Iterative stable alignment and clustering of 2D transmission electron microscope images.
Iterative stable alignment and clustering of 2D transmission electron microscope images.
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DOI：
10.1016/j.str.2011.12.007
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发表时间：
2012-02-08
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Penczek PA
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yang Z;Fang J;Chittuluru J;Asturias FJ;Penczek PA
在大分子电子显微镜（EM）图像数据集中识别图像的同质子集是单粒子分析中的关键步骤。该任务由迭代算法处理，其性能受到图像对齐和K均值聚类的复合限制的影响。在这里，我们描述了一种方法，迭代稳定对齐和聚类（ISAC），依赖于一个新的聚类方法和稳定性和再现性的概念，可以提取验证，同质的图像子集。ISAC只需要少量的简单参数，并以最少的人为干预，可以消除偏见，从二维图像聚类和最大限度地提高质量的组平均值，可用于从头算三维结构的测定和分析的大分子构象的变化。在ISAC内对解决方案的稳定性和再现性进行重复测试，消除了异构或不正确的类别，并为EM图像聚类过程引入了关键验证。
Identification of homogeneous subsets of images in a macromolecular electron microscopy (EM) image data set is a critical step in single-particle analysis. The task is handled by iterative algorithms, whose performance is compromised by the compounded limitations of image alignment and K-means clustering. Here we describe an approach, iterative stable alignment and clustering (ISAC) that, relying on a new clustering method and on the concepts of stability and reproducibility, can extract validated, homogeneous subsets of images. ISAC requires only a small number of simple parameters and, with minimal human intervention, can eliminate bias from two-dimensional image clustering and maximize the quality of group averages that can be used for ab initio three-dimensional structural determination and analysis of macromolecular conformational variability. Repeated testing of the stability and reproducibility of a solution within ISAC eliminates heterogeneous or incorrect classes and introduces critical validation to the process of EM image clustering.
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作者：
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通讯作者：
Carazo, J. M.