Công cụ Relion nghiên cứu cấu trúc protein bằng Cryo-EM

Công cụ Relion nghiên cứu cấu trúc protein

Công cụ Relion là gì

Công cụ Relion (Reconstruction of Electron Microscopy Images) là một phần mềm phổ biến được sử dụng trong việc xác định cấu trúc protein bằng Cryo-EM.

Công cụ làm việc với các hình ảnh Cryo-EM và tinh chỉnh lại các hình ảnh 3D duy nhất hoặc nhiều hình ảnh 3D, cũng như các hình ảnh lớp 2D.

Cryo-EM

Giới thiệu về Cryo-EM

Phương pháp Cryo-EM (điện tử vi tuyến tính băng Cryo) đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc xác định cấu trúc protein.

Nó cho phép các nhà nghiên cứu nhìn thấy protein ở mức độ nguyên tử mà không cần tạo ra cấu trúc protein, một quy trình khá phức tạp và khó khăn.

Tuy nhiên, việc sử dụng Cryo-EM để xác định cấu trúc protein vẫn gặp một số thách thức:

  • Cryo-EM tạo ra hàng ngàn hình ảnh 2D chụp từ các góc độ khác nhau của một mẫu protein bị đông lạnh.
  • Từ những hình ảnh này, các nhà nghiên cứu phải xây dựng lại một mô hình 3D của protein.
  • Điều này đòi hỏi quá trình phân loại, ràng buộc và xác minh các hình ảnh 2D, và sau đó tái tạo lại mô hình 3D từ các hình ảnh đã được phân loại.

Để giải quyết vấn đề này, Deep Learning đã được áp dụng để tăng tốc quy trình xác định cấu trúc protein bằng Cryo-EM.

Nguyên lý hoạt động của Relion

Nguyên lý hoạt động

Nguyên lý phân loại

Công cụ sử dụng Deep Learning để phân loại các hình ảnh 2D từ Cryo-EM vào các lớp khác nhau.

Điều này giúp tách biệt các hình thái khác nhau của protein và loại bỏ nhiễu.

Nguyên lý ràng buộc

Sau khi phân loại, công cụ sử dụng Deep Learning để ràng buộc các hình ảnh 2D đã được phân loại vào một mô hình 3D duy nhất hoặc một số lượng hạn chế các mô hình 3D.

Quá trình này cho phép tái tạo lại cấu trúc protein từ các hình ảnh đã được xử lý.

Nguyên lý điều chỉnh

Công cụ sử dụng phương pháp thống kê Bayesian để điều chỉnh các thông số quan trọng trong quy trình xác định cấu trúc protein bằng Cryo-EM.

Điều này giúp nâng cao chất lượng của kết quả cuối cùng.

Nguyên lý kiểm tra

Công cụ có khả năng kiểm tra tính chính xác của kết quả bằng cách so sánh sự tương đồng giữa các hình ảnh 2D và mô hình 3D đã tái tạo lại.

Điều này giúp cho việc xác nhận tính đúng đắn và tin cậy của kết quả được dễ dàng và thuận lợi hơn.

Ứng dụng của Relion

Phạm vi ứng dụng

Xác định cấu trúc protein

Relion giúp tự động hóa quy trình xác định cấu trúc protein từ dữ liệu Cryo-EM,

Từ đó giảm thiểu sự phụ thuộc vào công việc thủ công và giảm thời gian và công sức.

Nó cho phép nhà nghiên cứu tạo ra các mô hình 3D chính xác và chi tiết về cấu trúc protein.

Phân tích hình thái của protein

Công cụ có khả năng phân loại các hình thái khác nhau của protein từ dữ liệu Cryo-EM.

Điều này cho phép nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về sự biến thiên và linh hoạt của protein trong quá trình hoạt động.

Nghiên cứu quá trình tương tác protein-protein

Relion có thể được sử dụng để theo dõi và điều tra quá trình tương tác giữa các protein khác nhau trong tổ hợp protein-protein.

Nó cho phép nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về sự tương tác giữa các thành phần của tổ hợp và vai trò của chúng trong quá trình sinh tồn và hoạt động của protein.

Phát hiện bất thường trong cấu trúc protein

Công cụ có khả năng phát hiện các biểu hiện bất thường trong cấu trúc protein từ dữ liệu Cryo-EM.

Điều này có thể giúp nhà nghiên cứu xác định những biến thể gây bệnh hoặc biểu hiện không bình thường của protein và hiểu rõ hơn về vai trò của chúng trong các bệnh lý liên quan.

Lợi ích của Cryo-EM

Lợi ích trong nghiên cứu cấu trúc protein

Tự động hóa quy trình

Relion giúp tự động hóa quy trình xác định cấu trúc protein từ dữ liệu Cryo-EM, giảm thiểu sự phụ thuộc vào công việc thủ công.

Điều này giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên, cho phép nhà nghiên cứu tập trung vào việc phân tích kết quả và khám phá mới.

Tăng hiệu quả và chính xác

Nhờ Deep Learning, công cụ có khả năng phân loại, ràng buộc và điều chỉnh các hình ảnh từ Cryo-EM một cách hiệu quả và chính xác.

Điều này giúp nâng cao chất lượng của kết quả cuối cùng và giảm sai số trong quy trình xác định cấu trúc protein.

Phát hiện thông tin tiềm ẩn

Relion có khả năng phát hiện thông tin tiềm ẩn từ dữ liệu Cryo-EM, giúp nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về cấu trúc, conformation và tương tác của protein.

Điều này có thể dẫn đến khám phá mới về vai trò và chức năng của protein trong tổ chức sống.

Mở rộng khả năng nghiên cứu

Việc xác định cấu trúc protein bằng Cryo-EM đã trở thành một công việc khả thi cho nhiều nhóm nghiên cứu.

Điều này mở ra khả năng áp dụng phương pháp này trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau, từ sinh học đến y học và công nghệ sinh học.

Có thể bạn quan tâm

Trụ sở chính công ty Comlink

Liên hệ

Comlink_Adress_Logo

Địa chỉ

Tầng 3 Toà nhà VNCC 243A Đê La Thành Str Q. Đống Đa-TP. Hà Nội
Comlink_Workingtime_Logo

Giờ làm việc

Thứ Hai đến Thứ Sáu Từ 8:00 đến 17:30 Hỗ trợ trực tuyến: 24/7
Comlink_Email_Logo

E-mail

info@comlink.com.vn
Comlink_Phone_Logo

Phone

+84 98 58 58 247

Tư vấn

Please enable JavaScript in your browser to complete this form.