La resolución en el contexto de la biología estructural es la capacidad de distinguir la presencia o ausencia de átomos o grupos de átomos en una estructura biomolecular . Por lo general, la estructura se origina a partir de métodos como la cristalografía de rayos X , la cristalografía electrónica o la criomicroscopía electrónica . Se mide la resolución del "mapa" de la estructura resultante del experimento , donde luego se encajaría un modelo atómico. [1] Debido a sus diferentes naturalezas e interacciones con la materia, en los métodos de rayos X el mapa producido es de la densidad electrónica del sistema (generalmente un cristal ), mientras que en los métodos electrónicos el mapa es del potencial electrostático del sistema. En ambos casos, las posiciones atómicas se suponen de manera similar. [2]
En biología estructural , la resolución se puede dividir en 4 grupos: (1) subatómica, cuando se obtiene información sobre la densidad electrónica y se pueden estudiar los efectos cuánticos , (2) atómica, los átomos individuales son visibles y una imagen tridimensional precisa se puede construir el modelo, (3) estructura secundaria helicoidal , como hélices alfa y láminas beta ; Hélices de ARN (en ribosomas), dominio (4), ninguna estructura secundaria se puede resolver. [ se necesita aclaración ]
A medida que la unidad repetitiva del cristal, su celda unitaria , se vuelve más grande y más compleja, la imagen a nivel atómico proporcionada por la cristalografía de rayos X se vuelve menos resuelta (más "borrosa") para un número determinado de reflexiones observadas. A menudo se distinguen dos casos limitantes de la cristalografía de rayos X: la cristalografía de "molécula pequeña" y la cristalografía "macromolecular". La cristalografía de moléculas pequeñas normalmente involucra cristales con menos de 100 átomos en su unidad asimétrica ; Estas estructuras cristalinas suelen estar tan bien resueltas que sus átomos pueden discernirse como "manchas" aisladas de densidad electrónica. Por el contrario, la cristalografía macromolecular suele implicar decenas de miles de átomos en la celda unitaria. Estas estructuras cristalinas generalmente están menos resueltas (más "borrosas"); los átomos y los enlaces químicos aparecen como tubos de densidad electrónica, en lugar de átomos aislados. En general, las moléculas pequeñas también son más fáciles de cristalizar que las macromoléculas; sin embargo, la cristalografía de rayos X ha demostrado ser posible incluso para virus con cientos de miles de átomos. [5]
En microscopía crioelectrónica (cryoEM), la resolución generalmente se mide mediante la correlación de capa de Fourier (FSC), [6] una extensión tridimensional de la correlación de anillo de Fourier (FRC), [7] que también se conoce como frecuencia espacial. función de correlación. [8] El FSC es una comparación de las transformadas de Fourier de dos mapas de potencial electrostático construidos diferentes, cada mapa construido a partir de una mitad aleatoria del conjunto de datos original.
Históricamente, hubo mucho desacuerdo sobre qué límite del FSC proporcionaría una buena estimación de la resolución, [1] [9] pero el estándar oro emergente es el límite del FSC de 0,143. [10] Este límite se deriva de equivalencias con los estándares de definición de resolución de cristalografía de rayos X. [11]
Existen muchos otros criterios para determinar la resolución utilizando la curva FSC, incluido el criterio de 3-σ, el criterio de 5-σ y el umbral de 0,5. Sin embargo, se argumentó que los umbrales de valor fijo (como 0,5 o 0,143) se basaban en suposiciones estadísticas incorrectas, [12] aunque se ha demostrado que 0,143 es lo suficientemente estricto como para probablemente no sobreestimar la resolución. [10] El criterio de medio bit indica a qué resolución existe suficiente información para interpretar de manera confiable el volumen, y el criterio 3-σ (modificado) indica dónde el FSC emerge sistemáticamente por encima de las correlaciones aleatorias esperadas del ruido de fondo. [12]
En 2007, se desarrolló un criterio de resolución independiente del FSC, la correlación de vecinos de Fourier (FNC), utilizando la correlación entre vóxeles de Fourier vecinos para distinguir la señal del ruido. El FNC se puede utilizar para predecir un FSC menos sesgado. [13]