Rasterkraftmikroskopische Untersuchungen an nativen biologischen ...

GRUNDLAGEN UND METHODEN
7 Datenaufbereitung
7.2.2.2 Referenzgestützte automatische Partikelauswahl
Die zweite Methode zur automatischen Partikelselektion basiert auf einer referenzgestützten Suche
mittels Kreuzkorrelationsfunktion, CCF, (Frank und Wagenknecht, 1984), beruht also auf demselben
Prinzip wie die klassische Korrelationsmittelung von nicht idealen Kristallen (s. Abschnitt
7.2.3.1, Prozedur corrav1.* zur Ermittlung der Korrelationsmaxima, SPIDER-Operation WV zum
Ausschneiden von Bildfenstern um die ermittelten Partikel). Das Problem der im allgemeinen Fall
(im Gegensatz zum Kristall) zufälligen Orientierung der Partikel in der Bildebene wird hier durch
die Verwendung eines rotational gemittelten Bildes eines Partikels gelöst (Ausschneiden eines Fensters
mit zentriertem Partikel in WEB und SPIDER-Operation RO I, evtl. vorher Zentrieren mittels
CG und SH). Damit ist sichergestellt, dass Partikel unabhängig von ihrer Orientierung dieselben
Werte in der Kreuzkorrelationsfunktion ergeben. Im übrigen ähnelt diese CCF in der Umgebung
eines Partikels seiner Autokorrelationsfunktion. Dies wurde von Frank und Wagenknecht (1984)
zur Ermittlung der Orientierung des Partikels ausgenutzt. In vorliegender Arbeit wurden allerdings
nach beiden hier genannten Methoden ausgewählte Partikelserien einem referenzfreien rotationalen
und translationalen Alignment unterworfen (s. 7.2.3).
7.2.3 Ausrichtung der Partikel („Alignment“)
Die zu mittelnden Strukturen müssen zunächst zur Deckung gebracht werden, um ein sinnvolles
Mittel bilden zu können, ein Vorgang, der als „Alignment“ bezeichnet wird. Im Falle eines homogenen
Datensatzes geht man davon aus, dass ein Satz von Bildern ein gemeinsames Motiv enthält,
das sich von Bild zu Bild im Wesentlichen nur in einer Rauschkomponente unterscheidet. Ein Satz
von N digitalisierten „Bildern“ eines Partikels {p ij ; i = 1...N; j = 1...J} (Pixelzahl J = L · M)
muss dann durch entsprechende Koordinatentransformationen T i so zur Deckung gebracht werden,
dass jeder Pixel in dem so transformierten Satz p ′ ij demselben Punkt im Koordinatensystem
der 2D-Projektion des Partikels entspricht. Das Mittel nach Alignment des homogenen Datensatzes
ist dann:
p j = 1 N
N∑
p ′ ij
i=1
Im allgemeineren Fall eines heterogenen Datensatzes, bestehend beispielsweise aus Projektionen
unterschiedlicher Ansichten oder Konformationen eines Partikels oder ganz unterschiedlicher Partikel,
wird Alignment definiert als eine Transformation, die die Minimierung eines Funktionals
wie z. B. des euklidischen Abstands impliziert. Eine Eigenschaft des Alignments besteht hier darin,
dass Objekte einer homogenen Untergruppe des Datensatzes in derselben Weise zur Deckung
gebracht werden, wie für den homogenen Fall beschrieben, während Objekte aus verschiedenen
Untergruppen in eine bestimmte konsistente geometrische Konstellation zueinander gebracht wer-
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