南京快速冷冻显微镜技术特点

冷冻电镜技术基本原理之三维冷冻电镜技术：样品经过在液氮中的冷冻固定，使得生物大分子中的H2O分子以玻璃态的形式存在，保持低温，将样品放入显微镜，高度相干的电子作为光源从上面照射下来，透过样品和附近的冰层，受到散射，利用探测器和透镜系统把散射的信号成像记录下来，再进行信号处理，较后利用三维重构的技术得到样品的三维结构。冷冻电镜技术的独特优势分辨率高：光学显微镜的分辨率为0.2μm，透射电子显微镜的分辨率为0.2nm，透射电子显微镜在光学显微镜的基础上放大了1000倍。冷冻电镜技术的独特优势：更接近天然状态，不需要蛋白质结晶。南京快速冷冻显微镜技术特点

冷冻电镜技术揭示生物分子细节：在透射电子显微镜下，高能电子束穿透每一个分子，如同X光穿过人的身体一样，可以拍摄到分子的形貌和它内部的结构信息。科学家们利用计算机将样本里的每一个分子提取出来，把相似的分子予以归类，然后叠加、平均获得其内部结构更为精细的图像，由此得到分子不同方向的二维结构，较后经过计算机三维重构算法，可以得到分子的三维模型。这一过程被称为冷冻电镜三维重构解析。冷冻电镜技术的发展，使得现在的人类可以对细胞内的生命活动有更多了解。未来，科学家将借助冷冻电镜技术继续对复杂生命体的解读。南京快速冷冻显微镜技术特点冷冻电子显微镜技术步骤样品制备注意：用于冷冻电镜研究的生物样品必须非常纯净。

单颗粒冷冻电镜技术二维图像分析——颗粒图像的匹配与分类：二维颗粒图像的分类是获取三维结构过程的第一步。对二维图像的分析包括两部分：颗粒图像的匹配和颗粒图像的分类。匹配的过程通常会对颗粒图像应用一些变换操作，通过关联函数去判断不同颗粒图像之间的相似程度。图像匹配的算法主要分为两种，即不依赖模型的方法和基于模型的方法，取决于是否存在利用样本先验信息得到的模板。随着图像匹配的完成，颗粒图像需要进行分类。主要利用多元统计分析和主成分分析方法等算法，其他流行的二维颗粒分类技术还有神经网络分类，将图像在二维空间自组织映射(self-organisingmapping，SOM)再进行分类和排序。二维图像分析的目的是，首先通过图像匹配消除旋转和平移的误差，利用类内紧致、类间离散的原则进行图像分类，较终可以对类内颗粒图像进行平均，提高信噪比，从而实现对高分辨率三维结构的构建。

冷冻电子显微镜技术步骤之样品制备：用于冷冻电镜研究的生物样品必须非常纯净。生物样品是在高真空的条件下成像的，所以样品的制备既要能够保持本身的结构又能抗脱水、电子辐射。现在普遍采用的方法是通过快速冷冻使含水样品中的水处于玻璃态，也就是在亲水的支持膜上将含水样品包埋在一层较样品略高的薄冰内。冰的结构多种多样，包括六角形冰、立方体冰等，其物理状态与冷冻速率有关。若要形成玻璃态(即无定形态)的冰，需要冷冻速率达到每秒钟104摄氏度。此时，冰的结构呈现各向同性，不会因成像角度不同而导致图像产生偏差。该方法有两个步骤:一是将样品在载网上形成一薄层水膜:二是将第步获得的含水薄膜样品快速冷冻。在多数情况下，用手工将载网迅速浸入液氮内可使水冷冻成为玻璃态。其优点在于将样品保持在接近生活状态，不会因脱水而变形，同时可以减少辐射损伤。冷冻电镜技术将生物分子进行冷冻便可进行高分辨率成像，还具有分辨率高等优势。

冷冻电镜技术近年来获得了迅猛的发展，取得了许多具有重大意义的成果。冷冻电镜将生物分子进行冷冻便可进行高分辨率成像，还具有分辨率高、更接近天然状态、适用研究对象普遍等优势。同时，系统地综述了冷冻电镜技术在科学研究中的应用，并展望冷冻电镜技术未来的发展。冷冻电镜（cryo-electronmicroscopy，cryo-EM）技術，是在低温下使用透射电子显微镜观察样品的显微技术，即把样品冷冻并保持低温放进显微镜里面，用高度相干的电子作为光源从上面照射，透过样品和附近的冰层，受到散射，再利用探测器和透镜系统把散射信号成像记录下来，较后进行信号处理，得到样品的结构。冷冻电镜技术也正在成为助力医药研发的有力手段。南京快速冷冻显微镜技术特点

冷冻电镜技术中单颗粒分析法优点：解析生物大分子的理论分辨率可达原子级。南京快速冷冻显微镜技术特点

单颗粒冷冻电镜技术的颗粒挑选：接下来需要从原始数据中筛选出颗粒投影，也被称为“颗粒挑选”，颗粒挑选的好坏也将影响所有后续的分析和处理过程，是一个重要并且繁琐的步骤。颗粒挑选方式可以分为手动挑选、半自动挑选和完全自动挑选这几种。在早期的分析中，对于结构的了解还非常少，优先考虑的都是人工挑选。但是自动的颗粒图像获取方法的出现使得在很短时间内可以收集数十万张颗粒图像，人工挑选大量的颗粒图像不太现实，并且人工的挑选通常会过于集中于某一类颗粒图像，导致遗漏和偏差。半自动和全自动的方法主要有以下三类：(1)通过例如降噪、反衬增强、边缘算子等图像形态学方法搜索区域，基于数字图像处理学的原理，将颗粒图像与背景分离开来。(2)基于模板的方法，通过扫描数据图像和已知的模板比较来挑选出潜在的颗粒图像，模板的来源通常为手动选出的数据图像中较为清晰的颗粒图像，或者是已知结构的投影。(3)结合无模板和有模板的方法，通过一些有监督的机器学习算法进行颗粒挑选。南京快速冷冻显微镜技术特点

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