冷凍電子斷層掃描(cryoET)的進(jìn)步允許原位確定大分子的結(jié)構(gòu),這對于研究膜蛋白結(jié)構(gòu)及其在細(xì)胞環(huán)境中的相互作用至關(guān)重要。然而,膜通常是高度彎曲的,并且在冷凍電子斷層掃描中具有很強(qiáng)的對比度,這掩蓋了膜蛋白的信號。這些因素在原位觀察和揭示膜蛋白的結(jié)構(gòu)方面造成了困難。
2025年1月8日,清華大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院李雪明唯一通訊在Nature communications上在線發(fā)表題為“MPicker: visualizing and picking membrane proteins for cryo-electron tomography”的研究論文。研究報告了一種膜展平方法和相應(yīng)的軟件 MPicker,該軟件設(shè)計用于在 cryoET 斷層掃描中可視化、定位和定向確定膜蛋白。
該方法通過生成扁平斷層圖來消除膜曲率并降低膜蛋白分析的空間復(fù)雜性,從而改善了膜上和膜周圍蛋白質(zhì)的可視化。在MPicker中,研究集成了用于亞斷層掃描平均的膜蛋白自動顆粒拾取和粗略對齊的方法。在各種細(xì)胞的斷層照片上測試了 MPicker,以評估可視化、挑選和分析膜蛋白的方法。
冷凍電子斷層掃描(cryoET)是一種直接研究生物體天然狀態(tài)的三維(3D)結(jié)構(gòu)的強(qiáng)大方法。膜在細(xì)胞中含量豐富,是通過包埋或相關(guān)蛋白進(jìn)行各種生物過程的關(guān)鍵平臺。因此,了解膜蛋白的原位結(jié)構(gòu)和空間分布很重要。然而,由于細(xì)胞環(huán)境擁擠、信噪比(SNR)低和缺失楔形效應(yīng),在cryoET斷層掃描中識別和分析膜蛋白通常具有挑戰(zhàn)性。斷層圖通常被視為一系列平行于層狀樣品的二維(2D)切片,稱為x-y切片,它們通常垂直于入射電子束的方向。膜在斷層照片中通常是隨機(jī)定向的,因此與斷層照片數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化體素排列不匹配;因此,直接觀察膜蛋白(例如通過X-Y切片圖像)是困難的。此外,由于斷層照片中膜的對比度比包埋的膜蛋白的對比度強(qiáng)得多,因此它通常會掩蓋膜蛋白的可見信號。這些因素限制了膜蛋白的原位結(jié)構(gòu)分析,不僅用于空間組織,而且用于通過亞斷層掃描平均(STA)確定高分辨率結(jié)構(gòu)。
在cryoET中,可視化通常是鑒定和定位蛋白質(zhì)的先決條件,包括包埋在膜中的蛋白質(zhì)或與膜相關(guān)的蛋白質(zhì)。一些軟件包,如IMOD4,已經(jīng)集成了工具,可以在任意方向顯示斷層掃描中的平面切片,從而促進(jìn)了分布在平面上的膜蛋白的可視化。然而,細(xì)胞膜的彎曲性質(zhì)使得在簡單平面下可視化變得困難。膜蛋白可視化軟件Membranorama是一款專門用于膜蛋白可視化的軟件,它通過將膜的分子景觀映射到從膜分割提取的三維膜表面,從而實現(xiàn)膜蛋白的手動選擇和方向確定,為膜蛋白的可視化提供了另一種方法。
除了輔助手動顆粒拾取的可視化方法外,還開發(fā)了其他基于圖像特征分析的方法,包括模板匹配和基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測,這些方法用作自動顆粒拾取的工具。膜蛋白的一些內(nèi)在特性,例如與可溶性蛋白不同的獨特分布模式,可用于識別。PySeg利用膜分割,并通過跟蹤膜附近的密度網(wǎng)絡(luò)自動定位膜蛋白。MemBrain是一種基于深度學(xué)習(xí)的方法,它利用分段膜的幾何形狀來提取和預(yù)對齊候選子體積,從而減少膜信號的影響。
在這項研究中,使用MPicker軟件開發(fā)了一種基于膜展平的方法,用于在斷層照片中可視化和定位膜蛋白。MPicker可以通過將彎曲的膜及其相鄰密度轉(zhuǎn)換為重新格式化的斷層照片(稱為扁平斷層照片)來展平斷層照片中的選定膜。展平的基本概念是將彎曲膜和相關(guān)對象的維度從3D降低到2D。這種轉(zhuǎn)換可以方便地可視化和分析它們的空間排列,并允許采用以前為2D分析開發(fā)的許多傳統(tǒng)工具。因此,自動顆粒拾取、2D分類和3D顆粒對齊可以集成到MPicker工作流程中,只需進(jìn)行最少的調(diào)整。總之,扁平斷層照片支持各種分析,包括可視化、顆粒拾取和顆粒取向的初步估計。使用不同的細(xì)胞樣本證明了MPicker的關(guān)鍵功能特征。
圖1 MPicker 概述(摘自Nature communications)
參考消息:
https://doi.org/10.1038/s41467-024-55767-w
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