻电镜二十面体病毒三维重构算法研究。病毒三维重构算法主要包括取向中心全局搜索与局部精修算法、三维结构重构算法。对于给定的低分辨病毒初始三维模型,全局搜索算法通过穷举法搜索所有可能的取向和中心,计算每张病毒颗粒图像与模板之间的交互等价线的最小残差确定颗粒的初始取向和中心,然后应用基于直接傅里叶反变换的重构方法得到新的三维结构。基于此结构,局部精修算法运用交互等价线的方法对所得取向与中心进行精修,进而重构出新的三维结构,反复迭代,不断提高结构的分辨率直到算法收敛或结构达到预期分辨率;2)冷冻电镜二十面体病毒三维重构软件的开发及应用。本文设计并实现了基于交互等价线的取向中心测定算法与基于直接傅里叶反变换的三维重构算法,构成了完整的冷冻电镜二十面体病毒三维重构软件包,使用Python语言设计了软件操作界面以方便使用。利用设计的算法和软件,应用于单纯疱疹病毒A、B、C三种类型结构的解析,并通过结构的解析分析三种颗粒衣壳结构的差异和主要蛋白质。

论文目录

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 唐豪

导师: 刘红荣

关键词: 冷冻电镜,二十面体病毒,三维重构,单颗粒技术

来源: 湖南师范大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 生物学,计算机软件及计算机应用

单位: 湖南师范大学

分类号: TP301.6;Q939.4

总页数: 76

文件大小: 3571K

下载量: 64

相关论文文献

• [1].压缩感知重构算法研究[J]. 科技视界 2019(10)
• [2].一种改进的加权图信号传播重构算法[J]. 桂林电子科技大学学报 2017(03)
• [3].分布式压缩感知联合重构算法（英文）[J]. 红外与激光工程 2015(12)
• [4].快照成像光谱仪快速光谱重构算法[J]. 哈尔滨工业大学学报 2017(03)
• [5].基于稀疏压缩感知的医学图像重构算法的研究[J]. 科技通报 2015(05)
• [6].面向数据重构算法[J]. 计算机应用与软件 2011(08)
• [7].数据与模型双驱动的高效压缩感知磁共振成像重构算法[J]. 计算机辅助设计与图形学学报 2020(06)
• [8].基于变换域的压缩感知快速重构算法[J]. 软件导刊 2019(07)
• [9].基于选择性测量的压缩感知去噪重构算法[J]. 通信学报 2017(02)
• [10].基于改进的稀疏重构算法的行人异常行为分析[J]. 计算机工程与应用 2017(08)
• [11].压缩感知稀疏信号重构算法研究[J]. 大众科技 2014(10)
• [12].一种新的基于压缩感知理论的稀疏信号重构算法[J]. 光电子.激光 2011(02)
• [13].内容发布订阅系统的订阅重构算法研究[J]. 计算机工程 2010(18)
• [14].改进单子带重构算法钢液光谱预处理[J]. 激光杂志 2016(11)
• [15].含噪语音压缩感知自适应快速重构算法[J]. 信号处理 2016(09)
• [16].面向单元内加速的可重构算法设计[J]. 柳州师专学报 2014(02)
• [17].二通道重构算法研究与实现[J]. 控制工程 2014(S1)
• [18].非均匀块稀疏信号的压缩采样与盲重构算法[J]. 电子与信息学报 2013(02)
• [19].压缩感知新技术专题讲座(三) 第5讲 压缩感知理论中的信号重构算法研究[J]. 军事通信技术 2012(02)
• [20].联合迭代重构算法在对流层水汽三维重构中的应用研究[J]. 大地测量与地球动力学 2011(06)
• [21].双向小波的快速分解和重构算法[J]. 汕头大学学报(自然科学版) 2008(04)
• [22].基于差分总变化量的时变图信号重构算法[J]. 现代电子技术 2020(13)
• [23].基于分布应变的薄板变形重构算法研究[J]. 机械工程学报 2020(13)
• [24].基于智能重构算法的舰船电力系统研究[J]. 舰船科学技术 2017(22)
• [25].时频面滑窗掩膜的多分量信号高效重构算法[J]. 电子与信息学报 2015(04)
• [26].基于进化计算的碎纸拼接重构算法研究[J]. 实验室研究与探索 2020(10)
• [27].合成孔径雷达图像的贝叶斯压缩感知重构算法[J]. 西安交通大学学报 2013(08)
• [28].基于压缩传感的重构算法研究[J]. 电视技术 2012(11)
• [29].一种相干衍射重构算法模拟论证方法[J]. 新技术新工艺 2019(10)
• [30].基于时空相关性的分布式压缩感知多假设预测重构算法[J]. 计算机应用研究 2014(02)

标签：冷冻电镜论文;  二十面体病毒论文;  三维重构论文;  单颗粒技术论文;