利用冷冻电镜分析生物大分子动力学的新型算法研究

Cryo-electron microscopy (Cryo-EM) has become a widely used biophysical technology. In recent years, with the application of the direct electron detector device camera, as well as the innovation and continuous improvement of the single-particle reconstruction algorithms, cryo-EM has made leaps and bounds. The macromolecular structures determined by single particle cryo-EM can reach near atomic resolution (<4Å). With more and more high-resolution proteins or complexes with important biomedical implications determined, cryo-EM is gradually leading to a revolution in structural biology and attracting the worldwide attention. Most protein complexes in cells use complicated conformational transition to fulfill their biological functions. Thus, to fully understand the mechanistic relationship between protein structure and function, one has to study their structural dynamics and the foundation of conformational changes. This proposal seeks to investigate novel algorithms for cryo-EM data analysis, focusing on the problems of conformational 3D classification, reconstructions of dynamic structures and highly efficient parallel computing methods. The proposed studies are expected to push the envelope of the cryo-EM methodology.

冷冻电镜已经成为了一项应用越来越广泛的生物物理学技术。特别是近些年来，由于最新的信号探测器的应用，以及单颗粒三维重建算法的革新和不断改进，冷冻电镜技术取得了飞跃式的发展。通过该技术解析得到的生物大分子结构可以在单分子条件下达到近原子分辨率（<4Å）水平。随着越来越多具有重要生物医学功能的蛋白质及其复合体的高分辨结构被解析出来，冷冻电镜技术正在逐渐引发一场分子生物学的技术革命，并引起全世界的关注。细胞中大多数蛋白的功能都是通过复杂的构象变化来实现的。因此，要全面认识蛋白质结构和功能关系，就不能不研究蛋白质的动力学行为和活性动态构象的变化规律。本项目将集中力量从数据分析算法上入手，着眼于发展对冷冻电镜单颗粒图像数据的多构象三维分类、动态结构和高效并行的数学物理计算方法，从而将冷冻电镜技术发展到一个新的高度。

生物大分子异构、活性动态、以及非平衡态结构求解是当今冷冻电镜数据分析方法发展的重大挑战。在本项目资助下，课题组聚焦冷冻电镜显微学和人工智能的交叉研究，发展了基于深度流形学习的新型自由能面重建方法，实现了超大复合分子机器的动力学过渡态和最小能量反应路径的多维重建，并以此为基础发展了高精度三维分类算法，开发成AlphaCryo4D软件包，首次实现了分子机器持续构象变化的原子水平的重建和高精度动力学模型，三维分类精度比现有国际流行的方法提升2-3倍，并在6种不同类型的蛋白质机器的实验数据集上开展了系统的应用测试，证明其普适可用性和相对现有方法的优越性。这些重要的方法学和软件开发建立了相对完备的、面向超大蛋白质机器的非平衡动力学的高分辨重建方法体系，具有普适的研究工具应用价值。基于上述新型的动力学重建方法论框架，系统分析了蛋白酶体全酶和底物的相互作用动力学，炎症小体的认证活化机制，已发表通讯作者论文《Nature》2篇，《Nature Communication》1篇，《德国应用化学》1篇，《BMC Bioinformatics》1篇。