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J-GLOBAL ID：202202260160303911   整理番号：22A1118060

リボソーム集合中間体のcryo-EMデータセットにおける組成不均一性の定量的マイニング【JST・京大機械翻訳】

Quantitative mining of compositional heterogeneity in cryo-EM datasets of ribosome assembly intermediates

著者 (4件)： Rabuck-Gibbons Jessica N. (Department of Integrative Structural and Computational Biology, Department of Chemistry, and The Skaggs Institute for Chemical Biology, The Scripps Research Institute, La Jolla, CA 92037, USA) ,  Lyumkis Dmitry (Department of Integrative Structural and Computational Biology, Department of Chemistry, and The Skaggs Institute for Chemical Biology, The Scripps Research Institute, La Jolla, CA 92037, USA) ,  Lyumkis Dmitry (Laboratory of Genetics and Helmsley Center for Genomic Medicine, The Salk Institute for Biological Studies, La Jolla, CA 92037, USA) ,  Williamson James R. (Department of Integrative Structural and Computational Biology, Department of Chemistry, and The Skaggs Institute for Chemical Biology, The Scripps Research Institute, La Jolla, CA 92037, USA)
資料名： Structure  (Structure)
巻： 30  号： 4  ページ： 498-509.e4  発行年： 2022年 
JST資料番号： A1212A  ISSN： 0969-2126  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 単一粒子低温電子顕微鏡(cryo-EM)は,計算分類により異なるグループに異なる粒子集団を配置する能力により,高分子構造不均一性を特性化するユニークな機会を提供する。しかし,不均一性景観の調査には,分類後の不均一粒子集団を定量的に分析するためのツールの大地があり,多くのユニークなクラスが,データによってどのように表現されるか,そして,正確に交差する再構成を決定づける。ここでは,最大多様性を持つ構造集合に対するクライオEMデータを定量的にマイニングするための発見と解析モジュールを含むワークフローを開発した。このワークフローをE.coli 50Sリボソーム集合中間体のデータセットに適用し,顕著な構造不均一性により特性化する。集合過程におけるより詳細な分岐点を同定し,未成熟中間体と集合因子の相互作用を特性化した。ここで述べたツールはリボソームアセンブリのために開発されたが,それらは他の不均一クライオ-EMデータセットの分析に広く適用されるべきである。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  電子顕微鏡 ,  データ ,  粒子 ,  再構成 ,  *リボソーム ,  不均一性 ,  キャラクタリゼーション ,  ワークフロー ,  *中間体
準シソーラス用語： 未成熟 ,  分岐点 ,  低温電子顕微鏡 ,  単一粒子 ,  重合体構造 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 低温電子顕微鏡 ,  単一粒子解析 ,  リボソーム生合成 ,  不均一性解析 ,  分類

分類 (1件)： 生体の顕微鏡観察法  (EA03050C)

タイトルに関連する用語 (8件)： リボソーム ,  集合 ,  中間体 ,  CRYO-EM ,  データセット ,  組成 ,  不均一性 ,  定量