冷冻电镜基础模型预训练数据集CryoCRAB：大规模标准化数据集的构建与应用

　　针对冷冻电镜(cryo-EM)数据信噪比(SNR)低、缺乏高质量训练数据集的问题，上海科技大学团队构建了首个大规模标准化数据集CryoCRAB。该研究通过处理746种蛋白质的152,385组原始电影帧(总计116.8TB)，开发了包含运动校正、CTF估计等预处理流程的自动化系统，采用HDF5分块存储格式显著提升训练效率。这项工作为开发冷冻电镜基础模型提供了关键数据支持，将推动图像去噪和通用特征提取等下游任务的发展。

　　

冷冻电镜(cryo-EM)作为结构生物学领域的革命性技术，能够以近原子分辨率解析生物大分子的三维结构，在药物发现和病毒研究等领域发挥着关键作用。然而这项技术始终面临着一个根本性挑战——极低的信噪比(SNR)，这使得数据处理变得异常复杂。传统方法依赖于繁琐的手工操作和专家经验，而近年来兴起的深度学习技术虽然在其他生物成像领域展现出巨大潜力，却因缺乏大规模、标准化的训练数据而在冷冻电镜应用中进展缓慢。现有最大的公共数据库EMPIAR虽然包含超过1700个单颗粒分析数据集，但数据来源分散、质量参差不齐，严重制约了基础模型的开发。

针对这一关键瓶颈，上海科技大学的研究团队在《Scientific Data》发表了开创性研究，构建了首个面向冷冻电镜基础模型训练的大规模标准化数据集CryoCRAB。该数据集包含746种蛋白质的152,385组原始电影帧数据(总量达116.8TB)，通过创新的数据处理流程解决了冷冻电镜数据的高噪声特性。研究人员特别设计了将每部电影分割为奇偶帧的方法生成配对显微图像，用于去噪任务训练，并采用HDF5分块存储格式显著提升了随机采样效率和训练速度。

研究团队主要运用了以下关键技术：1)通过EMPIAR数据库的REST API自动获取并筛选原始数据；2)采用CryoSPARC软件进行标准化的运动校正和CTF估计；3)开发了包含背景扣除、频域限带、CTF滤波和对比度归一化的预处理流程；4)利用HDF5格式实现高效的半精度全-差分显微图对存储。所有数据均来自公开的EMPIAR数据库，确保了来源的广泛性和代表性。

【数据记录与技术验证】部分显示，CryoCRAB数据集经过严格的质量控制，包括运动校正参数、CTF拟合分辨率等7项指标的筛选评分。研究人员训练了冷冻电镜基础模型DRACO，验证结果表明Bin3AH5预处理数据使训练时间缩短近6倍，损失函数显著降低，证实了数据集的实用价值。通过分析奇偶显微图对的信噪比(SNR)，研究发现全显微图的SNR约为奇偶显微图的2倍，与理论预期一致，验证了数据采集的可靠性。

【方法与数据处理】部分详细阐述了创新性的技术路线：1)运动校正采用CryoSPARC的Patch Motion Correction模块，同时估计刚性运动和各向异性弯曲运动；2)CTF估计使用简化的CTFFIND4模型，计算Bézier曲线平滑的离焦曲面；3)通过高斯模糊算法进行背景扣除，并开发了对比度归一化算法增强粒子区域；4)将全-奇-偶三重显微图转换为半精度浮点格式的全-差分对，存储效率提升三分之一。

研究结论部分强调，CryoCRAB填补了冷冻电镜领域缺乏标准化大规模训练数据集的空白，其创新性的数据处理流程和存储方案为开发具有通用特征提取能力的基础模型奠定了基础。这项工作不仅将加速冷冻电镜图像处理算法的进步，也为探索蛋白质结构和动力学提供了新工具。数据集特有的可视化与筛选功能，使得研究人员能够根据特定需求定制数据子集，极大地提升了训练效率。该研究的成功实施标志着冷冻电镜数据分析正式迈入"大数据+深度学习"的新时代，对结构生物学研究范式将产生深远影响。