Refinamento de partícula única no RELION

Use para um projeto de partícula única no RELION, especialmente partículas extraídas → subconjunto de partículas selecionado homogeneamente → refinamento gold-standard → validação de meio mapa e pós-processamento. O runner empacotado começa com partículas extraídas com anotação CTF e uma referência 3D inicial. Ele não substitui a correção de movimento, a seleção (picking), a seleção 2D/3D ou uma interpretação biológica da qualidade do mapa. Para tomografia, reconstrução helicoidal, Blush ou modelagem de estados heterogêneos, use o fluxo de trabalho apropriado a montante em vez de forçar esses dados neste runner SPA limitado.

Preservar convenções de aquisição e coordenadas

Leia references/acquisition-and-restarts.md ao iniciar a partir de filmes ou retomar trabalhos. Confirme o tamanho do pixel em Å/pixel, a voltagem em kV, a aberração esférica em mm, o desfoco em Å, o contraste de amplitude como uma fração e a simetria justificada pelo espécime. Não "corrija" um valor suspeito adivinhando suas unidades.

data_optics descreve grupos de aquisição/imagem; data_particles os referencia através de _rlnOpticsGroup. Nomes de arquivos de partículas usam index@stack.mrcs baseado em um; zeros à esquerda como 00000001@stack.mrcs são válidos. Caminhos relativos são resolvidos a partir do diretório do projeto RELION, não do diretório do arquivo STAR. Mantenha os grupos de ótica ao mesclar ou subsetar arquivos STAR. _rlnOriginXAngst/_rlnOriginYAngst são traduções em Å, não pixels.

Execute a partir deste diretório de skill com os caminhos para o projeto real:

python scripts/spa_workflow.py validate-star project/particles.star --project project

Isso abre pilhas referenciadas e verifica a associação de ótica, valores finitos de aquisição/CTF, índices, tamanhos de caixa, referências de partículas duplicadas e atribuições de meio conjunto existentes. Use --metadata-only apenas quando as pilhas estiverem genuinamente indisponíveis; os registros JSON são stack_checks_performed: false. Ele não escaneia cada pixel da partícula em busca de corrupção nem estabelece a normalização correta da imagem. Avisos de intervalo físico são solicitações de revisão, não prova de que configurações incomuns do microscópio estão erradas.

Refinar uma população de partículas selecionada

Antes de executar, inspecione partículas representativas e médias de classe, distribuições de desfoco, ajustes de CTF, distribuição de orientação de partículas e a referência inicial. Certifique-se de que o mapa e os tamanhos de caixa/pixel das partículas concordem após qualquer downsampling. O runner suporta deliberadamente um tamanho de caixa/pixel efetivo em todos os grupos de ótica; lide com amostragem heterogênea com um fluxo de trabalho de reamostragem explícito a montante. Use partículas extraídas convencionalmente, normalizadas e que ainda não foram phase-flipped ou Wiener-filtered; este runner não configura esses casos de entrada especiais.

python scripts/spa_workflow.py refine \
  --star project/particles.star --reference project/initial.mrc \
  --project project --diameter 180 --symmetry C1 \
  --initial-lowpass 40 --mpi-ranks 3 --threads 2 --output project/RefinePilot

O diâmetro e o filtro low-pass acima são valores Å ilustrativos. Use valores apropriados ao espécime. O refinamento executa mpirun -np 3 relion_refine_mpi com --auto_refine, --split_random_halves, --ctf e uma referência inicial low-pass. A divisão gold-standard requer MPI; o executável sequencial simples relion_refine não pode realizar essa divisão. Use ranks ímpares ≥3 (mestre mais trabalhadores de meio conjunto balanceados), com uma instalação MPI correspondente. O comando de CPU é útil para um piloto limitado; escolha um lançamento de GPU/MPI documentado para dados completos.

O runner mantém o comando, a versão nativa e o log em um novo diretório de saída, registra uma semente aleatória explícita (padrão 1), exibe avisos de tempo de execução, para em caso de falha do processo e requer mapas de meio conjunto não filtrados convergidos antes de relatar sucesso. Ele não tenta automaticamente trabalhos caros novamente nem descarta silenciosamente artefatos de trabalhos falhados. Mantenha _optimiser.star, arquivos STAR de modelo/amostragem e caminhos de partículas referenciados para reinício. Use o otimizador do trabalho original em vez de iniciar uma nova divisão aleatória a partir de uma tabela parcialmente processada.

Inspecionar meios mapas independentes

Use os dois meios mapas não filtrados refinados independentemente, nunca duas cópias do mapa combinado e sharpened. Cabeçalhos correspondentes não podem estabelecer independência estatística; as atribuições de partículas independentes e o histórico de refinamento fornecem essa evidência. Inspecione anisotropia direcional, orientação preferida e resolução local, bem como uma curva FSC global.

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