Analisi dei dati EM Single-Particle

Segnale e rumore nelle immagini di microscopia elettronica. Teorema del campionamento. Grandezze fondamentali. Low-pass filtering. Selezione delle particelle e masking. Riduzione del rumore mediante averaging. Selezione automatica delle particelle. Allineamento: procedura di analisi della rotazione e della traslazione. Eterogeneità del campione. Classificazione: Principal Component Analysis e metodi di classificazione di immagini bidimensionali. Metodo della classificazione gerarchica ascendente. Metodo K-means. Esempi di utilizzo della classificazione in negative staining e in cryo. 

Ricostruzione del modello tridimensionale da immagini bidimensionali. Angoli di Eulero e proiezioni. Teorema della proiezione. (1) Determinazione dell'orientazione delle particelle: tomografia, metodo del Random Conical Tilt, metodo delle linee comuni. (2) Ricostruzione. Correzione della CTF. Eterogeneità. Metodo basato sull'analisi statistica Bayesiana (software Relion).

Validazione del modello strutturale. Due esempi di errata ricostruzione. Risoluzione. Qualche esempio di proteine la cui struttura è stata determinata ad alta risoluzione con tecnica di cryo-EM.