「RELIONチュートリアル」の版間の差分
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| + | 私たちはほとんどいつも良くない粒子を取り除くために、参照なし2Dクラス平均化を使う。私たちはたいてい前項で述べた粒子抽出ステップ(例えば、自動検出結果の手動管理や抽出された粒子の分類)で良い粒子を含もうとするが、ほとんどの場合、それらに属していない粒子がデータの中に存在している。それらは一緒にうまく平均化しないため、たいてい、比較的小さいクラスになり、ひどい2Dクラス平均を産生する。取り除くことはデータをきれいにする効率の良い方法である。 | ||
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=== 4.1 Running the jobs === | === 4.1 Running the jobs === | ||
=== 4.2 Analysing the results in more detail === | === 4.2 Analysing the results in more detail === | ||
2017年2月3日 (金) 01:04時点における版
目次
4. Reference-free 2D class averaging (参照無2次元クラス平均)
前書き
私たちはほとんどいつも良くない粒子を取り除くために、参照なし2Dクラス平均化を使う。私たちはたいてい前項で述べた粒子抽出ステップ(例えば、自動検出結果の手動管理や抽出された粒子の分類)で良い粒子を含もうとするが、ほとんどの場合、それらに属していない粒子がデータの中に存在している。それらは一緒にうまく平均化しないため、たいてい、比較的小さいクラスになり、ひどい2Dクラス平均を産生する。取り除くことはデータをきれいにする効率の良い方法である。
