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2025-01-21 09:35:14高分辨率冷凍電鏡: 高分辨率冷凍電鏡是一種先進的顯微鏡技術(shù)，能夠在接近原子分辨率的水平上觀察生物分子。它通過快速冷凍生物樣品，保持其天然狀態(tài)，隨后利用強大的電子束成像，揭示分子結(jié)構(gòu)和功能。這項技術(shù)革命性地推動了生物學(xué)研究，尤其在解析蛋白質(zhì)復(fù)合物、病毒顆粒及細(xì)胞器結(jié)構(gòu)方面展現(xiàn)出巨大潛力。高分辨率冷凍電鏡為理解生命基本過程、疾病機制及藥物研發(fā)提供了前所未有的洞察力。

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高分辨率冷凍電鏡資訊

科學(xué)家揭示真核生物氧化磷酸化多樣性

在這項研究中，來自浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院的周龍研究員團隊與來自加州大學(xué)戴維斯分校的James Letts助理教授團隊合作，利用高分辨率冷凍電鏡探究了嗜熱四膜蟲的電子傳遞鏈。

5015
2022-04-29
高分辨率冷凍電鏡嗜熱四膜蟲冷凍電鏡技術(shù) 電子傳遞鏈

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高分辨率冷凍電鏡問答

2022-12-07 10:22:26邀請函 | 2022年度徠卡冷凍電鏡技術(shù)交流會議: 2022.12.16自2017年的諾貝爾化學(xué)獎名單公布以來，冷凍電鏡這四個字就經(jīng)常出現(xiàn)在高端科研領(lǐng)域中。隨著冷凍電鏡在生命科學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的不斷拓展，單電子計數(shù)探測相機的問世以及圖像處理算法的進步，冷凍電鏡在結(jié)構(gòu)生物學(xué)以及單顆粒大分子解析中的應(yīng)用突飛猛進。徠卡顯微系統(tǒng)擁有各類冷凍電鏡相關(guān)樣品制備技術(shù)：如高壓冷凍，投入冷凍，冷凍超薄切片等，一直致力于為廣大的電鏡客戶群體提供優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品與技術(shù)服務(wù)。因此我司特別舉辦本次冷凍電鏡技術(shù)交流會議以促進與客戶共同進步。我們誠邀您參加于2022年12月16日在浦東大華錦繡假日酒店舉行的《2022年度徠卡冷凍電鏡技術(shù)交流會議》，線上線下同時進行，期待您的參與！2022年12月16日大華錦繡假日酒店二樓錦繡廳會議室上海浦東新區(qū)錦尊路399號交通方式地鐵7號線楊高南路2號口13號線下南路4號口線上參會請掃二維碼會議日程安排

2023-05-11 11:20:33直播 | 深入外泌體: 冷凍電鏡下的新一代藥物遞送載體: 細(xì)胞排出廢物的“垃圾桶”，到如今科研界熱度居高不下的寵兒，外泌體在某種意義上完成了質(zhì)的飛躍。外泌體是細(xì)胞分泌到胞外的一種囊泡（Extracellular Vesicles，EVs），其大小為30-150nm，具有雙層磷脂膜結(jié)構(gòu)，含有豐富的內(nèi)含物（包含蛋白質(zhì)、核酸等多種活性生物分子）。外泌體應(yīng)用于疾病診斷、藥物裝載等方面，它穿透性極強、吸收更佳、低免疫原性，使得它成為了非常優(yōu)質(zhì)的“活性物質(zhì)遞送系統(tǒng)”。外泌體由蛋白質(zhì)、核酸、脂質(zhì)組成，含有較高水平的膽固醇、鞘磷脂及飽和脂肪酸。相比其他載體，外泌體在遞送藥物方面有著顯而易見的優(yōu)勢：①外泌體的安全性非常高；②外泌體有非常好的靶向性潛力；③外泌體具備工程改造潛力；④外泌體有優(yōu)秀的多分子裝載能力。藥物遞送系統(tǒng)（DDS）的表征是新藥研發(fā)致關(guān)重要的一個環(huán)節(jié)，反應(yīng)DDS 的特性。冷凍電鏡是外泌體直觀表征的不二利器，通過將外泌體樣本快速冷凍，可以獲得外泌體近生理狀態(tài)下形貌信息細(xì)節(jié)，直接表征多項指標(biāo)；還可以通過冷凍電子斷層掃描技術(shù)獲得外泌體近生理狀態(tài)下的3D結(jié)構(gòu)，為新藥開發(fā)打開納米世界的大門。隨著冷凍電鏡技術(shù)的不斷發(fā)展，已經(jīng)突破分辨率極限，達(dá)到原子級別。冷凍電鏡技術(shù)對外泌體的探究越來越細(xì)致，為了更深入的走進外泌體，了解冷凍電鏡下的新一代藥物遞送載體，藥融圈聯(lián)合賽默飛共同邀請到蘇州唯思爾康科技有限公司SVP何新軍以及賽默飛世爾科技材料與結(jié)構(gòu)分析業(yè)務(wù)拓展經(jīng)理劉靖怡2位行業(yè)專家，于2023年5月18日做客線上直播間，揭開外泌體的神秘面紗。

