基于CREASE-2D分析来自范式二肽系统的小角X射线散射数据
软凝聚态物质
2025-04-08 v1 机器学习
摘要
本文扩展了最近开发的基于机器学习(ML)的CREASE-2D方法，用于分析从范式二肽微浊体系统的小角X射线散射测量获得的整个二维(2D)散射图案。传统分析此类散射数据的做法是使用近似或不正确的解析模型来拟合 azimuthally 平均后的1D散射图案，这可能忽略各向异性的排列。使用CREASE-2D分析这些2D散射剂量可让我们理解这些在水中或存在添加溶剂/盐的情况下组装二肽的系统中所包含的各向同性和各向异性结构排列。CREASE-2D输出相关结构特征的分布，包括无法通过现有解析模型识别的特征（例如组装管、横截面偏心、曲折性、取向有序性）。针对这些结构特征的优化值进一步生成代表性三维(3D)实空间结构，以便可视化结构。通过对这些2D SAXS剂量进行详细解释，我们能够表征组装管结构的形状，这取决于二肽化学、溶液条件（包括 varying 盐和溶剂）以及所有组分的相对浓度。这篇论文展示了CREASE-2D分析整个SAXS剂量可提供前所未有的结构排列理解，这种理解通过传统解析模型对1D SAXS数据进行拟合是无法实现的。
引用
@article{arxiv.2504.03869,
title = {CREASE-2D Analysis of Small Angle X-ray Scattering Data from Supramolecular Dipeptide Systems},
author = {Nitant Gupta and Sri V. V. R. Akepati and Simona Bianco and Jay Shah and Dave J. Adams and Arthi Jayaraman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.03869},
year = {2025}
}
备注
30 Pages, 9 figures