결정 이미지 처리

Crystallographic image processing
[001] 구역 축을 따라 300 kV TEM(JEOL 3010 UHR, 포인트 분해능 1.7 å)으로 기록한 α-TiSe의2 고해상도 전자현미경(HREM) 영상의 결정 이미지 처리(CIP)첫 번째 단계에서 HREM 영상의 푸리에 변환이 계산된다(진폭만 표시됨).흰색 링의 위치는 디포커스 값(Δf = -650 å)을 결정하는 데 사용되는 콘트라스트 전달 함수(CTF)의 첫 번째 교차점을 나타낸다.그런 다음 상호 격자를 색인화하고 진폭과 위상을 추출한다.진폭과 위상은 푸리에 합성을 통해 하나의 단위 셀에 대한 평균 영상을 계산하는 데 사용할 수 있다.2D 원자 좌표를 결정하기 위한 의사-잠재 지도(p2g 대칭)는 CTF가 부과한 위상 편차를 수정한 후 얻었다.유사 잠재 지도에서 결정되는 원자 좌표와 X선 회절에서 중첩된 모델의 평균 합치는 약 0.2 å이다.[1]

결정학적 이미지 처리(CIP)는 전통적으로 병렬 조명 모드로 실행되는 전송전자현미경(TEM)에서 얻은 고해상도 전자현미경(HREM) 영상에서 결정 물질의 원자 구조를 결정하는 핵심 단계들의 집합으로 이해된다.이 용어는 1980년대 초 스톡홀름 대학의 Sven Hovmöller 연구 그룹에서 만들어졌으며, 빠르게 "2D 전송/투영 이미지로부터의 3D 결정 구조" 접근법의 라벨이 되었다.1990년대 후반부터, CIP의 원래 시작의 범위를 보완하거나 완전히 벗어난 유사하고 보완적인 이미지 처리 기법은 컴퓨터 대칭/지오메트리의 구성원에 의해 독자적으로 개발되었다. 전자 현미경, sc탐침 현미경 공동체 및 응용 결정론 공동체.

HREM 영상 대비 및 결정 전위 재구성 방법

매우 얇은 샘플의 많은 빔 HREM 영상은 특별한 조건, 즉 이른바 스크헤저 디포커스(Scherzer defocus)에서 기록된 경우에만 투영 결정 구조 측면에서 직접 해석할 수 있다.이 경우, 원자 기둥의 위치는 이미지에서 검은색 블롭으로 나타난다(목표 렌즈의 구형 이상 계수가 양수인 경우 - 언제나 수정되지 않은 TEM의 경우처럼).HREM 영상의 해석에 대한 어려움은 목표 렌즈의 전송 특성이 디포쿠스의 기능으로 영상 대비를 변경하기 때문에 다른 디포쿠스 값에 대해 발생한다.따라서 하나의 데코쿠스 값으로 나타나는 원자 기둥이 다른 데코쿠스에서는 하얀 블롭으로 변할 수 있고 그 반대의 경우도 있다.객관적인 렌즈 디포커스(TEM 조작자가 쉽게 변경할 수 있음) 외에도 조사 중인 결정의 두께가 영상 대비에도 상당한 영향을 미친다.이 두 요인은 투영 구조로 쉽게 해석할 수 없는 HREM 영상을 혼합하여 산출하는 경우가 많다.구조를 알 수 없어 영상 시뮬레이션 기법을 미리 적용할 수 없다면 영상 해석은 더욱 복잡해진다.오늘날 이 문제를 극복하기 위해 두 가지 접근법을 이용할 수 있는데, 한 가지 방법은 출구파 함수 재구성 방법인데, 다른 방법은 서로 다른 디포쿠스에서 동일한 영역에서 여러 개의 HREM 영상을 필요로 하고 다른 방법은 하나의 HREM 영상만 처리하는 결정학적 이미지 처리(CIP)이다.출구파 함수 재구성은 전체 시야에 걸쳐 (유효한) 투사 결정 전위의 진폭과 위상 영상을 제공한다.따라서 재구성된 결정 전위는 일탈 및 탈색에 대해 보정되며 다른 디포쿠스를 가진 여러 영상이 처리되기 때문에 가능한 전송 간격의 영향을 받지 않는다.다른 쪽의 CIP는 하나의 영상만 고려하고 평균 영상 진폭과 단계에 보정을 적용한다.후자의 결과는 하나의 투사된 단위 셀의 유사 잠재 지도다.그 결과는 수정 기울기 보상과 가장 가능성이 높은 투영 대칭 탐색을 통해 더욱 개선될 수 있다.결론적으로, 출구파 함수 재구성 방법은 결함 및 작은 군집의 (주기적) 원자 구조를 결정하는 데 가장 유리하며 CIP는 주기적 구조가 조사의 초점이 되거나 빔 손상으로 인해 HREM 영상의 디포커스 시리즈를 얻을 수 없는 경우 선택 방법이라고 말할 수 있다.견본의 f그러나 촉매 관련 물질 Cs0.5[NbWO2.52.514]에 대한 최근 연구는 두 가지 방법이 하나의 연구에서 연계되어 있을 때 장점을 보여준다.[4]

