کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5591504 | 1404978 | 2017 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Robust image alignment for cryogenic transmission electron microscopy
ترجمه فارسی عنوان
همگرایی تصویر قوی برای میکروسکوپ الکترونی انتقال گرما
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
CCDDQEFRCCDFMtFCTFFSCDDDFOMSNRNPs - NP هاImage registration - انطباق تصویر یا ثبت تصویرTem - این استcontrast transfer function - تابع انتقال کنتراستCumulative Distribution Function - تابع توزیع تجمعیImage alignment - تراز تصویرDose fractionation - تقسیم بندی دوزdirect detection device - دستگاه تشخیص مستقیمcharged coupled device - دستگاه متصل شده متهم شده استNoise power spectrum - طیف قدرت نویزFigure of merit - معیار شایستگیTransmission electron microscope - میکروسکوپ الکترونی انتقالscanning transmission electron microscope - میکروسکوپ الکترونی انتقال اسکنCryogenic transmission electron microscopy - میکروسکوپ الکترونی انتقال کریوژنیکCryogenic electron microscopy - میکروسکوپ الکترونی کریوژنیکSignal-to-noise ratio - نسبت سیگنال به نویزFourier ring correlation - همبستگی حلقه فوریهCross correlation - همبستگی صلیبیFourier shell correlation - همبستگی پوسته فوریه
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
بیوشیمی، ژنتیک و زیست شناسی مولکولی
زیست شناسی مولکولی
چکیده انگلیسی
Cryo-electron microscopy recently experienced great improvements in structure resolution due to direct electron detectors with improved contrast and fast read-out leading to single electron counting. High frames rates enabled dose fractionation, where a long exposure is broken into a movie, permitting specimen drift to be registered and corrected. The typical approach for image registration, with high shot noise and low contrast, is multi-reference (MR) cross-correlation. Here we present the software package Zorro, which provides robust drift correction for dose fractionation by use of an intensity-normalized cross-correlation and logistic noise model to weight each cross-correlation in the MR model and filter each cross-correlation optimally. Frames are reliably registered by Zorro with low dose and defocus. Methods to evaluate performance are presented, by use of independently-evaluated even- and odd-frame stacks by trajectory comparison and Fourier ring correlation. Alignment of tiled sub-frames is also introduced, and demonstrated on an example dataset. Zorro source code is available at github.com/CINA/zorro.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Structural Biology - Volume 197, Issue 3, March 2017, Pages 279-293
Journal: Journal of Structural Biology - Volume 197, Issue 3, March 2017, Pages 279-293
نویسندگان
Robert A. McLeod, Julia Kowal, Philippe Ringler, Henning Stahlberg,