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陈廷丽;谢戴妮;洪，洪;涂一平;吴佩珊;吴易明;张维豪;黄素云

\（伽马）-SUP：一种用于非对称粒子低温电子显微镜图像的聚类算法。 （英语） Zbl 1454.62527号

附录申请。斯达。 8，第1期，259-285（2014）.
摘要：低温电子显微镜（Cryo-EM）最近已成为获取天然状态下生物大分子三维结构的有力工具。用于进行有意义重建的最小低温电子显微镜图像数据集由数千个用少量电子拍摄的相同粒子的随机定向投影组成。从二维投影计算三维结构需要聚类，聚类的目的是通过对方向相似的图像进行分组来提高每个视图中的信噪比。然而，主流的聚类技术往往受到低温EM数据的三个特征的影响：高噪声含量、高维度和大量聚类。此外，由于聚类需要通过二维对齐将方向相似的图像注册到相同的像素坐标中，因此希望聚类算法能够将未对齐的图像标记为离群值。在这里，我们引入了一种聚类算法（gamma）-SUP，用（q）-高斯混合模型对数据进行建模，并采用最小（gamma-散度）进行估计，然后使用自更新过程获得数值解。我们将γ-SUP应用于两种基准大分子RNA聚合酶II和核糖体的低温电子显微镜图像。在前一种情况下，选择模拟图像将聚类与对齐解耦，以证明（gamma）-SUP比cryo-EM社区中使用的现有聚类方法对偏差离群值更为稳健。在后一种情况下，通过我们的γ-SUP方法对真实低温电子显微镜数据进行聚类，消除了许多视图中的噪声，从而在投影水平上揭示了核糖体的真实结构特征。

引用于11文件

MSC公司：

第62页，第35页 统计学在物理学中的应用
62英尺35英寸 鲁棒性和自适应程序（参数推断）
62H25个 因子分析和主成分；对应分析
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）

关键词：

聚类算法;低温电子显微镜图像;\（伽马射线）-散度;\（k）-表示;均值漂移算法;多线性主成分分析;\（q\）-高斯分布;稳健统计;自我更新过程

软件：

XMIPP公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.-L.Chen}等人，Ann.Appl。Stat.8，No.1，259--285（2014；Zbl 1454.62527）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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