Unbend: Correction of local beam-induced sample motion in cryo-EM images using a 3D spline model

Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, ein kristallklares Foto einer winzigen, zarten Schneeflocke zu machen, während diese auf einer Fensterscheibe liegt, die sich unter der Hitze der Sonne langsam verformt und verdreht. Das ist im Wesentlichen das, was Wissenschaftler erleben, wenn sie Kryo-Elektronenmikroskope verwenden, um gefrorene biologische Proben zu fotografieren. Der starke Elektronenstrahl, der verwendet wird, um diese winzigen Strukturen sichtbar zu machen, wirkt wie diese Sonne und verursacht, dass die gefrorene Probe wackelt, biegt und verzerrt wird, während das Bild aufgenommen wird.

Eine Zeit lang verfügten Wissenschaftler über ein Werkzeug namens Unblur, um dies zu beheben. Betrachten Sie Unblur als einen Bildbearbeiter, der ein ganzes Bild geradebiegen kann, wenn die Kamera gewackelt hat. Es funktioniert gut, wenn sich das gesamte Bild in eine Richtung bewegt, wie ein Auto, das vorbeifährt. Aber es versagt, wenn sich die Probe selbst lokal verbiegt – wie ein Stück Gelee, das an verschiedenen Stellen auf unterschiedliche Weise wabbelt. Unblur kann diese spezifischen, wackeligen Verformungen nicht korrigieren.

Hier kommt Unbend ins Spiel, das neue in dieser Arbeit beschriebene Werkzeug. Wenn Unblur ein Geraderücker ist, dann ist Unbend ein raffinierter Bildhauer. Es verwendet ein „3D-Spline-Modell“, das Sie sich als ein flexibles, unsichtbares Gitter aus Gummibändern vorstellen können, das über die Filmaufnahmen der Probe gespannt ist. Dieses Gitter bewegt nicht nur das gesamte Bild; es kann winzige Abschnitte des Bildes unabhängig voneinander ziehen, drücken und drehen, um die lokalen Wackelbewegungen und Biegungen zu glätten.

Die Forscher testeten dieses neue Werkzeug an einer Vielzahl von „gefrorenen Szenen“, darunter ganze Zellen, dünne Zellschichten (Lamellen) und Zellsuppen (Lysate). Sie wollten sehen, ob diese neue Art der Bildkorrektur ihnen tatsächlich half, die winzigen Details besser zu erkennen.

Um ihre Arbeit zu überprüfen, verwendeten sie eine Methode namens „2D-Template-Matching“. Man kann sich das wie einen sehr strengen, unabhängigen Detektiv vorstellen, der die korrigierten Fotos durchgeht und nach einem bestimmten Verdächtigen sucht: großen ribosomalen Untereinheiten (winzige Maschinen innerhalb von Zellen). Dieser Detektiv weiß nicht, wie die Fotos korrigiert wurden; er sucht einfach nur nach dem Zielobjekt.

Die Ergebnisse waren beeindruckend:

• Klarere Bilder: Das Signal-Rausch-Verhältnis (wie klar das Bild im Vergleich zum statischen Rauschen ist) verbesserte sich um 3 % bis 8 %.
• Mehr Erfolg: Die Anzahl dieser winzigen Maschinen, die sie erfolgreich finden und zählen konnten, stieg um bis zu 300 %. Das ist so, als würde man drei Mal so viele versteckte Objekte in einem unordentlichen Raum finden, nur indem man die Beleuchtung verbessert.
• Sichere Korrektur: Das Team überprüfte, ob ihr „Gummiband“-Gitter die Probe zu stark gedehnt hatte. Sie fanden heraus, dass die tatsächliche Dehnung weniger als 1 % betrug, was bedeutet, dass das Werkzeug das Wackeln korrigierte, ohne die Probe in eine neue, falsche Form zu quetschen.

Schließlich betrachteten sie große Gruppen von Bildern (Montagen) und entdeckten etwas Überraschendes: Selbst innerhalb einer einzigen Probe war die Art und Weise, wie sie sich verformte, von Stelle zu Stelle unterschiedlich. Es war kein gleichmäßiges Zittern; es war ein komplexer, ungleichmäßiger Tanz der Verzerrung.

Kurz gesagt: Unbend ist ein neues Software-Upgrade, das wie ein hochmodernes, flexibles Gitter wirkt, um die lokalen Wackelbewegungen und Biegungen in gefrorenen biologischen Fotos zu glätten, wodurch Wissenschaftler winzige Zellstrukturen viel klarer finden und sehen können als zuvor.