冷冻电镜中考虑分子对称性的取向平均方法

冷冻电子显微镜（cryo-EM）是利用透射粒子图像确定生物大分子高分辨率三维结构的一项宝贵技术。这些大分子固有的对称性具有优势，因为每张图像可以代表多个视角。然而，包含对称性的数据处理可能会无意中平均掉不对称特征。因此，一个关键的前期步骤是在粒子图像中可视化二维不对称特征，这需要在分子对称性约束下估计取向统计量。受这一挑战的启发，我们引入了一种在分子对称性下估计取向均值和方差的新方法。利用非唯一博弈论工具，我们证明所提出的非凸优化问题可简化为一个半定规划问题。此外，我们提出了一种新的舍入过程来确定代表值。实验结果表明，所提出的方法能够以很高的概率找到全局最小值及合适的代表值。我们将该方法的代码以开源 Python 包 pySymStat 的形式发布。最后，我们应用 pySymStat 可视化了一个二十面体病毒中的不对称特征，这一成果使用 RELION 中的传统二维分类方法无法实现。