세포에서 현장 단일 입자 분류는 독특한 60S 성숙 중간체를 드러낸다.

이전 연구에서는 높은 해상도의 템플릿 매칭을 통해 기울지 않은 Mycoplasma pneumoniae 세포의 2차원 전자 냉동 미세영상 (cryo-EM) 이미지에서 리보솜을 높은 정밀도로 로컬라이즈할 수 있음을 보였습니다 (Lucas et al., 2021). 여기에서는 서로 다른 템플릿을 사용하여 동일한 세포 표적에 대한 신호 대 잡음 비율(SNR)을 비교함으로써 잡음의 지역적 변동을 보정하고 집중 이온 빔(FIB)으로 절단된 세포 섹션에서 관련 복합체를 구별할 수 있음을 보여 줍니다. 각 입자가 각 클래스에 속할 확률을 정의하기 위해 최대 우도 접근법을 사용하여 우리의 분류 신뢰도를 설명하는 통계치를 설정합니다. 우리는 이 방법을 두 가지 맥락에서 적용하여 Saccharomyces cerevisiae 세포 핵에서 60S 리보솜 생합성의 관련 중간 상태를 찾고 분류합니다. 첫 번째로, 우리는 핵심 전-60S 집단을 세포질 성숙 60S 집단에서 분리하고, 아형의 지역화를 사용하여 할당을 검증합니다. 두 번째로, 우리는 상대적인 2DTM SNR을 사용하여 시각적으로 분리할 수 없는 혼합 핵 전-60S 집단을 분리할 수 있음을 보여줍니다. 2DTM은 분류할 데이터에서 3D 재구성을 생성할 필요 없이 관련 분자 집단을 구별할 수 있게 해주며, 세포 내에 몇 개의 목표 입자만 있더라도 분류를 가능하게 합니다.