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冷冻电镜单颗粒分析（CryoEM SPA）在解析生物分子构象时面临诸多挑战，如传统离散分类法存在局限。研究人员开展了基于深度学习的 HetSIREN 方法研究，成功解析多种蛋白构象，发现温度对 SARS-CoV-2 刺突蛋白构象有显著影响，为生物分子结构研究提供新视角。
在微观的生物分子世界里，冷冻电镜单颗粒分析（CryoEM SPA）技术就像一台 “超级显微镜”，让科学家们能够直接窥探生物大分子的构象。然而，这台 “显微镜” 在使用过程中却遇到了不少麻烦。传统的分析方法通常假定生物大分子采用离散的构象状态，就好比把复杂多变的生物分子世界简单地划分成一个个固定的小格子，这显然与现实不符。这种离散分类的方法虽然在一定程度上取得了成功，推动了 “分辨率革命”，但它存在一系列局限性，比如会引入一些没有数据支撑的假设，使得分析过程依赖大量试错测试，还难以获得丰富准确的构象景观，无法真正展现生物分子的多样性和复杂性。
为了突破这些困境，来自西班牙国家生物技术中心（Centro Nacional de Biotecnologia-CSIC）等机构的研究人员开启了一场探索之旅，他们致力于研发一种全新的方法，来更精准地解析生物分子的构象状态。经过不懈努力，他们成功开发出基于深度学习的 HetSIREN 方法，并将这一重要成果发表在《Nature Communications》上。这一方法的出现，为生物分子结构解析领域带来了新的曙光，有望推动该领域向前迈出一大步。
研究人员在开展这项研究时，主要运用了以下几个关键技术方法：一是基于正弦表示网络（SIREN）的架构，通过将其应用于网络，有效提升了解码 3D 结构的高频特征质量；二是实现了对姿态（pose）和对比度传递函数（CTF）的解耦，在潜在空间引入约束，使分析更聚焦于结构差异；三是采用多分辨率训练策略，能在一次训练中获得高分辨率结构，大大提高了训练效率。
下面来看看具体的研究结果：
- 模拟数据集分析：研究人员模拟了腺苷酸激酶（adenylate kinase）从开放到闭合的轨迹，通过对比采用和未采用姿态与 CTF 解耦的 HetSIREN 网络训练结果发现，解耦架构的网络能成功捕捉到与真实景观相似的结构，这表明该架构有助于更好地理解分子转变。
- EMPIAR 10028 数据集分析：在对疟原虫 80S 核糖体结合依米丁的 EMPIAR - 10028 数据集进行分析时，HetSIREN 不仅能识别出样本中的组成异质性，发现核糖体 40S 亚基的相关变化，还检测到了低丰度的状态。同时，它还能分析连续构象变化以及不同结构修饰之间的相互作用，并且通过聚焦分析核糖体 L1 茎区，揭示了该区域的主要运动方向，且解码图的局部分辨率更高。
- GR:Hsp90:FKBP51 复合物分析：对于调节糖皮质激素受体（GR）的 GR:Hsp90:FKBP51 复合物，HetSIREN 分析发现 GR 和 FKBP51 区域相对于 Hsp90 蛋白有显著运动。此外，与已发表的图谱相比，HetSIREN 解码图的分辨率在 GR:FKBP51 区域有轻微提升，有助于更深入地理解该复合物的结构和功能。
- SARS-CoV-2 刺突蛋白分析：研究人员对不同温度下的 SARS-CoV-2 刺突蛋白进行研究，发现 4°C 时主要存在 1 Up 和 2 Up 构象，37°C 时则以 3 Down 构象为主，且 1 Up 构象的开放范围在 37°C 时明显减小。通过定量分析，进一步明确了温度对刺突蛋白构象的影响，同时发现 HetSIREN 解码图在 RBD 和 NTD 区域的分辨率更高，为理解病毒感染机制和疫苗开发提供了重要依据。
在研究结论和讨论部分，HetSIREN 展现出了独特的优势。它通过在实空间工作，利用具有强大分析能力的元正弦激活场，有效解决了构象变异性问题。其解耦姿态和 CTF 信息的功能，让构象景观更专注于结构特征，增强了可解释性。同时，HetSIREN 还允许使用自定义重建掩码，引入正则化项减少噪声和伪影，提高了解码图的分辨率。这些创新成果为冷冻电镜领域的异质性分析提供了新的有力工具，使科学家们能够更深入地探究生物分子的结构和功能，对于理解生命过程、开发新型药物以及应对相关疾病都具有重要的意义，有望在未来的生物医学研究中发挥关键作用，推动该领域不断向前发展。