2022-11-29 12:10:53海洋光學(xué)新一代高分辨率光譜儀HR2正式上線！??！: 推陳出新海洋光學(xué)隆重推出新一代HR系列高分辨率光譜儀系列首款HR2現(xiàn)已正式上線！分辨率？輕松拿捏！HR2是一款高分辨率科研級光譜儀全新的探測器超高的采集速度良好的熱穩(wěn)定性一如既往的便攜小尺寸提供更高的分辨率和信噪比重點特色高分辨率2098個有效像素點16-位 A/D分辨率 (65535 counts)能探測到更弱、變化更快的光信號提升雜散光控制高信噪比單次采集信噪比 380:1高速平均模式信噪比 25833:1超高的采集速度微秒級積分時間 1μs-1.5s優(yōu)良的熱穩(wěn)定性溫漂 0.06 Pixels/°C環(huán)境條件變化時有可靠光譜響應(yīng)更廣的動態(tài)范圍單次采集動態(tài)范圍 3000:1系統(tǒng)動態(tài)范圍 2.46*108HR2系列在各大基礎(chǔ)應(yīng)用中表現(xiàn)良好特別針對吸光度測量表現(xiàn)十分優(yōu)異搭配使用OceanDirect跨平臺軟件開發(fā)工具包快速實現(xiàn)多次板載平均并大幅加強信噪比！多種選擇18款預(yù)配置多種可能性供您選擇并支持定制版本為您量身打造適合您的款式---P.S. 若有配置問題歡迎隨時來詢問我們哦！應(yīng)用廣泛HR2適用于日常實驗室使用也可以嵌入OEM儀器并集成到工藝流水線中LED/激光表征采集時間短，可直接測量無需附件儀器也不會飽和紫外/可見光吸光度吸光度極限值可到 2.5 AU還可應(yīng)用于...半導(dǎo)體行業(yè)：等離子體監(jiān)控生物制藥、藥品分析 (吸光度)分子診斷設(shè)備: RNA/DNA生物流體診斷設(shè)備您的想法就是我們的做法，您的需求就是我們的追求！心動不如行動，您還在等什么？快來聯(lián)系我們一探究竟！

2023-06-26 11:48:37Picarro | 揭示印度半島碳循環(huán)之謎：高分辨率貝葉斯反演揭示二氧化碳通量: 印度半島碳循環(huán)之謎The Mystery of the Indian peninsula's carbon cycle隨著全球氣候變化的日益嚴(yán)重，CO2排放已成為人們關(guān)注的焦點之一。了解CO2通量的分布和變化對于制定有效的環(huán)境保護政策具有重要意義。傳統(tǒng)的觀測方法存在著精度低、時間和空間分辨率不足等問題，如何提高觀測精度成為了研究的重點。貝葉斯反演作為一種有效的數(shù)學(xué)方法，可以通過利用已知信息對未知參數(shù)進行推斷，以揭示CO2通量的分布和變化。下面這篇論文的研究成果對于深入了解CO2通量的分布和變化，制定有效的環(huán)境保護政策具有重要的現(xiàn)實意義和應(yīng)用價值，一起來看看！揭示印度半島碳循環(huán)之謎：高分辨率貝葉斯反演揭示二氧化碳通量工業(yè)時代以來，二氧化碳（CO2）濃度增加了近50%，主要歸因于人類活動，尤其是化石燃料的燃燒。CO2對人為輻射強迫具有重要貢獻。就過去10年國家尺度CO2排放量而言，印度排名第三，占全球總量的7%。印度上空大氣CO2的季節(jié)性變化主要受季風(fēng)動力學(xué)導(dǎo)致的植被生長和運輸?shù)募竟?jié)性變化所控制。然而，印度大氣中CO2摩爾分?jǐn)?shù)的精確測量是有限的。基于此，在所附的文章中，來自印度的研究團隊基于2017年-2010年印度半島Thumba（8.5°N，76.9°E），Gadanki（13.5°N，79.2°E）和Pune（18.5°N，73.8°E）三個站點地面CO2高精度原位觀測數(shù)據(jù)（Picarro G2401氣體濃度分析儀）、用于反演的不同來源CO2先驗通量（源自O(shè)DIAC的化石燃料排放、源自VPRM模型的大氣-生物圈交換、源自GFED的野火排放、源自O(shè)TTM模型的海洋通量）、高分辨率拉格朗日粒子擴散模型FLEXPART（通過計算點、線、面或體積源釋放的大量粒子的軌跡，來描述示蹤物在大氣中長距離、中尺度的傳輸、擴散、干濕沉降和輻射衰減等過程。該模式既可以通過時間的前向運算來模擬示蹤物由源區(qū)向周圍的擴散，也可以通過后向運算來確定對于固定站點有影響的潛在源區(qū)分布），通過貝葉斯模型反演了印度半島的CO2通量。在本研究中，Picarro G2401氣體濃度分析儀用于測量Gadanki和Pune站的CO2混合比。測量間隔為2.5 s。在Gadanki站，使用外置真空泵和聚四氟乙烯管，以約400 SCCM流速，從樹冠上方離地面約13米的建筑物頂部將環(huán)境空氣引入Picarro分析儀。在Pune站，Picarro儀器安裝在一座高層建筑頂部，使用外置真空泵和Synflex Decabon管將離地面約15米的環(huán)境空氣輸送至分析儀。兩臺儀器都定期使用NOAA的氣瓶進行校準(zhǔn)?！窘Y(jié)果】（a）Thumba、（b）Gadanki和（c）Pune每周測量（青色）和模擬（橙色）的CO2混合比的時間變化。(a) 先驗通量，(b) 后驗通量及其差異平均值?！窘Y(jié)論】基于獨立估計，印度半島地區(qū)的CO2來源（3.34 TgC yr?1）比化石燃料和生態(tài)系統(tǒng)交換綜合的來源略強。在季節(jié)尺度上，冬季、季風(fēng)前、季風(fēng)和季風(fēng)后季節(jié)，印度半島上空先驗通量的通量修正分別為4.68、6.53、-2.28和4.41 TgC yr-1。該研究強調(diào)了使用貝葉斯法優(yōu)化某個區(qū)域的地表CO2通量的重要性。強調(diào)在反演過程中需要考慮先前的通量不確定性和觀測不確定性。反演實驗中使用臺站的CO2測量結(jié)果能夠捕捉到印度半島的足跡，有助于更好地限制反演中的通量。但也需要進行長期持續(xù)監(jiān)測，以進一步降低估計通量的不確定性。掃描二維碼查看原文

