EMPIAR-11789 - CryoEM movies of nitrogenase (MoFeP + FeP) from Azotobacter vinelandii under catalytic turnover conditions [multiple data sets in TIFF and MRC formats]

EMPIAR-11789

CryoEM movies of nitrogenase (MoFeP + FeP) from Azotobacter vinelandii under catalytic turnover conditions [multiple data sets in TIFF and MRC formats]

Publication:

Structures of the nitrogenase complex prepared under catalytic turnover conditions

Rutledge HL, Cook BD, Nguyen HPM, Herzik MA, Tezcan FA

Science (New York, N.Y.) 377 (2022) 865-869

PMID: 35901182

DOI: 10.1126/science.abq7641

Related EMDB entry:

EMD-26763 EMD-26761 EMD-26758 EMD-26759 EMD-26762 EMD-26760

Deposited:

2023-08-08

Released:

2024-06-17

Last modified:

2024-06-17

Imageset size:

4.91 TB

Imageset DOI:

10.6019/EMPIAR-11789

Experimental metadata:

Download xml json

Contains:

micrographs - multiframe
micrographs - single frame

Image Sets

1. Unaligned micrographs of nitrogenase (MoFeP + FeP) from Azotobacter vinelandii under catalytic turnover conditions

Category:

micrographs - multiframe

Image format:

TIFF

No. of images or tilt series:

14835

Image size:

(5760, 4092)

Pixel type:

UNSIGNED BYTE

Pixel spacing:

(0.835, 0.835)

Details:

---

Files:

このエントリはPDBjからダウンロードすることはできません。

選択したファイルを無圧縮zipファイルにアーカイブ化してダウンロードします。

ダウンロードするファイル数やサイズによっては、膨大な時間がかかります。また、この機能は不安定で正常に動作しない可能性があり、ダウンロードされたファイルのチェックサムは検証されません。

rsync、aspera、globus 等の利用をおすすめします。

選択したファイルのリストをダウンロードします。

rsyncコマンド等でファイルリストを指定してダウンロードすることが可能です。

rsync -av --files-from=(path-to-filelist) rsync://empiar.pdbj.org/empiar/archive (path-to-destination)

2. Aligned micrographs of nitrogenase (MoFeP + FeP) from Azotobacter vinelandii under catalytic turnover conditions

Category:

micrographs - single frame

Image format:

MRC

No. of images or tilt series:

14835

Image size:

(5760, 4092)

Pixel type:

UNSIGNED BYTE

Pixel spacing:

(0.835, 0.835)

Details:

---

Files:

このエントリはPDBjからダウンロードすることはできません。

選択したファイルを無圧縮zipファイルにアーカイブ化してダウンロードします。

rsync、aspera、globus 等の利用をおすすめします。

選択したファイルのリストをダウンロードします。

rsyncコマンド等でファイルリストを指定してダウンロードすることが可能です。

rsync -av --files-from=(path-to-filelist) rsync://empiar.pdbj.org/empiar/archive (path-to-destination)

3. Gain file for motion correction of unaligned micrographs of nitrogenase (MoFeP + FeP) from Azotobacter vinelandii under catalytic turnover conditions

Category:

micrographs - single frame

Image format:

MRC

No. of images or tilt series:

Image size:

(5760, 4092)

Pixel type:

32 BIT FLOAT

Pixel spacing:

(0.835, 0.835)

Details:

Gain file required for motion correction of unaligned micrographs of nitrogenase (MoFeP + FeP) from Azotobacter vinelandii under catalytic turnover conditions. Note: The pixel sized originally supplied (0.86) was corrected to 0.835 angstroms per pixel.

Files:

このエントリはPDBjからダウンロードすることはできません。

選択したファイルを無圧縮zipファイルにアーカイブ化してダウンロードします。

rsync、aspera、globus 等の利用をおすすめします。

選択したファイルのリストをダウンロードします。

rsyncコマンド等でファイルリストを指定してダウンロードすることが可能です。

rsync -av --files-from=(path-to-filelist) rsync://empiar.pdbj.org/empiar/archive (path-to-destination)

Browse All Files

Quick Links

Browse EMPIAR

Sample Preparation Widget

Volume Browser

Tomo Viewer Prototype

Claim entries to your ORCiD

Talks and Tutorials

EMPIAR Quick tour

Publications

Re-use study

Statistics

EMPIAR in the news

COVID-19 Data Portal

EMDB

BioImage Archive

PDBe

EMNavigator@PDBj

PDBj

Citations

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

He L, Bartesaghi A. (2026)

CryoSIP: unleashing protein high-resolution Cryo-EM via semantic-instance collaborative picking.

Deng Y, Wang S, Xiang M, Li Y, Zhuo L, Cao D, Fu X, Zou Q. (2026)

Chart builder: an interactive tool for user driven data visualization in the electron microscopy data bank.

Fonseca N, Duraisamy AK, Wang Z, Somasundharam S, Tayebinia M, de Oliveira LC, Ma M, Turner J, Patwardhan A, Kleywegt GJ, Hartley M, Morris KL. (2026)

CryoVirusDB: An Annotated Dataset for AI-Based Virus Particle Identification in Cryo-EM Micrographs.

Gyawali R, Dhakal A, Wang L, Cheng J. (2026)

Deep-learning methods for contrast enhancement and artifact reduction in cryo-electron tomography: a systematic analysis of the state of the art and proposed improvements.

Jones HN, Deshmukh A, Pande K. (2026)

CryoGS: High-Quality Cryo-EM Homogeneous Reconstruction by Gaussian Splatting

Zeng B, Liu S, Cheng S, Xu G, Fan H. (2026)

Point cloud deformation modeling for particle selection following cryo-EM 2D classification.

Wang X, Mo Z, Li F, Zhang F, Wan X. (2026)

ICECREAM: high-fidelity equivariant cryo-electron tomography.

Kishore V, Debarnot V, Righetto RD, Engel BD, Dokmanić I. (2026)

CryoSift: an accessible and automated CNN-driven tool for cryo-EM 2D class selection.

Schäfer JH, Calza A, Hom K, Damodar P, Peng R, Bogdanović N, Lander GC, Stagg SM, Cianfrocco MA. (2025)