一種冷凍電鏡三維重構(gòu)算法的研究和實現(xiàn).pdf

1、冷凍電鏡技術是結(jié)構(gòu)生物學領域一項重要的技術，近幾年由于它能夠獲得近原子分辨率的生物大分子結(jié)構(gòu)，開始被大力發(fā)展，其中由于單顆粒分析技術理論上能達到原子分辨率，得到了許多有效成果。而如何獲取單個生物大分子顆粒的投影方向則是單顆粒分析中最關鍵的問題。本文基于對每一個顆粒提供一些可能的投影方向的思路，圍繞著單顆粒分析的二維聚類、三維重構(gòu)等問題結(jié)合幾種機器學習算法展開了一系列研究。
　　本文首先基于自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡先對顆粒數(shù)據(jù)進行降維，然后在

2、低維空間中對顆粒進行聚類，快速的得到了二維聚類后的類平均圖。通過初始模型得到投影圖，建立投影圖和平均圖之間的關系，基于K近鄰算法快速且準確的找到與某個平均圖相似的若干投影圖，得到顆粒的若干個候選角度。然后基于迭代的方式在這些候選角度周圍進行局部搜索，最終得到顆粒的真實投影角度，并得到蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)。
　　本文為了測試各個模塊的實驗效果，首先分析了二維聚類算法的結(jié)果，并且證明了KD樹算法找到的候選角度確實分布在真實角度周圍，最后基于