徐州低温冷冻透射电镜技术服务中心

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。冷冻电镜技术的研究，主要是冷冻成像和蛋白快速冷冻技术。徐州低温冷冻透射电镜技术服务中心

冷冻电镜技术是什么呢？冷冻电镜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。冷冻电镜单颗粒分析技术（cryo-EMSPA）是一种以单颗粒形式分析生物分子组装的新方法，通过将负染电镜筛选获得的合适浓度的生物分子样品快速冷冻，使生物大分子以近天然状态存在于无定形冰中，然后进行冷冻样品的筛选、数据收集和三维结构解析，从而获得高分辨率的生物分子结构。冷冻电镜单颗粒分析技术能够从分子层面进行详细的研究，解析基于结构的药物研发的分子基础，而冷冻电子断层扫描能够从亚细胞水平观察目标分子在原位细胞环境中的作用位点和作用机制，相信在不久的将来能够用于进一步确认基于结构的药物研究的可靠性。微晶电子衍射不只能够进行小分子微晶结构解析，也可与现有技术互补，进行生物大分子及其复合物的微晶结构解析。徐州低温冷冻透射电镜技术服务中心冷冻电镜技术中单颗粒分析法优点：样品受总辐射值小；对称颗粒的解析分辨率更高。

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。

冷冻电镜技术原理之单颗粒技术：对分散分布的生物大分子分别成像，基于分子结构同一性的假设，对多个图像进行统计分析，并通过对正、加和平均等图像操作手段提高信噪比，进一步确认二维图像之间的空间投影关系后经过三维重构获得生物大分子的三维结构方法。其适合的样品分子量范围为80~50MD，Zgao分辨率约0.3nm。利用单颗粒技术获得三维重构的方法主要包括等价线方法、随机圆锥重构法、随机初始模型迭代收敛重构等方法，其基本目标是获得二维图像之间正确的空间投影关系，从而进行三维重构。冷冻电镜技术助力快速、高效的新药研发。

冷冻电镜技术工作流程：做好前面的工作就需要设定较佳的参数（比如：欠焦值、放大倍数和电子剂量等），记录这些样品区域的大量图像，用手工或半自动程序框取那些离散的分子形成的投影图。然后就是三维结构搭建。由于电子可能对非常敏感的样品造成辐射损伤，所以单颗粒冷冻电镜只能采用非常低的电子量，而这种电镜2D投影图像有非常大的背景噪声。为提高图像分辨率，研究人员首先需要提出一个初始的3D模型，然后对捕获的单颗粒2D图像进行分选。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。徐州低温冷冻透射电镜技术服务中心

虽然冷冻电镜技术属于前沿技术，但目前已经有利用冷冻电镜基于结构研发的药物进入临床试验。徐州低温冷冻透射电镜技术服务中心

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。徐州低温冷冻透射电镜技术服务中心