RELIONチュートリアル
提供: Eospedia
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。