无锡Cryo-TEM技术用途

冷冻电子显微镜技术中电子断层扫描重构技术：电子断层扫描技术是从一个物体的投影图像重构获得物体内部结构的技术，通过获取同一物体的多个连续角度下的二维投影图来反向重构它的三维结构。简单地说，电子断层扫描技术就是将一个物体(样品)沿着一个与电子束垂直的轴旋转，每旋转一个角度，采集这个物体在相对应方向上的二维投影像，通过对这些二维投影图的处理(相互配准)，将不同角度的二维投影图反向重构(如加权背投影等方法)，获得样品整体三维结构的技术。电子断层成像适合于在纳米级尺度上研究不具有结构均一性的蛋白、病毒、细胞器以及它们之间组成的复合体的三维结构。与电子晶体学和单颗粒技术相比，这种技术无需样品颗粒具有结构同一性，也不强调样品具有一定的对称性。因此，虽然目前电子断层成像所获得的结构的分辨率(约4~10纳米)不能与以上两种技术相比，但其在研究非定形、不对称和不具全同性的生物样品的三维结构和功能中有着不可替代的作用。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。无锡Cryo-TEM技术用途

冷冻电镜技术的原理：透射电镜成像过程中，电子束穿透样品，将样品的三维电势密度分布函数沿着电子束的传播方向投影至与传播方向垂直的二维平面上。1968年，AronKlug发现ZX截面定理，提出可以通过三维物体不同角度的二维投影在计算机内进行三维重构来解析获得物体的三维结构。根据这一原理，利用透射电镜获得生物样品多个角度的放大电子显微图像，即有可能在计算机里重构出它的三维空间结构。在冷冻电子显微学结构解析的具体实践中，依据不同生物样品的性质及特点，可以采取不同的显微镜成像及三维重构方法。目前主要使用的几种冷冻电子显微学结构解析方法包括：电子晶体学、单颗粒重构技术、电子断层扫描重构技术等，它们分别针对不同的生物大分子复合体及亚细胞结构进行解析。杭州单颗粒冷冻电镜技术服务公司冷冻电镜技术主要研究组织、细胞和微生物中的超微结构。

冷冻电子显微技术学解析生物大分子及细胞结构的中心是透射电子显微镜成像,包括样品制备、图像采集、图像处理及三维重构等几个基本步骤。三维重构：数据处理的较终目的是为了获得生物样品的三维质量密度图，由二维图像推知三维结构的方法即三维重构。其理论原理是在1968年由DeRosier和Klug提出的中心截面定理:一个函数沿某方向投影函数的傅里叶变换等于此函数的傅里叶变换通过原点且垂直于此投影方向的截面函数。由于样品性质的不同，图像分析的方法也有差异。

冷冻电子显微镜技术中单颗粒重构技术：该技术也叫做单颗粒分析，主要适用于结构具有全同性的生物大分子的结构解析，蛋白质的分子量通常要求在100KD以上，在颗粒数目足够多的情况下，理论上其分辨率可以达到原子水平。该方法的图像处理和三维重构计算过程如下:从原始的电镜照片中将颗粒图像挑选出来，对其进行二维图像对中、分类和平均，然后通过计算等价线的方法推算各分类图的取向，利用傅里叶重构法建立始三维结构模型，通过对原始图片或分类平均图与结构模型投影的匹配，优化取向参数，进而得到更准确的三维结构模型，如此反复对初始结构模型进行修正，直到收敛获得较终的结果。单颗粒重构技术近年来发展迅速，应用普遍，不断有文章报道利用此技术所获得的大分子复合物的三维结构。基于结构的药物设计已经逐渐成为药物开发设计的主流，与此同时冷冻电镜技术也在蓬勃发展。

冷冻电镜是什么？冷冻电镜技术的应用：冷冻电镜主要用于扫描电镜的很低温冷冻制样和传输技术，英文名Cryo-SEM，利用冷冻电镜技术可实现直接观察液体和半液体及对电子束敏感的样品，如生物、高分子材料等。尤其是在戴口罩戴口罩中，利用冷冻电镜技术可解析病毒结构、推测其侵染人体细胞的路径等传播原理发挥了重要作用，为人类攻坚戴口罩防护、研发疫苗提供了重要的理论依据。冷冻电镜是什么？样品经过很低温冷冻、断裂、镀膜制样（喷金/喷碳）等处理后，通过冷冻传输系统放入电镜内的冷台（温度可至-185℃）即可进行观察。其中，快速冷冻技术可使水在低温状态下呈玻璃态，减少冰晶的产生，从而不影响样品本身结构，冷冻传输系统保证在低温状态下对样品进行电镜观察。冷冻电镜技术之冷冻透射电镜优点：透镜多，光学性能好。徐州冷冻透射电子显微镜技术原理

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。无锡Cryo-TEM技术用途

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。无锡Cryo-TEM技术用途

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