黄石透射电镜技术服务中心

什么是冷冻电镜技术？冷冻电镜技术，全称是冷冻电子显微镜技术，是在低温下使用透射电子显微镜观察样品的显微技术。冷冻电镜技术，是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高分辨率结构生物学研究的基础。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。根据诺贝尔奖评委会的说法，冷冻电镜技术使生物分子成像，变得更加简单，把生物化学带入了一个新纪元。这项技术可以用来确定，溶液中生物分子的高清晰度结构。冷冻电镜技术其实比较抽象，一直以来它主要的问题是其图像噪音极高、信号极低，研究的目标是从中提取近原子分辨率的结构信息。可以形象的比喻为在一个机器轰鸣的工厂，监测一只蚂蚁爬行的声音。冷冻电镜的目标，就是要完成这项艰巨的任务。因此，可见这项技术成果的科学价值。冷冻电镜技术中的单颗粒分析法理论成像分辨率更高。黄石透射电镜技术服务中心

冷冻电子显微技术的发展与完善经历了复杂而艰辛的探索，下面，我们将深入解析冷冻电子显微镜的工作原理、流程与仪器结构，揭开它的庐山真面目。样品制备：样品快速冷冻技术：样品的原位冷冻固定处理是低温电子显微镜标本制备的开始。冷冻电镜采用的快速冷冻技术关键在于“快速”。这是由于：采用常规冷冻手段，水分子会在氢键作用下形成冰晶，一来会改变样品结构，二来在成像过程中，冰晶体会产生强烈的电子衍射掩盖样品信号。而当冷冻速率足够快时，水分子在形成晶体之前就会凝固成无定形的玻璃态冰，具有非晶态特性，保证了在电子束探测成像的过程中不会对样品成像造成干扰。冷冻固定时，样品首先放置在由液氮冷却的容器中，随后被快速浸入液态乙烷中。采用液态乙烷作为冷冻剂的目的是为了使冷冻速率足够快，在冷冻过程中，样品将以每秒104至106K的速度被快速冷却。生物样品中的水被玻璃化冷冻后，样品结构就得到了保持和固定，同时玻璃化冰也不会在真空环境中挥发，在一定程度上保护了样品免受电子辐射的损伤。荆州冷冻透射电子显微镜技术品牌冷冻电子显微镜技术还将普遍应用于细胞组织的超微结构解析，对解开生命活动的规律和机制等产生更大影响。

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。

冷冻电镜技术解析结构的一般流程是怎样的？对样品的要求是什么？冷冻电镜解析蛋白结构一般流程为：蛋白表达纯化；负染样品准备：约2小时完成；负染样品的数据收集：约8小时完成；冷冻样品的准备：约4小时完成；冷冻样品的数据收集：48-120小时完成。三维结构重建。冷冻电镜解析蛋白结构对蛋白质的要求：分子量：一般需要样品的分子量在200kD以上。缓冲液：缓冲液中不能含有多糖，DMSO，甘油等有机物质，这些会降低样品的衬度，难以获得高分辨的三维结构。一般而言，缓冲液为20mMHepes，150mMNaCl。浓度：一般而言，可溶性蛋白浓度应在1mg/ml左右，膜蛋白应保证浓度在5mg/ml左右。体积：20ul足够（前提是需要蛋白浓度达标，做一个样品3ul左右）。均一性：分子筛行为表现为单一的峰，均一性大于90%。冷冻电镜技术之冷冻透射电镜通常是在普通透射电镜上加装样品冷冻设备。

冷冻电镜技术工作流程：首先是样品制备。高纯度、高浓度的蛋白样品溶液被滴在一个特制的样品载网上面。载网由一张布满小孔的超薄非晶碳薄膜和金属支撑框架组成，在表面张力的作用下，微孔上会形成一层跨孔的薄水膜。将多余溶液吸走后，把载有蛋白溶液超薄膜的载网迅速投入到液态乙烷冷冻剂中使其快速冷冻，从而使蛋白质分散固定在玻璃态的冰膜中。然后电镜图像采集。选择较有可能产生较佳图像的较佳颗粒密度和玻璃态冰厚度的样品。冷冻电镜技术之冷冻透射电镜通过对样品的冷冻，降低电子束对样品的损伤，从而得到更加真实的样品形貌。荆州低温透射电镜技术原理

冷冻电镜技术的独特优势：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。黄石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。黄石透射电镜技术服务中心

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