【冷冻电镜】RELION5.0使用教程总结
准备数据集:
A test data set composed of 5 tomograms of immature HIV-1 dMACANC VLPs, which is available at EMPIAR-10164.
原始倾斜系列数据需要是单独的影片或单独的运动校正图像,但不是组合倾斜系列堆栈。
mdoc 文件包含每个倾斜系列的元数据。
创建项目
创建一个项目目录,建议一个tomo对应一个目录,比如现在要重建TS_01断层图,则进入TS_01目录,运行:
relion --tomo&
预计算结果可以在这里下载作为参考:https://doi.org/10.5281/zenodo.11068319
显示如下界面:

导入断层图 Import

将创建一个名为 ImportTomo/job001/ 的目录,以及指向此目录的符号链接 ImportTomo/tilt_series。在新创建的目录中,将创建一个 tilt_series.star 文件。它包含一个表,其中每个倾斜系列都有一个条目。对于每个倾斜系列,单独的 starfile 包含从输入图像和 mdoc 文件中提取的相关元数据。输入以下内容查看这些内容:
less Import/job001/tilt_series.star
less Import/job001/tilt_series/TS_01.star
运动校正 Motion Correction
如果不需要运动校正可以省略该步骤。在import那里可以将Movies already motion corrected设置为yes。
input
建议保存用于去噪的图像:

Motion 面板:
- Bfactor: 对于自己的数据,如果 SNR 特别低可能需要增加此值。对于超分辨率movies,增加 B factor也可能有帮助。
- Number of patches X,Y: 由于每个帧中的电子剂量太少,最好不要使用基于块的运动校正。
- Binning factor:原始图像是在超分辨率模式下收集的,尚未缩放。这将把图像缩放到 1.35 Å。
- 教程数据已经过增益校正,因此不需要“增益参考图像”,所以该字段应留空。

运动校正颗粒将输出到MotionCorr/job002/目录中。包含输入到其他作业所需的所有元数据的输出star文件将保存为MotionCorr/job002/corrected_tilt_series.star。可以再次查看它引用的star文件,通过键入以下内容查看有关运动校正的累积元数据:
less MotionCorr/job002/tilt_series/TS_01.star

CTF estimation
- CTFFIND-4.1 executable:安装的ctffind路径
- Use power spectra from MotionCorr job? 使用运动校正期间保存的功率谱来估计 CTF 参数。
- Minimum resolution::用于 CTF 估算的最低分辨率。对于自己的数据可能需要更改这些值。
- Maximum resolution:用于CTF估算的最高分辨率。
- Minimum&Maximum defocus value:请注意,使用下面的“Nominal defocus search range”字段,该值就会被忽略。
- Nominal defocus search range:(如果给出了正值,则散焦搜索范围将设置为输入 STAR 文件中标称散焦值的 +/- 此值(以 A 为单位)。标称散焦将从 mdoc 文件中提取。使用此选项时,请确保每个倾斜系列的输入星文件中都存在正确的值。如果为此字段给出零或负值,则将使用上面的整体最小-最大散焦搜索范围。)
- Dose-dependent Thon ring fading (e/A2): 如果给出正值,则 CTF 估计的最大分辨率将降低 exp(dose/this_factor) 乘以上面指定的原始最大分辨率。请记住 exp(1)~=2.7,因此对于 100 e / A 2 100 e/A^2 100e/A2 的累积剂量,此因子的值为 100 e / A 2 100 e/A^2 100e/A2 将产生 2.7 倍更高的最大分辨率数(即 2.7 倍更低的分辨率);较小的值将导致最大分辨率衰减更快。如果给出零或负值,则将对所有图像使用上面指定的最大值。

刚开始装了CTFFIND-4.1.14,结果会发生报错:

GitHub上也有人反应这个问题,目前我的解决方案是下载了较低版本的CTFFIND的,降级到4.1.10可以成功运行。后续 RELION 或许会改掉这个bug,可以关注一下。

可查看输出:
less CtfFind/job003/tilt_series/TS_01.star
通过检查 CtfFind job 的 tilt_series 目录中的star文件来检查几个倾斜系列的散焦值。rlnDefocusU 和 rlnDefocusV 列指定估计的散焦值。
此外,logfile.pdf 文件包含所有显微照片的有用参数图,例如散焦、像散、估计分辨率等,以及整个数据集中这些值的直方图。分析这些图可能有助于发现数据采集中的问题。
最后,还可以使用 relion_dislay 命令查看倾斜系列中每个倾斜图像的估计 CTF 的功率谱:
relion_display --gui --i CtfFind/job003/tilt_series/TS_01.star
Exclude tilt-images
选择input后会打开Napari,通过取消勾选其名称旁边的框,然后单击右下角的“保存倾斜系列 STAR 文件”来执行此操作。
Align tilt-series
在重建断层扫描图像之前,必须对齐每个倾斜系列。为此,RELION 5 实现了 IMOD 或 AreTomo 的包装器。对于教程数据集,我们将使用 IMOD 的基于基准的对齐,因为原始数据包含 (10 nm) 金珠作为基准标记。对于您自己的数据,您可能希望使用各种倾斜系列对齐方法,然后比较每种方法生成的断层扫描图像的质量(参见下一步)。
这里记得要修改imod的路径:

IMOD这里选Yes,AreTomo2那里选No:


Reconstruct tomograms
选择对齐之后的tilt series,denoising这里选yes

- Unbinned tomogram width:这是重建断层扫描图像的 X 维度,以体素为单位。我们使用的断层扫描体积比图像的实际尺寸(3710 x 3838)略大,这样如果图像旋转,所有像素仍将位于断层扫描图像中。由于我们在下面使用较大的binned 像素,因此磁盘空间成本不会太高,但可以对其进行调整以获得稍小的断层扫描图像。
- Unbinned tomogram height : 同上。
- Unbinned tomogram thickness:这是断层图像的 Z 维度,以体素为单位。对于教程数据,2000 个体素封装了所有五个断层图像的信号。对于自己的数据可能需要测试几个值,以确保断层图像厚度不会太小而无法包含整个样本。如果打算稍后对断层图像进行去噪,最好不要选择比样本厚度大得多的断层图像厚度,因为去噪协议会从断层图像中随机提取子断层图像,而不希望有太多没有信号的子断层图像。
- Binned pixel size: 10 埃的像素大小足以进行粒子拾取和去噪。通常像素大小越大,断层图像重建速度越快,断层图像占用的磁盘空间越小。

- 教程断层扫描图的质量非常好,不需要去噪;但是,我们将其设置为“是”,以便在下一步演示去噪。(此设置需要在运动校正作业中将“保存图像进行去噪?”设置为“是”。)
如果“生成断层图用于去噪?”设置为“否”,则输出断层图将被称为 Tomograms/job006/tomograms/rec_TS_01.mrc 等,否则将被称为 Tomograms/job006/tomograms/rec_TS_01_half<1/2>.mrc。然后可以在您最喜欢的查看器中查看它们,包括 IMOD 的 3dmod 或 Napari。这些断层图的主要目的是评估样本的质量并允许拾取粒子。此时它们不需要包含高分辨率信息。
Denoise tomograms
需要安装cryoCARE。然后填入cryoCARE_train.py和predict.py的路径。
(未完待续)
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