Zeitaufgelöste Visualisierung der Hefe-Ribosomenbiogenese mittels Kryo-Elektronentomografie
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Dieses Projekt baute auf unserer früheren Arbeit auf, bei der Elektronentomographie und Bildverarbeitung verwendet wurden, um präribosomale Partikel im Kontext der sogenannten Miller-Bäume in Hefe zu visualisieren. Die In-situ-Analyse der nativen zellulären Umgebung erfordert spezielle Denoising-Techniken, um einzelne Komplexe darzustellen. Da die Kryo-Elektronentomogramme Momentaufnahmen darstellen, die während laufender zellulärer Prozesse (co-transkriptionale Bildung von präribosomalen Partikeln) aufgenommen wurden, wurde gleichzeitig die Klassifizierung von Subtomogrammen verwendet, um die Auflösung der Subtomogramm-Mittelung zu verbessern. Anschließend ist die Rückführung der Strukturen in den natürlichen Kontext und die Annotation der Kryo-Tomogramme unabdingbar, um den biologischen Mechanismus zu entschlüsseln. Innerhalb des Projektzeitraums haben wir eine spezielle Software (ArtiaX) für die interaktive Handhabung, Anzeige, Auswahl und Bearbeitung von Partikeln in Tomogrammen entwickelt. Diese Open-Source-Software hat sich bereits in diversen Kryo- Elektronentomographie-Projekten weltweit als äußerst erfolgreich erwiesen. Angetrieben durch die Nachfrage der Scientific Community werden weitere Werkzeuge, z.B. zur Implementierung der korrelativen Fluoreszenz-Superauflösungs-Lichtmikroskopie, derzeit implementiert. Da die Auflösung von Daten, die an Proben gewonnen wurden, die gemäß den zuvor festgelegten Protokollen hergestellt wurden, den Umfang des Projekts einschränkte, entwickelten wir außerdem eine gentechnische Strategie, die die Menge an präribosomalen Partikeln pro Kryo-Elektronentomogramm signifikant erhöhte. Die Analyse der Kryo-Elektronentomographie-Daten auf Basis der im Projekt erzielten verbesserten Bildverarbeitungs- und Probenvorbereitungsarbeiten, die letztendlich zu einer zeitaufgelösten Analyse der Ribosomen-Biogenese in-situ führen soll, wird derzeit weitergeführt.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Enhancing Patch-Based Methods with Inter-Frame Connectivity for Denoising Multi-Frame Images. 2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2414-2418. IEEE.
Bodduna, Kireeti & Weickert, Joachim
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Hough Based Evolutions for Enhancing Structures in 3D Electron Microscopy. Lecture Notes in Computer Science, 102-112. Springer International Publishing.
Bodduna, Kireeti; Weickert, Joachim & Frangakis, Achilleas S.
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Image denoising with less artefacts: novel nonlinear filtering on fast patch reorderings.
Bodduna, K. & Weickert, J.
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Ex vivo visualization of RNA polymerase III-specific gene activity with electron microscopy. Communications Biology, 4(1).
Manger, Sina; Ermel, Utz H. & Frangakis, Achilleas S.
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It’s noisy out there! A review of denoising techniques in cryo-electron tomography. Journal of Structural Biology, 213(4), 107804.
Frangakis, Achilleas S.
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ArtiaX: An electron tomography toolbox for the interactive handling of sub‐tomograms in UCSF ChimeraX. Protein Science, 31(12).
Ermel, Utz H.; Arghittu, Serena M. & Frangakis, Achilleas S.
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Mean curvature motion facilitates the segmentation and surface visualization of electron tomograms. Journal of Structural Biology, 214(1), 107833.
Frangakis, Achilleas S.
