- •Введение
- •Литературный обзор
- •Методы анализа
- •Common arc
- •Постановка задачи
- •Эксперименты
- •Выбор программной среды и языка программирования
- •ПО для обработки изображений
- •Общая схема программы
- •Вычисление общей дуги
- •Подготовка данных
- •Поиск общих дуг и построение корреляционного графа
- •Выделение корневой структуры
- •Поиск неизвестных абсолютных ориентаций
- •Итерационное восстановление фазы
- •Визуализация
- •Полученные результаты
- •Заключение
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
¾Москсовский физико-технический институт (государственный университет)¿
Факультет нано-, био-, информационных и когнитивных технологий
Кафедра информатики и вычислительных сетей
Анализ дифракционных изображений методом Common Arc и
восстановление пространственной структуры молекулы
Выпускная квалификационная работа (магистерская диссертация)
Направление подготовки: 01.04.02
Прикладная математика и информатика
Выполнил: |
|
|
студент 903 группы |
|
Клочихин Виктор Владимирович |
Научный |
|
|
руководитель: |
|
Теслюк Антон Борисович |
Москва 2015
Аннотация
Вданной работе описывается процесс восстановления пространственной структуры молекулы с применением алгоритма Common Arc.
Данный алгоритм позволяет определять относительные пространственные ориентации для диффракционных изображений, в результате чего становится возможным реконструировать трехмерное скалярное поле интесивностей, которое впоследствии преобразуется в структуру электронной плотности молекулы.
Врамках данной работы был успешно реализован алгоритм для обработки изображений, преобразующий набор входных изображений в трехмерную структуру пространтвенной плотности; написано программное обеспечение для визуализации пространственной структуры методом построения уровневой изоповерхности.
Также в этой работе описаны методы для достижения существенной оптимизации вычислительного времени с применением технологий и методов параллельного программирования, таких как multiprocessing и CUDA,
ипредложены новые подходы для поиска самосогласованной структуры абсолютных пространственных ориентаций из известного набора относительных ориентаций, полученного методом Common Arc.
2
Оглавление
Введение |
4 |
||
1 |
Литературный обзор |
5 |
|
|
1.1 |
X-Ray Free Electron Lasers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
5 |
|
1.2 |
Методы анализа . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
6 |
|
1.3 |
Common arc . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
8 |
2 |
Постановка задачи |
11 |
|
3 |
Эксперименты |
13 |
|
|
3.1 |
Выбор программной среды и языка программирования . . . |
13 |
|
3.2 |
ПО для обработки изображений . . . . . . . . . . . . . . . . |
15 |
|
|
3.2.1 Общая схема программы . . . . . . . . . . . . . . . . |
15 |
3.2.2Вычисление общей дуги . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
3.2.3Подготовка данных . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.2.4Поиск общих дуг и построение корреляционного графа 24
3.2.5 |
Выделение корневой структуры . . . . . . . . . . . . |
34 |
3.2.6 |
Поиск неизвестных абсолютных ориентаций . . . . . |
41 |
3.2.7Поиск минимума методом Монте-Карло . . . . . . . . 43
3.2.8Итерационное восстановление фазы . . . . . . . . . . 45
3.2.9Визуализация . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.3Полученные результаты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
Заключение |
50 |
3
Введение
Эксперименты по снятию диффракцианных изображений с одиночных частиц с помощью лазера на свободных электронах (FEL) имеют большой потенциал для определения структуры воспроизводимых биологических образцов, которые не могут быть кристаллизованы. Одной из проблем, возникающих в ходе обработки данных такого эксперимента является определение правильной пространственной ориентации каждой дифракционной
картины от образцов, введенных случайным образом в луч FEL-лазера.
Данная работа опирается на алгоритм обнаружения общих собпадающих дуг, изначально предложенный О. М. Ефановым, который помогает решить эту проблему и может применяться для образцов от десятков нанометров до микрон в размерах, измеряемых с суб-нанометровом разрешением в присутствии шума. Это достигается путем одновременного анализа большого числа дифракционных картин, соответствующих различным
ориентациям частиц.
Эффективность алгоритма была продемонстрирована для двух биологических образцов: искусственной белковой структуры без какой-либо симметрии и вирусов с икосаэдрической симметрией. Обе структуры в несколько десятков нанометров в размерах и состоят из более чем 100 000 атомов, не являющихся атомами водорода. Более 10 000 изображений дифракционной структуры с пуассоновским шумом были смоделированы и проанализированы для каждой структуры. Расчеты показали возможность до-
˚ |
˚ |
стижения разрешения порядка 3,3 A |
при длине волны 3 A и излучающем |
потоке в 1012 фотонов в импульсе, сфокусированном на площадку 100x100 нм2.
4