Alisia Fadini
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Researcher. Learning biomolecular function and dynamics beyond the single-structure frontier @Columbia University
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Alisia Fadini (@alisiafadini.bsky.social) est sur Bluesky depuis le 12 décembre 2024. Le compte a 424 abonnés, suit 247 comptes et a publié 51 posts.
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Voir le post5/5 So rather than asking whether a dataset “contains an ensemble,” we suggest thinking in terms of a new research frontier: ** ensemble resolution ** Specifically, what differences between distributions can your data distinguish? What do you think? Let us know!
Voir le post4/5 Then comes processing. Cryo-EM preserves molecule-to-molecule variation, but filtering, alignment, classification, and reconstruction can remove or compress that information. Crucially, a reconstruction can gain spatial resolution while losing ensemble information.
Voir le post3/5 Single-particle measurements preserve variation more directly. But neither case gives you the ensemble for free. Averaged data constrain only certain features of the distribution. In single-particle, noise, nuisance variables, and finite sampling interfere.
Voir le post2/5 Different experiments encode the distributions in very different ways. An averaged measurement like X-ray diffraction can still contain a distribution: averaging observables is not the same as averaging structures.
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