冷冻电子显微镜(cryo-EM)可以生成蛋白质等微小分子的高分辨率三维图像。这项技术最适合对只存在于一种构象中的蛋白质进行成像，但麻省理工学院的研究人员现在开发了一种机器学习算法，用以识别一种蛋白质可以具有的多种可能结构。
该研究成果已发表于《自然》子刊《自然方法》(Nature Methods)，
传统的蛋白质结构表示方法是在三维晶格上用电子散射强度来表示蛋白质结构，这种方法不适合建模多个结构，研究人员引入了一种新的神经网络结构，可以在单个模型中有效地生成整个结构。
研究人员表示，“利用神经网络的广泛表达能力，可以从嘈杂的图像中提取结构信息，并可视化大分子机器的详细运动。”
研究人员通过分析核糖体组装过程中形成的结构，展示了他们新方法的实用性。核糖体是负责读取信使RNA并将其翻译成蛋白质的细胞器。
以前的研究表明，当核糖体组装时，类似于建筑基础的大型结构元件首先形成。只有在这个基础形成后，核糖体的“活性位点”才被添加到结构中，核糖体读取信使RNA并合成蛋白质。
然而，在新的研究中，研究人员发现，在核糖体的一个非常小的子集(约1%)中，通常添加在末端的结构实际上出现在基础组装之前。
研究人员现在正在使用这种技术来研究冠状病毒尖峰蛋白，这是一种与人类细胞上的受体结合并允许它们进入细胞的病毒蛋白。
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