冷冻电镜技术揭示生物分子细节:科学家在透射电子显微镜之上发明了冷冻电镜,实现了生物分子“近原子级”的分辨率,让人类终于可以一窥究竟生物分子是如何执行其功能。在过去几年里,冷冻电子显微镜技术逐渐成为结构生物学的重要研究工具。冷冻电镜技术的基本原理是将生物大分子溶液置于电镜载网上形成一层非常薄的水膜,然后利用快速冷冻技术将其瞬间冷冻至液氮温度下。冷冻速度非常快,以至于水膜无法形成晶体,而是形成一层玻璃态的冰。生物大分子就被固定在这层薄冰里。将这样的冷冻样品保持低温放置在透射电子显微镜下观察,从而获得生物大分子的结构,被称为冷冻电镜技术。冷冻电镜技术也正在成为助力医药研发的有力手段。黄山单颗粒冷冻电镜技术服务电话

冷冻电镜技术的独特优势:1、更接近天然状态:电子断层成像技术则可用来研究一定厚度的亚细胞器在天然状态下的内部结构,不需要蛋白质结晶。2、适用研究对象普遍:冷冻电镜单粒子法既可以对具有对称结构的大分子进行研究,也适合于研究结构不规则的大分子复合物,对于分子量的上限没有限制,理论上>100kD的分子在成像技术能够保证的情况下可以形成足够的对比以进行图像校正。冷冻电镜技术作为一种重要的结构生物学研究方法,它与X射线晶体学、核磁共振一起构成了结构生物学研究的基础。黄山单颗粒冷冻电镜技术服务电话冷冻电镜技术的基本原理利用快速冷冻技术将其瞬间冷冻至液氮温度下。

冷冻电子显微技术主要包括单颗粒冷冻电镜技术和冷冻电子断层扫描技术。单颗粒冷冻电镜技术首先捕获大量随机分布的同一种生物样品的二维图像,然后通过图像处理算法解析其三维结构。近年来,随着冷冻电镜设备和计算机软硬件的快速发展,特别是随着直接电子探测器在冷冻电镜中的应用,单颗粒冷冻电镜技术迈进了原子分辨率水平,在生物学、医学和新药研发等领域发挥着越来越重要的作用。冷冻电镜通过记录单个生物样品在倾斜旋转过程中投影的一系列二维图像,采用特殊的算法计算,将二维图像重构为三维断层图像。冷冻电镜主要研究组织、细胞和微生物中的超微结构,它能够提供生理环境下大分子复合物纳米、亚纳米甚至近原子尺度的原位结构信息以及其与其它大分子的相互作用信息。
冷冻电子显微镜技术在20世纪70年代时提出,经过近10年的努力,在80年代趋于成熟,近年来已经进入了快速发展的时期。它的研究对象非常普遍,包括病毒、蛋白、肌丝、蛋白质核昔酸复合体、亚细胞器等。一方面,冷冻电微镜技术所研究的生物样品既可以是具有二维晶体结构的,也可以是非晶体的;而且对于样品的分子量没有限制。因此,很大程度突破了X-射线晶体学只能研究三维晶体样品和核磁共振波谱学只能研究小分子量(小于100KD)样品的限制。另一方面,生物样品是通过快速冷冻的方法进行固定的,克了因化服学固定、染色、金属镀膜等过程对样品构象的影响,更加接近样品的生活状态。主要使用的几种冷冻电子显微学技术结构解析方法包括:电子晶体学、单颗粒重构技术、电子断层扫描等。

冷冻电镜技术原理之电子晶体学:利用电子显微镜对生物大分子在一维、二维以致三维空间形成的高度有序重复排列的结构(晶体)成像或者收集衍射图样,进而解析这些生物大分子的结构,这种方法称为电子晶体学。其适合的样品分子量范围为10~500kD,Zgao分辨率约0.19nm。该方法与X射线晶体学的类似之处在于均需获得高度均一的生物大分子的周期性排列,不同之处是利用电子显微镜除了可以获得晶体的电子衍射外还可以通过获得晶体的图像来进行结构解析。冷冻电镜技术之冷冻透射电镜优点:样品台稳定;第四是全自动,自动换液氮,自动换样品,自动维持清洁。东莞冷冻透射电子显微镜技术特点
冷冻电子显微镜技术之样品成像:低剂量辐照成像,普通样品材料在进行表征时,电子剂量越高成像质量越好。黄山单颗粒冷冻电镜技术服务电话
冷冻电镜技术助力快速、高效的新药研发:分子生物学兴起后,基于靶点的药物发现逐渐成为主流新药研发模式。通常通过结构生物学方法获得靶点及靶点-受体相互作用的结合位点。将靶点结构和结合位点作为模型进行虚拟筛选,并通过高通量的方法获得可能结合的潜在分子,并进一步通过结构生物学方法直接解析靶点-潜在分子的高分辨率结构,进行潜在分子的确认。冷冻电镜“分辨率改变”使其成为获得优于3Å结构的常规技术。高分辨率的结构能够清晰地描绘靶点与潜在分子相互作用的信息,包括结合表位、配体手性等,为潜在化合物的结构改造提供了指导。新的疾病或者突发流行病需要进行从头药物设计研究,这些应对性的药物研发需要有大量基础研究的积累。冷冻电镜技术既完美契合了结构生物学的基础研究,又能够助力加速基于结构的药物研发。黄山单颗粒冷冻电镜技术服务电话
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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...