APPLE picker: Automatic particle picking, a low-effort cryo-EM framework

Ayelet Heimowitz, Joakim Andén, Amit Singer

פרסום מחקרי: פרסום בכתב עתמאמרביקורת עמיתים

38 ציטוטים ‏(Scopus)

תקציר

Particle picking is a crucial first step in the computational pipeline of single-particle cryo-electron microscopy (cryo-EM). Selecting particles from the micrographs is difficult especially for small particles with low contrast. As high-resolution reconstruction typically requires hundreds of thousands of particles, manually picking that many particles is often too time-consuming. While template-based particle picking is currently a popular approach, it may suffer from introducing manual bias into the selection process. In addition, this approach is still somewhat time-consuming. This paper presents the APPLE (Automatic Particle Picking with Low user Effort) picker, a simple and novel approach for fast, accurate, and template-free particle picking. This approach is evaluated on publicly available datasets containing micrographs of β-galactosidase, T20S proteasome, 70S ribosome and keyhole limpet hemocyanin projections.

שפה מקוריתאנגלית
עמודים (מ-עד)215-227
מספר עמודים13
כתב עתJournal of Structural Biology
כרך204
מספר גיליון2
מזהי עצם דיגיטלי (DOIs)
סטטוס פרסוםפורסם - נוב׳ 2018
פורסם באופן חיצוניכן

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'APPLE picker: Automatic particle picking, a low-effort cryo-EM framework'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי