Cells rely on complex molecular machines composed of protein assemblies to perform essential functions such as energy production, gene expression, and protein synthesis. To better understand how these machines work, scientists capture snapshots of them by
细胞依靠由蛋白质组装体组成的复杂分子机器来执行基本功能，如能量生产、基因表达和蛋白质合成。为了更好地了解这些机器是如何工作的，科学家们通过从细胞中分离蛋白质并使用各种方法来确定它们的结构来捕捉它们的快照。然而，这一过程也将它们从其原生环境中移除，包括蛋白质相互作用伙伴和细胞位置
最近，低温电子断层扫描（cryo-ET）已经成为一种通过从不同角度对冷冻细胞成像以获得三维结构信息来观察蛋白质在其天然环境中的方法。这种方法令人兴奋，因为它使研究人员能够直接观察蛋白质如何以及在哪里相互关联，揭示细胞内这些相互作用的细胞邻域
有了在天然环境中对蛋白质进行成像的技术，麻省理工学院的研究生Barrett Powell想知道他是否可以更进一步：如果可以观察到分子机器的作用呢？在3月8日发表在《自然方法》杂志上的一篇论文中，鲍威尔描述了他开发的一种名为tomoDRGN的方法，该方法用于模拟冷冻ET数据中蛋白质的结构差异，这些差异是由蛋白质运动或蛋白质与不同相互作用伙伴结合引起的。这些变化被称为结构异质性
尽管Powell加入了麻省理工学院生物学副教授Joey Davis的实验室，担任实验科学家，但他认识到计算方法在理解细胞内结构异质性方面的潜在影响。此前，戴维斯实验室开发了一种名为cryoDRGN的相关方法，以了解纯化样品的结构异质性。当Powell和Davis看到冷冻ET在该领域日益突出时，Powell接受了重新想象这个框架在细胞中工作的挑战
当用纯化的样品求解结构时，每个粒子只成像一次。相比之下，低温ET数据是通过从不同角度对每个粒子成像40多次来收集的。这意味着tomoDRGN需要能够合并来自40多张图像的信息，这正是该项目遇到障碍的地方：数据量导致信息过载
为了解决这一问题，Powell成功地重建了cryoDRGN模型，只优先考虑最高质量的数据。当对同一粒子进行多次成像时，会发生辐射损伤。因此，早期获得的图像往往具有更高的质量，因为颗粒受到的损伤较小
Powell说：“通过排除一些质量较低的数据，结果实际上比使用所有数据要好，而且计算性能也快得多。”
就在鲍威尔开始测试他的模型时，他运气好：一项开创性的新研究的作者首次以接近原子分辨率可视化了细胞内的核糖体，并在电子显微镜公共图像档案馆（EMPIAR）上分享了他们的原始数据。该数据集是鲍威尔的一个示例性测试案例，他通过该案例证明了tomoDRGN可以揭示低温ET数据中的结构异质性
根据Powell的说法，一个令人兴奋的结果是tomoDRGN在EMPIAR数据集中发现了围绕核糖体子集的结果。一些核糖体颗粒与细菌细胞膜相关，并参与一个称为共翻译易位的过程。当蛋白质同时被合成并通过膜运输时，就会发生这种情况
研究人员可以利用这一结果，对核糖体如何与其他蛋白质机制一起发挥作用做出新的假设，这些蛋白质机制是将蛋白质输送到细胞外不可或缺的，现在由其天然环境中的复合体结构引导
在看到tomoDRGN可以从结构多样的数据集中解决结构异质性后，Powell很好奇：tomoDRGN可以识别多小的群体？在这项测试中，他选择了一种名为载脂蛋白的蛋白质，这是冷冻ET的常用基准，通常被视为结构均匀。铁蛋白是一种用于储存铁的蛋白质，当缺乏铁时被称为脱铁蛋白
令人惊讶的是，除了预期的颗粒外，tomoDRGN还显示了少量铁蛋白颗粒；铁绑的&mdash；仅占数据集的2%，这是以前没有报道的。这一结果进一步证明了tomoDRGN识别很少发生的结构状态的能力，这些状态将在3D重建中取平均值
Powell和Davis实验室的其他成员很高兴看到tomoDRGN如何应用于进一步的核糖体研究和其他系统。Davis致力于了解细胞如何组装、调节和降解分子机器，因此下一步包括使用这一新工具更详细地探索细胞内核糖体的生物发生
Davis问道：“在净化过程中，我们可能会失去哪些状态？”。“也许更令人兴奋的是，我们可以观察它们是如何在细胞内定位的，以及它们可能与哪些伴侣和蛋白质复合物相互作用。”