Helicon：基于单张图像的螺旋参数测定与三维重构新方法

《Journal of Structural Biology》：Helicon: Helical parameter determination and 3D reconstruction from one image

本文介绍了一种名为Helicon的创新计算方法，将螺旋重构转化为线性回归问题，通过稀疏搜索螺旋参数（twist/rise），可直接从单张冷冻电镜（cryo-EM）二维图像实现螺旋结构参数的自动测定和三维重构。该方法通过模拟测试和实验数据（包括螺旋管、非淀粉样纤维和淀粉样原纤维）验证了有效性，为低扭曲淀粉样结构等挑战性体系提供了全新解决方案。

　　

Highlight

我们通过模拟测试和实验冷冻电镜图像验证了Helicon方法的有效性。线性回归的L1正则化和图像拼接技术显著提升了低扭曲淀粉样结构和噪声原始图像处理的鲁棒性。利用Helicon，我们成功从公开数据集中鉴定出一种未被报道的低丰度tau淀粉样结构，并完成了其螺旋参数测定和从头三维重构。

Simulation test images

我们生成三组模拟测试图像：采用螺旋参数（4.75 ?上升值，1°扭转角）复现的高斯斑点；非淀粉样螺旋结构EMD-10721（菌毛）和EMD-35242（AcMNPV病毒）的投影；淀粉样结构EMD-23871（体外tau蛋白）、EMD-18271与EMD-18255（体外tau蛋白）的投影。其中EMD-23871和EMD-18271密度图被延伸至1000 ?长度以增强信噪比。

Validation using simulation images

我们首先在高斯斑点投影的模拟图像上验证Helicon的denovo3D算法。该算法成功测定螺旋参数，最高分值与真实参数完全吻合（图2A）。重构结果与真实密度图视觉一致（图2D, S5A,E）。尽管denovo3D支持用户指定轴向对称性，本研究仅使用默认C1对称性以验证基础算法的普适性。

Discussion

本研究探索了利用线性回归模型从单张冷冻电镜二维图像实现螺旋结构三维重构的可行性。螺旋对称性特有的沿轴线连续视角变化特性是本方法的理论基础。Helicon在模拟图像和实验数据（包括 pitch值极大的低扭曲淀粉样纤维）中均表现优异，尤其通过图像拼接和L1正则化技术提升了噪声数据的重构稳定性。该方法为传统傅里叶-贝塞尔变换法和迭代螺旋实空间重构（IHRSR）提供了重要补充，特别适用于短片段或低信噪比样本。