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冷冻电镜技术中的单颗粒分析法（Singleparticleanalysis,SPA）：单颗粒技术获得投影的具体方法：制备很多具有同样结构的大分子样品，将其进行分散冷冻后进行随机的投影拍照，再通过计算模拟测定角度，对具有相同角度的粒子进行组合，突出其中更特殊、更容易解释的特征。单颗粒冷冻电镜是针对单个粒子进行重构的技术，但我们的研究对象往往是多构象或结构异质的蛋白，颗粒之间存在细微差别，这是一些蛋白质无法获得高分辨结构的重要原因之一。对于结构异质性样品的分析，我们需要首先将样品分成几个同质的子集，然后分别进行三维重建。由于单颗粒分析法理论成像分辨率更高，尤其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，因此得到了更普遍的应用。单颗粒分析法的研究对象可以是具有某种对称性的颗粒，也可是不具有任何对称性的蛋白分子或复合体，尤其是针对核糖体的表征。将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。徐州TEM技术服务电话

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。嘉兴透射电镜技术服务电话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。

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。冷冻电镜技术的独特优势：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。冷冻电镜技术可以通过揭示细胞里发生的生命过程细节，帮助人们了解很多有意思的生物学现象。苏州低温电子显微镜技术特点

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。徐州TEM技术服务电话

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。徐州TEM技术服务电话

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