결정학적 이미지 처리의 간략한 내용

아론 클룩은 1979년 막 단백질 구조의 구조 결정을 위해 개발된 기술을 무기체 결정의 구조 결정에도 사용할 수 있다고 제안했다.[5][6]이 아이디어는 스벤 호비몰러 연구팀이 채택한 것으로, KNbWO8−x16−x12+x80 헤비메탈 산화물의 금속 골격 부분 구조가 셔저 디포쿠스에서 기록된 단일 HREM 영상에서 결정될 수 있다는 것을 증명했다.[7](스커저 디포쿠스는 영상에 대한 이중 탄성 산란 전자의 기여가 최적으로 억제되는 동안 단 한 번만 산란된 탄성 산란 전자의 영상에 대한 최대 기여를 약상 물체 근사치 내에서 보장한다.)

나중에 그 방법은 더욱 정교해져서 비 Scherzer 영상도 처리할 수 있게 되었다.[8]그 당시 가장 인상적인 애플리케이션 중 하나는 X선 결정학으로 접근이 불가능한 복합체 TiSe의114 완전한 구조 결정이었다.[9]단일 HREM 영상의 CIP는 최소 1개의 짧은(3 ~ 5 )) 결정 축을 가진 계층 구조에만 원활하게 작동하기 때문에, 다른 결정 방향(=원자 분해능 전자 단층 촬영)의 데이터와도 함께 작업하도록 확장되었다.이 접근 방식 1990년에 HFe2Al9Si4O4 그리고 더 최근에는[10][11]staurolite은 거대한 준결정 접근음 단계 ν-AlCrFe[12]의 구조와 복잡한 zeolites TNU-9[13]과 IM-5.[14]의 구조 아래의 결정 학적인 처리에 관한 부분에서 언급되는지 여부를 확인하려면 광물질의 3차원 구조를 다시 만드는 데 사용되었다. 는 record 영상다른 유형의 현미경을 가진 2D 주기적 배열에서 나온 CIP 기술은 2009년부터 전자현미경 검사, 탐침 현미경 검사, 그리고 응용 결정학 공동체의 회원들에 의해 채택되었다.

현대의 로봇공학 및 컴퓨터 비전 연구자들도 '컴퓨팅 대칭'[15][16][17][18][19]이라는 주제를 다루지만, 지금까지 결정학적 기원 규약에서 비롯되는 사이트 대칭의 공간적 분포를 활용하지 못하고 있다.또한, 잘 알려진 통계학자는 "지속적 특징으로서의 대칭성"에 대한 논평에서 대칭성 집단이 포함 관계를 가지고 있으므로(다른 말로 분리되지 않음) 이미지에 어떤 대칭성이 가장 존재할 가능성이 높은지에 대한 결론이 "기하학적 추론"[22]에 기초해야 한다고 언급했다.이러한 추론은 경험적 데이터를 모형화하려는 것이 아니라 데이터의 정보 내용을 추출하고 모형화하는 정보 이론에 깊이 뿌리박고 있다.[23][24]기하학적 추론과 모든 종류의 전통적인 통계적 추론 사이의 핵심적인 차이점은 전자가 단지 확정적(정확한 기하학적) 제약조건과 소음의 공존만을 기술하고 있다는 것이다. 이 경우 소음은 측정 장치와 데이터 처리 작업의 미지의 특징에 불과하다.이에 따라 "두 개(또는 그 이상)의 "기하학적 모델" "우리는 소음이 동일하고(그러나 알 수 없음) 두 개 모두에 대해 동일한 특성을 가지고 있다는 사실을 고려해야 한다"(모두) "모델").[25]이러한 접근법 중 많은 것들이 선형 근사를 사용하기 때문에 무작위 소음 수준은 낮아야 하고 중간이어야 하며, 다시 말해, 측정 장치는 알려진 모든 종류의 계통 오류에 대해 매우 잘 교정되어야 한다.

