Determination of the Shape of a Helix Particle Based on Small-Angle X-ray Scattering Data: Modification of the “Simulated Annealing” Algorithm

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

The modified “simulated annealing” algorithm implemented in the DAMMINV software allows one to obtain 10 to 15 different nanoparticle models fitting small-angle X-ray scattering data. This method is based on the mode of intermittent weights of the objective function, which balances between minimization of the penalty coefficients, responsible for the model meaningfulness, and the discrepancy between the experimental and model scattering data. The effect of noise on the scattering curves on the quality of three-dimensional helix shape reconstruction has been investigated, and the results are compared with the data obtained using standard programs. The method has been verified on noise-free model data and data with superimposed Poisson noise by the example of a helix particle with a thickness of turns comparable to the characteristic size of the space between them. A comparative analysis of the reconstructed models and the three-dimensional shapes obtained using standard modes of the “simulated annealing” algorithm has been performed.

Авторлар туралы

V. Grigorev

Shubnikov Institute of Crystallography, Federal Scientific Research Centre “Crystallography and Photonics,” Russian Academy of Sciences, 119333, Moscow, Russia

Email: vasiliy.grigorev.1996@mail.ru
Россия, Москва

P. Konarev

Shubnikov Institute of Crystallography, Federal Scientific Research Centre “Crystallography and Photonics,” Russian Academy of Sciences, 119333, Moscow, Russia; National Research Centre “Kurchatov Institute”, 123182, Moscow, Russia

Email: peter_konarev@mail.ru
Россия, Москва; Россия, Москва

V. Volkov

Shubnikov Institute of Crystallography, Federal Scientific Research Centre “Crystallography and Photonics,” Russian Academy of Sciences, 119333, Moscow, Russia; National Research Centre “Kurchatov Institute,”, 123182, Moscow, Russia

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: vvo@crys.ras.ru
Россия, Москва; Россия, Москва

Әдебиет тізімі

  1. Свергун Д.И., Фейгин Л.А. Рентгеновское и малоугловое рассеяние. М.: Наука, 1986. 280 с.
  2. Petoukhov M.V., Franke D., Shkumatov A.V. et al. // J. Appl. Cryst. 2012. V. 45. P. 342.https://doi.org/10.1107/S0021889812007662
  3. Kirkpatrick S., Gelatt C.D., Vecchi M.P. // Science. 1983. V. 220. P. 671.https://doi.org/10.1126/science.220.4598.671
  4. Svergun D.I. // Biophys J. 1999. V. 78. P. 2879.https://doi.org/10.1016/S0006-3495(99)77443-6
  5. Franke D., Svergun D.I. // J. Appl. Cryst. 2009. V. 42. P. 342.https://doi.org/10.1107/S0021889809000338
  6. Svergun D.I., Stuhrmann H.B. // Acta Cryst. A. 1991. V. 47. P. 736. https://doi.org/10.1107/S0108767391006414
  7. Svergun D.I., Volkov V.V., Kozin M.B. et al. // Acta Cryst. A. 1996. V. 52. P. 419. https://doi.org/10.1107/S0108767396000177
  8. Shannon C.E., Weaver W. The Mathematical Theory of Communication. University of Illinois Press, 1949. 125 p.
  9. Grant T.D. // Nature Methods. 2018. V. 15. P. 191. https://doi.org/10.1038/nmeth.4581
  10. He H., Liu C., Liu H. // iScience. 2020. V. 23. 100906.
  11. Волков В.В. // Кристаллография. 2021. Т. 66. С. 793. https://doi.org/10.31857/S0023476121050234
  12. Григорьев В.А., Конарев П.В., Волков В.В. // Успехи в химии и химической технологии. 2022. Т. 36. С. 53.
  13. Marsaglia G., Tsang W.W. // SIAM J. Sci. Stat. Comput. 1984. V. 5. P. 349. https://doi.org/10.1137/0905026
  14. Devroye L. // Computing. 1981. V. 26. P. 197. https://doi.org/10.1007/BF02243478
  15. Durbin J., Watson G.S. // Biometrika. 1950. V. 37. P. 409. https://doi.org/10.1093/biomet/37.3-4.409
  16. Durbin J., Watson G.S. // Biometrika. 1951. V. 38. P. 159. https://doi.org/10.2307/2332325
  17. Kozin M., Svergun D. // J. Appl. Cryst. 2001. V. 34. P. 33. https://doi.org/10.1107/S0021889800014126

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
2.

Жүктеу (306KB)
3.

Жүктеу (64KB)
4.

Жүктеу (1MB)
5.

Жүктеу (325KB)

© Russian Academy of Sciences, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».