湖州快速冷冻显微镜技术应用

时间:2023年05月01日 来源:

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。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。湖州快速冷冻显微镜技术应用

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单颗粒冷冻电镜技术:生物大分子快速冷冻后,在低温下利用透射电子显微镜对结构均一、分散的全同样品颗粒进行成像,再经图像处理及重构计算获得样品的三维结构。可研究生物大分子在溶液中的结构及构象变化、无需结晶、所需样品量相对较少,适合于蛋白质、病毒等生物大分子及其复合物的结构生物学研究。样品制备:可以根据样品、电镜载网和其他使用条件,摸索合适的单颗粒样品制备条件,纯化、收集浓度范围从几微升50nM至5uM浓度的蛋白溶液来制备单颗粒电镜样品。在-196℃时,组织中的生物大分子能够长期保持稳定性、细胞活性及组织微观结构,同时,在低温下,生物样品耐受电子辐照剂量增强,且其在电镜镜筒的高真空环境中脱水变形的问题也得以解决。Vitrobot和EMGP2均能够提供快速、简单、可重复的安自动化样品玻璃化制备过程,其在恒定的物理和机械条件下(如温度、相对湿度、吸湿条件和冷冻速度)对样品进行冷冻固定确保生物样品在低温状态下仍保持天然构象。深圳低温冷冻透射电镜技术平台冷冻电镜“分辨率改变”使其成为获得优于3Å结构的常规技术。

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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。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,通过图像处理算法解析其三维结构。

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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蚀刻电子显微镜优点:冷冻蚀刻的样品,经铂、碳喷镀而制备的复型膜具有很强的立体感。淮南生物冷冻透射电子显微镜技术哪里有

冷冻电镜技术中的单颗粒分析法在分析具有同质性结构的样品时表现出更方便、更优异的成像能力。湖州快速冷冻显微镜技术应用

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。湖州快速冷冻显微镜技术应用

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