그러나 이러한 종류의 아이디어는 계산적 대칭성과 스캐닝 탐침 현미경/응용 결정학 공동체 내에서 극소수의 연구자들만이 차지했다.계산 대칭 커뮤니티의 구성원들이 완전한 수학 프레임워크의 활용 없이 다른 이름으로 결정학적 이미지 처리를 하고 있다고 말할 수 있다(예를 들어 단위 셀의 원점에 대한 적절한 선택과 직접적인 공간 분석에 대한 선호에 대한 무지).무어/아랍어/이슬람 전통에서 벽지, 직물 또는 건물 장식과 같이 인위적으로 만들어진 2D 주기적 패턴으로 작업하는 경우가 많다.이러한 연구자들의 목표는 종종 계산 수단에 의한 점 및 번역 대칭의 식별과 그에 따른 패턴의 그룹화 분류와 관련이 있다.그들의 패턴은 인위적으로 만들어졌기 때문에, 그들은 자연이 일반적으로 원자나 분자의 긴 범위의 주기적인 배열들에 부과하는 모든 제한들을 따를 필요는 없다.

계산 기하학은 이 문제에 대해 더 넓은 시야를 취하며, 이미 1991년에 노이즈가 있는 영상에서 근사점 대칭의 시험 문제는 일반적으로 NP-hard이며[29] 후에 NP-complete라는 결론을 내렸다.이 문제의 제한된 버전에 대해서는 2D로 몇 점 대칭에 대한 해당 최적화 문제를 해결하는 다항 시간 알고리즘이 존재한다.[30]

고해상도 TEM 영상의 결정학적 이미지 처리

CIP에 의한 HREM 영상에서 무기 결정 구조를 해결하기 위한 주요 단계는 다음과 같다(자세한 논의는 참조).

  1. 푸리에 변환의 관심 영역 선택 및 계산(= 복잡한 숫자의 2D 주기적 배열로 구성된 전력 스펙트럼)
  2. 디포커스 값 결정 및 목표 렌즈에 의해 부과된 대비 변화 보상(푸리에 공간에서 수행)
  3. 격자 인덱싱 및 정제(Fourier 공간에서 수행)
  4. 정제된 격자 위치에서 진폭 및 위상 값 추출(Fourier 공간에서 수행)
  5. 투사 단위 셀의 원점 결정 및 투사(평면 그룹) 대칭 결정
  6. 한 단계의 진폭에 가장 가능성이 높은 평면군 대칭의 구속력.이 단계에서 영상 위상은 구조 인자의 위상으로 변환된다.
  7. 보정(구조 인자) 진폭 및 위상(실제 공간에서 수행)을 사용한 푸리에 합성에 의한 의사 잠재력 맵 계산
  8. 2D(프로젝트된) 원자 좌표 결정(실제 공간에서 수행)

필요한 처리 단계를 수행하는 데 도움이 되는 몇 가지 컴퓨터 프로그램이 있다.재료과학자(전자 결정학자)가 가장 많이 사용하는 프로그램은 CRIP,[32][33][34] VEC,[35][36] EDM 패키지다.[37]최근 개발된 결정 이미지 처리 프로그램 EMIA도 있지만,[38] 현재까지 이 프로그램의 사용자들에 의한 보고는 없는 것으로 보인다.

구조생물학자들은 규칙적인 2차원 배열에서 단백질을 형성하는 막에 대해 몇 개의 å스트룀(과거에는 샘플이 음극으로 얼룩졌던 경우에서 몇 나노미터까지)의 분해능을 달성하지만, 2dx,[39] EMAN2, [40]IPLT 프로그램의 사용을 선호한다.[41]이들 프로그램은 의학연구회(MRC) 영상처리 프로그램을 기반으로 하며, 이미지의 '언벤딩(unbending)'과 같은 부가 기능을 갖추고 있다.이름에서 알 수 있듯이, 이미지 언벤딩은 개념적으로 모든 2D 주기적 모티브가 가능한 한 유사하고 배열의 모든 구성 블록이 데카르트 좌표계와 관련하여 동일한 결정학적 방향을 갖도록 하나의 빌딩 블록 두께 샘플과 같다.그것은 현미경에 고정되어 있다.(현미경의 광축은 일반적으로 z축 역할을 한다.)2D 배열의 막단백질이 진정 결정체가 아닌 파라크리스탈린일 때 종종 완결되지 않는 것이 필요하다.분자의 형상을 결정할[46] 수 있는 공간 분해능을 대략 두 배로 늘린다고 추정되었다.

무기체 결정체는 2D 주기적인 단백질 막 배열보다 훨씬 강해서 이러한 결정의 적절하게 얇아진 부분으로부터 채취한 이미지의 굴절이 필요하지 않다.결과적으로, CRIP 프로그램은 끝없는 이미지 처리 기능을 가지고 있지 않지만 소위 위상 오리진 미세화에서 우수한 성능을 제공한다.

