EMPIAR-10539 - Negative-stained transmission electron microscopy of the MTA-HDAC-MBD core complex purified from EXPI cells [325 micrographs in MRC format]

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EMPIAR-10539

Negative-stained transmission electron microscopy of the MTA-HDAC-MBD core complex purified from EXPI cells [325 micrographs in MRC format]

Publication:

The Nucleosome Remodeling and Deacetylase Complex Has an Asymmetric, Dynamic, and Modular Architecture

Low JKK, Silva APG, Sharifi Tabar M, Torrado M, Webb SR, Parker BL, Sana M, Smits C, Schmidberger JW, Brillault L, Jackman MJ, Williams DC, Blobel GA, Hake SB, Shepherd NE, Landsberg MJ, Mackay JP

Cell reports 33 (2020)

PMID: 33264611

DOI: 10.1016/j.celrep.2020.108450

Related EMDB entry:

EMD-21382

Deposited:

2020-10-28

Released:

2021-02-12

Last modified:

2021-02-12

Imageset size:

20.31 GB

Imageset DOI:

10.6019/EMPIAR-10539

Experimental metadata:

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Contains:

micrographs - single frame

Image Sets

1. micrograph of the MTA-HDAC-MBDcc core compelx of NuRD

Category:

micrographs - single frame

Image format:

MRC

No. of images or tilt series:

325

Image size:

(4096, 4096)

Pixel type:

32 BIT FLOAT

Pixel spacing:

(None, None)

Details:

---

Files:

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prismPYP: Power-spectrum and image domain learning for self-supervised micrograph evaluation.

He L, Bartesaghi A. (2026)

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