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【2h】

Map segmentation automated model-building and their application to the Cryo-EM Model Challenge

机译：地图分割自动模型构建及其在Cryo-EM Model Challenge中的应用

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摘要

A recently-developed method for identifying a compact, contiguous region representing the unique part of a density map was applied to 218 cryo-EM maps with resolutions of 4.5 Å or better. The key elements of the segmentation procedure are (1) identification of all regions of density above a threshold and (2) choice of a unique set of these regions, taking symmetry into consideration, that maximize connectivity and compactness. This segmentation approach was then combined with tools for automated map sharpening and model-building to generate models for the 12 maps in the 2016 cryo-EM model challenge in a fully automated manner. The resulting models have completeness from 24% to 82% and RMS distances from reference interpretations of 0.6 Å to 2.1 Å.
机译：用于识别代表密度图唯一部分的紧凑，连续区域的一种最新开发的方法已应用于分辨率为4.5或更佳的218个冷冻-EM图。分割程序的关键要素是（1）识别高于阈值的所有密度区域，以及（2）选择这些区域的唯一集合（考虑到对称性），以最大程度地提高连通性和紧凑性。然后，这种分割方法与用于自动地图锐化和模型构建的工具相结合，以全自动方式为2016年cryo-EM模型挑战中的12张地图生成模型。生成的模型具有24％至82％的完整性，与参考解释的RMS距离为0.6到2.1Å。

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