2023年10月9日，来自复旦大学马剑鹏团队在《自然—方法学》杂志上发表了标题为“OPUS-DSD: deep structural disentanglement for cryo-EM single-particle analysis.”的研究成果，开发出用于冷冻电镜单颗粒分析的深度结构解缠技术。
研究人员报道了OPUS-DSD，这是一种能够有效重建冷冻电镜（cryo-EM）数据中蕴含的结构景观的算法。OPUS-DSD采用三维卷积编码器-解码器架构，通过cryo-EM图像进行训练，从而将结构变化编码为平滑且易于分析的低维空间。该空间可被遍历以重建连续动态，或被聚类以识别不同的构象。
OPUS-DSD重构结构模型与传统冷冻电镜软件解析的模型对比。在虚线标示的区域中，OPUS-DSD重构的模型（绿色）比传统冷冻电镜软件解析的模型（紫红色）有更加完整的电子密度
OPUS-DSD可以为大分子结构变化提供有意义的见解，填补传统cryo-EM结构测定的空白，并通过可靠地聚类数据集中的相似颗粒，提高重建分辨率。这些功能与高动态生物系统的研究尤为相关。OPUS-DSD可在https://github.com/alncat/opusDSD获取。
研究人员表示，cryo-EM可捕捉动态大分子的快照，共同展示相关的结构景观。这为探索研究中大分子的结构变化提供了令人兴奋的机会。然而，传统的cryo-EM单颗粒分析通常会产生静态结构。
OPUS-DSD这一新方法能有效建立高精度的生物大分子结构模型，帮助解决药物设计中因目标蛋白结构不准而导致的新药研发失败问题。
文章来源：
Luo, Zhenwei, Ni, Fengyun, Wang, Qinghua, Ma, Jianpeng,OPUS-DSD: deep structural disentanglement for cryo-EM single-particle analysis. DOI: 10.1038/s41592-023-02031-6. Nature Methods：最新IF：47.99
