论文
CryoAtlas：统一冷冻电镜原子建模数据与蛋白结构评价协议
CryoAtlas: A Large Curated Dataset and Unified Benchmark for Cryo-EM Atomic Model Building
摘要
深度学习加速了基于冷冻电镜密度图的自动化原子模型构建，但由于缺乏大型、高质量数据集和标准化评估基准，进展仍然受到限制。我们通过引入 CryoAtlas 来解决这一差距，CryoAtlas 是一个经过严格整理的数据集和用于蛋白质链密度引导原子模型构建的统一基准。通过集成和过滤 EMDB 和 PDB 条目（截至 2026 年 3 月），CryoAtlas 提供了 17,809 个密度图—模型—序列条目，其中包括经整理的16,657条训练集。利用该资源，我们构建了一个包含 618 个目标的基准，并采用共享评估协议，共同评估结构准确性、模型与密度图的拟合度和立体化学有效性。使用该框架，我们将最先进的基于学习的方法与 Phenix 和 AlphaFold3 进行基准测试，全面分析密度图分辨率、序列长度、蛋白质类别和序列同一性对建模准确性的影响。作为案例研究，在 CryoAtlas 上重新训练 ModelAngelo CNN 组件可提高基准测试的性能。 CryoAtlas 为未来冷冻电镜原子模型构建研究提供了开放、可复现的基础。项目详细信息和资源发布更新可在 https://oulling.github.io/cryoatlas/. 获取
