项目名称：基于冷冻电子显微镜学的生物大分子的高时空分辨率的结构和功能研究首席科学家：高海啸清华大学起止年限：2010年1月-2014年8月依托部门：教育部一、研究内容本项目将进行以下几个方面的研究:课题一，高通量、全自动化的冷冻电镜数据采集和三维重构图像处理方法的研究a.开发高通量、全自动化的电镜数据采集和处理方法,以及高性能的三维重构算法在冷冻电镜结构解析工作中，目前有相当大的一部分时间和人工都消耗在重复性工作中，例如电镜胶片的拍摄和扫描，电镜图像的预筛选，三维重构计算中的某些步骤等。近年来，随着冷冻电子显微学的蓬勃发展，可以达到的分辨率越来越高，相应地对电镜数据量的需求也越来越大。以核糖体结构解析为例，获得10Å分辨率的核糖体结构需要10万个冷冻电镜单颗粒。而在理论上，获得原子分辨率（好于3Å）则至少需要100万个单颗粒电镜图像。如果以目前普遍使用的手动方式来进行数据采集和处理，那么仅仅电镜胶片的拍摄、扫描，以及电镜图像的预筛选等工作就需要数月之久！这实际上已经成为阻碍当前高分辨率的冷冻电镜结构解析的主要瓶颈之一。解决这一问题的有效途径就是开发高通量、全自动化的电镜数据采集和处理方法以及高性能的三维重构算法，以最大程度地提高对超大电镜数据量的采集和处理的效率，减少在这些方面耗费的人工和时间。自动化的电镜数据采集系统对电镜的稳定性和计算机控制下的可操作性要求很高。特别是开发基于单颗粒重构方法的自动化采集系统，要求能够自动识别大量的适合成像的样品区域并长时间持续监控。由于开发难度很高，目前国际上在这一前沿领域的工作才刚刚开始，而真正能够实现全自动化数据采集的系统更是屈指可数。由本项目研究人员雷建林教授在过去数年中主持开发的AutoEMation是其中的佼佼者。与传统的手工采集方法相比，AutoEMation的巨大优势是能够对单个样品进行长达数日甚至数周的持续数据采集。以多输出通道的4kx4kCCD相机为例，24小时内可至少收集2000张电镜照片，比手工采集效率高十倍以上。此外，AutoEMation还能自动地在低电子辐照剂量下根据样品情况选择在同一个孔洞中的不同区域多次拍摄，从而大大提高了样品的利用率。而这在手工电镜数据采集中是无法做到的。AutoEMation目前已经在哥伦比亚大学、德州大学休斯顿医学中心、哈佛大学等多家冷冻电镜研究机构全面运转或试运转并已多次稳定地对单个样品进行数据采集一周以上，迄今共收集十余万张CCD照片。在本课题中，我们...
