Automated matching of two-time X-ray photon correlation maps from phase-separating proteins with Cahn-Hilliard-type simulations using auto-encoder networks.

Autor:	Timmermann S; Department Physik, Universität Siegen, Walter-Flex-Strasse 3, 57072 Siegen, Germany., Starostin V; Institut für Angewandte Physik, Universität Tübingen, Auf der Morgenstelle 10, 72076 Tübingen, Germany., Girelli A; Institut für Angewandte Physik, Universität Tübingen, Auf der Morgenstelle 10, 72076 Tübingen, Germany., Ragulskaya A; Institut für Angewandte Physik, Universität Tübingen, Auf der Morgenstelle 10, 72076 Tübingen, Germany., Rahmann H; Department Physik, Universität Siegen, Walter-Flex-Strasse 3, 57072 Siegen, Germany., Reiser M; Department of Physics, AlbaNova University Center, Stockholm University, SE-106 91 Stockholm, Sweden., Begam N; Institut für Angewandte Physik, Universität Tübingen, Auf der Morgenstelle 10, 72076 Tübingen, Germany., Randolph L; Department Physik, Universität Siegen, Walter-Flex-Strasse 3, 57072 Siegen, Germany., Sprung M; Deutsches Elektronen-Synchrotron DESY, Notkestraße 85, 22607 Hamburg, Germany., Westermeier F; Deutsches Elektronen-Synchrotron DESY, Notkestraße 85, 22607 Hamburg, Germany., Zhang F; Institut für Angewandte Physik, Universität Tübingen, Auf der Morgenstelle 10, 72076 Tübingen, Germany., Schreiber F; Institut für Angewandte Physik, Universität Tübingen, Auf der Morgenstelle 10, 72076 Tübingen, Germany., Gutt C; Department Physik, Universität Siegen, Walter-Flex-Strasse 3, 57072 Siegen, Germany.
Jazyk:	angličtina
Zdroj:	Journal of applied crystallography [J Appl Crystallogr] 2022 Jun 15; Vol. 55 (Pt 4), pp. 751-757. Date of Electronic Publication: 2022 Jun 15 (Print Publication: 2022).
DOI:	10.1107/S1600576722004435
Abstrakt:	Machine learning methods are used for an automated classification of experimental two-time X-ray photon correlation maps from an arrested liquid-liquid phase separation of a protein solution. The correlation maps are matched with correlation maps generated with Cahn-Hilliard-type simulations of liquid-liquid phase separations according to two simulation parameters and in the last step interpreted in the framework of the simulation. The matching routine employs an auto-encoder network and a differential evolution based algorithm. The method presented here is a first step towards handling large amounts of dynamic data measured at high-brilliance synchrotron and X-ray free-electron laser sources, facilitating fast comparison with phase field models of phase separation. (© Sonja Timmermann et al. 2022.)
Databáze:	MEDLINE
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