후자의 특징은 전자 결정학자에게 특히 중요하다. 전자 결정학자의 표본은 3차원으로 존재하는 230개의 가능한 그룹 유형 중 어떤 공간 그룹을 가질 수 있기 때문이다.반면 구조생물학자들이 다루는 규칙적인 막 형성 단백질 배열은 모든 (자연발생적) 단백질의 치질적 특성 때문에 (총 46개가 있고 2D로만 주기적인) 17개(양면/흑백) 층군 중 1개만을 소유하도록 제한되어 있다.이들 4개 층군 유형의 서로 다른 결정학적 설정은 단백질을 형성하는 규칙적인 막 배열의 가능한 층군 대칭의 수를 21개로 증가시킨다.

모든 3D 공간 그룹과 그 하위주기적 2D 주기층 그룹(위에서 언급한 46개의 양면 그룹 포함)은 단지 17개의 평면 공간 그룹 유형에 대해 프로젝트를 진행하는데, 이들은 진정 2D 주기적이며 벽지 그룹이라고 부르기도 한다. (대부분의 인기가 높지만, 이는 벽지가 이러한 것들을 소유하는 데 제한을 받지 않기 때문에 오노머다.자연에 의한 Y대칭).

모든 개별 전송 전자 현미경 영상은 샘플의 3차원 공간에서 2차원(투영 방향을 따라 공간 분포 정보가 불가피하게 손실됨)으로 투영된 것이다.3D 결정의 두드러진 (즉, 특정 저색인) 구역 축을 따라 돌출되거나 막 형성 단백질 샘플의 층 정규을 따라 돌출하면 2D로 3D 대칭의 투영을 보장한다.(임의의 고색인 구역 축과 함께 단백질을 형성하는 막의 층 정상으로 기울어져 전송에서 유용한 투영 대칭은 없을 것이다.에이지.) 3D 구조와 그 대칭의 회복은 전자 단층 촬영 기법에 의존하며, 이 기법은 전송 전자 현미경 이미지를 사용한다.

CIP의 원점 정제 부분은 국제 결정학 표에서 제공하는 평면 대칭군 유형의 정의에 의존한다. 여기서 단위 셀의 모든 대칭 등가 위치와 상호 공간에서의 체계적 결석이 나열된다.평면 대칭 그룹 p1, p3, p3m1 및 p31m 외에 다른 모든 평면 그룹 대칭은 중심 대칭이므로 원점 미세화가 푸리에 계수의 진폭에 대한 정확한 부호의 결정으로 단순화된다.

프로브 현미경 스캐닝에 결정학적 이미지 처리가 활용될 때 고려할 대칭 그룹은 가능한 21개의 설정에서 17개의 평면 공간 그룹 유형에 불과하다.

다른 유형의 현미경을 사용한 2D 주기 배열에서 기록된 영상의 결정학적 처리

디지털화된 2D 주기적 영상은 2D 픽셀 배열로 구성된 데이터만 정보 이론적 접근법에 있기 때문에 영상/데이터가 기록된 현미경 유형과 무관하게 Crystalographic Image Processing의 핵심 기능을 활용할 수 있다.따라서 CIP 기법은 (2dx 프로그램에 기초하여) 이상 보정형 스캐닝 전송 전자현미경에 기록된 Si-clathrate의 원자 분해능 Z 대조영상에 적용되었다.[47]스캐닝 터널링 현미경으로 녹화한 기판 위에 평평하게 눕혀진 분자의 2D 주기적인 배열의 이미지 또한 CRFID 프로그램을 활용하여 결정적으로 처리되었다.

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외부 링크

  • 구조 생물학의 고전적 표준인 MRC 이미지 처리 프로그램, 학술적 사용료 무료(Fortran 소스 코드)
  • CRIP 상업용이지만 무기 전자 결정학(Windows PC용)에 우수함
  • 교육용 VEC 무료 사용, 특히 비정기적으로 변조된 구조(Windows PC의 경우) 분석에 유용
  • IPLT 오픈 소스, 구조 생물학(Mac PC, Linux 및 Windows PC 데모 버전용)
  • EMAN Vers. 2, 오픈 소스, 단일 입자 재구성을 포함한 구조 생물학(리눅스)
  • 주로 구조 생물학용 2dx 오픈 소스(Mac PC, Linux용)
  • EDM 오픈 소스, 비상업적 목적으로 무료로 제공 - ELmiX Linux 라이브 CD에 즉시 사용할 수 있는 EDM 버전 구현

추가 읽기

전자 결정학에 관한 위키도 참조한다.