荆州冷冻电镜技术原理

冷冻电镜技术助力快速、高效的新药研发：分子生物学兴起后，基于靶点的药物发现逐渐成为主流新药研发模式。通常通过结构生物学方法获得靶点及靶点-受体相互作用的结合位点。将靶点结构和结合位点作为模型进行虚拟筛选，并通过高通量的方法获得可能结合的潜在分子，并进一步通过结构生物学方法直接解析靶点-潜在分子的高分辨率结构，进行潜在分子的确认。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。高分辨率的结构能够清晰地描绘靶点与潜在分子相互作用的信息，包括结合表位、配体手性等，为潜在化合物的结构改造提供了指导。新的疾病或者突发流行病需要进行从头药物设计研究，这些应对性的药物研发需要有大量基础研究的积累。冷冻电镜技术既完美契合了结构生物学的基础研究，又能够助力加速基于结构的药物研发。冷冻电镜技术中的单颗粒分析法：是针对单个粒子进行重构的技术。荆州冷冻电镜技术原理

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。东莞单颗粒冷冻电镜技术特点冷冻电镜技术与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%。

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。冷冻电镜技术既完美契合了结构生物学的基础研究，又能够助力加速基于结构的药物研发。

冷冻电镜技术之冷冻透射电镜：冷冻透射电镜(Cryo-TEM)通常是在普通透射电镜上加装样品冷冻设备，将样品冷却到液氮温度(77K)，用于观测蛋白、生物切片等对温度敏感的样品。通过对样品的冷冻，可以降低电子束对样品的损伤，减小样品的形变，从而得到更加真实的样品形貌。它的优点主要体现在以下几个方面：首先是加速电压高，电子能穿透厚样品;第二是透镜多，光学性能好;第三是样品台稳定;第四是全自动，自动换液氮，自动换样品，自动维持清洁。冷冻电镜技术主要应用在单个蛋白质分子结构的分析方面。冷冻透射电镜技术特点

冷冻电镜技术采用的快速冷冻技术关键在于“快速”。荆州冷冻电镜技术原理

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。荆州冷冻电镜技术原理

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