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 microscopía crioelectrónica . La resolución se mide a partir del "mapa" de la estructura producido a partir del experimento , en el que luego se ajustaría 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 cuatro 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 se puede construir un modelo tridimensional preciso, (3) helicoidal, estructura secundaria , como hélices alfa y láminas beta ; hélices de ARN (en ribosomas), (4) dominio, no se puede resolver ninguna estructura secundaria. [ aclaración necesaria ]
A medida que la unidad repetitiva del cristal, su celda unitaria , se hace 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 dado de reflexiones observadas. A menudo se distinguen dos casos límite de cristalografía de rayos X, la cristalografía de "moléculas pequeñas" y la cristalografía "macromolecular". La cristalografía de moléculas pequeñas generalmente involucra cristales con menos de 100 átomos en su unidad asimétrica ; tales estructuras cristalinas suelen estar tan bien resueltas que sus átomos pueden discernirse como "manchas" aisladas de densidad electrónica. Por el contrario, la cristalografía macromolecular a menudo involucra decenas de miles de átomos en la celda unitaria. Tales estructuras cristalinas generalmente están menos resueltas (más "difusas"); los átomos y los enlaces químicos aparecen como tubos de densidad electrónica, en lugar de como 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 la microscopía crioelectrónica (cryoEM), la resolución se mide típicamente mediante la correlación de capas de Fourier (FSC), [6] una extensión tridimensional de la correlación de anillo de Fourier (FRC), [7] que también se conoce como la función de correlación de frecuencia espacial. [8] La 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 valor de corte en el FSC proporcionaría una buena estimación de la resolución, [1] [9] pero el estándar de oro emergente es el valor de corte del FSC de 0,143. [10] Este valor de corte se deriva de equivalencias con los estándares de cristalografía de rayos X de definición de resolución. [11]
Existen muchos otros criterios para determinar la resolución utilizando la curva FSC, incluidos el criterio 3-σ, el criterio 5-σ y el umbral 0,5. Sin embargo, se ha argumentado que los umbrales de valor fijo (como 0,5 o 0,143) se basan en suposiciones estadísticas incorrectas [12] , aunque se ha demostrado que 0,143 es lo suficientemente estricto como para no sobrestimar la resolución. [10] El criterio de medio bit indica a qué resolución existe suficiente información para interpretar el volumen de manera confiable, y el criterio 3-σ (modificado) indica dónde la FSC emerge sistemáticamente por encima de las correlaciones aleatorias esperadas del ruido de fondo. [12]
En 2007, se desarrolló un criterio de resolución independiente de la FSC, la Correlación de Vecinos de Fourier (FNC), que utiliza la correlación entre vóxeles de Fourier vecinos para distinguir la señal del ruido. La FNC se puede utilizar para predecir una FSC menos sesgada. [13]