深圳冷冻电子显微镜技术服务电话

冷冻电镜技术测定结构的几种方法：X射线晶体学、NMR、和冷冻电镜技术各有优缺点，将这几种方法结合共同研究结构与功能将使结构生物学家对所研究的分子有更为全部的理解，而这些信息是单用任何一个方法所无法获得的。将X射线晶体模型与经电镜获得的密度图重合可以对电镜三维重构的结构作更详尽的解释，例如将牛的水通道（AQP1,与人的有90%同源性）的高分辨率的晶体结构与先前用冷冻电镜技术重构出来的人的中等分辨率水通道的三维结构进行比较，可以进一步确定冷冻电镜获得的中等分辨率的结构，同时也显示出了冷冻电镜技术的优势和局限性。另一方面，较低分辨率的电镜三维重构模型可以用来解释病毒或大分子的晶体结构。而且，将X射线晶体的精细结构与冷冻电镜的重构模型结合构建生物大分子复合物在发挥功生物学功能过程中出现的构像变化模型。这很大程度增加了我们对于复杂分子的活动机制的理解。电子显微技术，成像技术，计算机技术，生物信息技术等不同学科的结合，将为我们提供研究生命现象与本质的强有力的手段。冷冻电镜技术也正在成为助力医药研发的有力手段。深圳冷冻电子显微镜技术服务电话

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。深圳冷冻电子显微镜技术服务电话冷冻电镜技术测定结构的几种方法：X射线晶体学、NMR、和冷冻电镜技术。

冷冻电子显微镜技术中电子断层扫描重构技术：电子断层扫描技术是从一个物体的投影图像重构获得物体内部结构的技术，通过获取同一物体的多个连续角度下的二维投影图来反向重构它的三维结构。简单地说，电子断层扫描技术就是将一个物体(样品)沿着一个与电子束垂直的轴旋转，每旋转一个角度，采集这个物体在相对应方向上的二维投影像，通过对这些二维投影图的处理(相互配准)，将不同角度的二维投影图反向重构(如加权背投影等方法)，获得样品整体三维结构的技术。电子断层成像适合于在纳米级尺度上研究不具有结构均一性的蛋白、病毒、细胞器以及它们之间组成的复合体的三维结构。与电子晶体学和单颗粒技术相比，这种技术无需样品颗粒具有结构同一性，也不强调样品具有一定的对称性。因此，虽然目前电子断层成像所获得的结构的分辨率(约4~10纳米)不能与以上两种技术相比，但其在研究非定形、不对称和不具全同性的生物样品的三维结构和功能中有着不可替代的作用。

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。冷冻电镜技术具有更接近天然状态、适用研究对象普遍等优势。

冷冻电镜技术基本原理之电镜三维重构理论：D.DeRosier和A.Klug提出三维重构理论是借助一系列沿不同方向投影的电子显微像来重构被测物体的立体构型，利用计算机数字图像处理技术进行电子显微像三维重构测定生物大分子结构的概念和方法。透射电子显微镜成像过程中，电子束穿透样品，将样品的三维电势密度分布函数沿着电子束的传播方向投影至与传播方向垂直的二维平面上。运用中心截面定理，从而可以通过三维物体不同角度的二维投影在计算机内进行三维重构来解析获得物体的三维结构。冷冻电镜技术用于生物样品三维结构解析，包含单颗粒分析、微晶电子衍射和冷冻电子断层扫描3种技术。深圳冷冻电子显微镜技术服务电话

冷冻电镜技术之冷冻扫描电镜是克服样品含水问题的一个快速、可靠和有效的方法。深圳冷冻电子显微镜技术服务电话

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。深圳冷冻电子显微镜技术服务电话

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