基于 ab initio 3-D 单颗粒冷冻电子显微镜重构的矩法子域方法
数值分析
2025-11-17 v5 数值分析
摘要
冷冻电子显微镜（cryo-EM）是一种广泛用于从大量实验生成的噪声 2-D 断层投影图像中恢复生物分子 3-D 结构的技术，这些图像来自未知视角的 3-D 结构。通过计算密集的算法处理这些观察到的图像以重建 3-D 结构。许多流行的计算方法依赖于估计单个投影图像的未知角度，这在信噪比较低时尤其具有挑战性。矩法（method of moments, MoM）提供了一种替代方法，绕过单个投影图像视角的估计，而是估计视角分布，给定充足的图像数时具有鲁棒性。然而，矩法通常涉及计算投影图像的高阶矩，导致计算和内存成本的显著增加。为缓解这一问题，我们提出了一种新方法，称为矩法子域方法（SubspaceMoM），其压缩了第一个三阶矩，使用数据驱动的低秩张量技术以及适当的函数基底展开。压缩后的矩可通过数值求积从投影图像集合中有效计算，并用于联合重建 3-D 结构和视角分布。我们通过在合成数据集上进行数值实验，说明了 SubspaceMoM 在最高三阶矩上的实际适用性，这些数据使用简化的冷冻电子显微镜图像形成模型构建，显著优于以前的矩法方法。
引用
@article{arxiv.2410.06889,
title = {Subspace method of moments for ab initio 3-D single-particle cryo-EM reconstruction},
author = {Jeremy Hoskins and Yuehaw Khoo and Oscar Mickelin and Amit Singer and Yuguan Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.06889},
year = {2025}
}