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冷冻电镜技术的应用情况：近年来，冷冻电镜技术在全球范围被大众所熟知，并且被越来越多的学术界和跨国制药企业所采用。在药物研发方面，多个跨国公司已经将冷冻电镜技术用于药物发现。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。冷冻电镜技术在药品开发过程中的应用实例，进一步说明该技术在药品（生物制品）的质量方面有前瞻性的意义。在回顾技术应用的同时，也看到了未来冷冻电镜技术在新药研发方面的几个前瞻方向。我们相信冷冻电镜在基于结构的药物设计、生物制剂高级结构表征、冷链运输过程中的质量控制中将发挥越来越重要的作用。冷冻电镜技术之冷冻蚀刻电子显微镜优点：能耐受电子束轰击和长期保存。芜湖TEM技术服务中心

单颗粒冷冻电镜技术样品的筛选和数据采集：在开始高分辨数据采集前，可以利用冷冻电镜先对样品质量进行评估，包括但不限于蛋白浓度、稳定性和分布，冰层厚度、质量和载网各处的均一性等的检查。用户可以在120kV电镜或200kV电镜上进行此筛样过程。待到样品通过筛选，用户可以利用300kV或200kV电镜采集更大的数据量来帮助开展2D和3D分析。200kV-TalosArctica透射电镜配备了直接电子探测相机FalconIII,在样品质量较高时，较高可以获得<3Å的数据。目前的300kV-TitianKrios透射电镜有两套，其中一台配备了目前行业前列的K3直接电子探测相机，另一台配备有K2相机和能量过滤器，两套电镜均能够进行全自动、长时间无人照看的数据收集操作，可实现样品的大规模数据采集，并获得极高分辨率的结构信息。收集得到数以万计的单颗粒物照片后，用户可以使用平台集群已安装的常用三维重构计算软件以及相关生物软件对数据集进行计算处理。连云港Cryo-TEM技术应用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。

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。冷冻电镜技术的研究，主要是冷冻成像和蛋白快速冷冻技术。

冷冻电镜技术之冷冻扫描电镜：扫描电镜工作者都面临着一个不能回避的事实，就是所有生命科学以及许多材料科学的样品都含有液体成分。很多动植物组织的含水量达到98%，这是扫描电镜工作者比较难对付的样品问题。冷冻扫描电镜(Cryo-SEM)技术是克服样品含水问题的一个快速、可靠和有效的方法。这种技术还被普遍地用于观察一些“困难”样品，如那些对电子束敏感的具有不稳定性的样品。各种高压模式如VP、LVESEM的出现，已允许扫描电镜观察未经冷冻和干燥的样品。但是，冷冻扫描电镜仍然是防止样品丢失水分的Z有效方法，它能应用于任何真空状态，包括装于扫描电镜的Peltier台以及向样品室内冲以水汽的装置。冷冻扫描电镜还有一些其他优点，如具有冷冻断裂的能力以及可以通过控制样品升华刻蚀来选择性地去除表面水分(冰)等。冷冻电镜技术中的单颗粒分析法理论成像分辨率更高。杭州低温透射电镜技术方案

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。芜湖TEM技术服务中心

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。芜湖TEM技术服务中心

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