2022-11-25 11:20:303D組織成像：快速預(yù)覽到高分辨率成像的一鍵切換: 全場景顯微成像分析平臺MICA集3D采集和AI定量于一體。3D組織成像廣泛應(yīng)用于生命科學(xué)領(lǐng)域。研究人員利用它來揭示組織組成和完整性的詳細(xì)信息，或從實驗操作中得出結(jié)論，或比較健康與不健康的樣本。本文介紹了MICA如何幫助研究人員進行3D組織成像。3D組織成像模式生物或患者的組織切片可用于分析從組織到細(xì)胞的各種形態(tài)，進而發(fā)現(xiàn)健康和非健康樣本以及對照樣品和實驗樣品之間的差異。例如，是否存在特定細(xì)胞或它們的形態(tài)（即形狀、體積、長度、面積）都是有意義的參數(shù)。熒光顯微鏡有助于識別特定標(biāo)記的細(xì)胞或細(xì)胞組分。因此，要么用轉(zhuǎn)熒光標(biāo)記基因生物，要么用免疫熒光染色。此外，某些基因和轉(zhuǎn)錄也可以通過熒光原位雜交 (Fluorescence in Situ Hybridization, FISH) 進行可視化。3D組織成像的一個示例是，對腦部神經(jīng)元進行成像，以確定它們的長度、體積或與其它細(xì)胞的連接。例如，可以對患有局部腦缺血的模式生物制作腦部切片，以了解形態(tài)差異和細(xì)胞數(shù)量。挑戰(zhàn)首要的挑戰(zhàn)之一是使用顯微鏡初步觀察樣本。需要將樣本置于載物臺上并不斷調(diào)整三維位置以確保對樣本進行正確成像。你從目鏡或屏幕上看到的只是樣本極小的一部分。因此，要將樣本保持在正確的焦距內(nèi)并找到正確位置，以便找到感興趣的區(qū)域，是一個非常麻煩的過程。MICA的樣本查找功能通過將樣本聚焦并生成每個相關(guān)區(qū)域的低倍率預(yù)覽圖來自動化這個過程，這個功能可以用于整個成像過程的定位。下一個挑戰(zhàn)是設(shè)置成像參數(shù)，因此可以在看到感興趣的信號下，避免樣本遭受不必要的光漂白。這一步驟通常要同時選擇激發(fā)和接受檢測的技術(shù)參數(shù)，因為每一項參數(shù)都會對樣本和獲得的結(jié)果產(chǎn)生不同的影響。使用MICA，您只需輕輕點擊一下“Live”，便可自動完成可視化熒光所需的所有參數(shù)設(shè)置?？呻S時通過點擊“OneTouch”執(zhí)行這一自動化設(shè)置來優(yōu)化當(dāng)前視圖的參數(shù)。更改顯微鏡的特定技術(shù)參數(shù)前，實驗人員通常需要了解更改參數(shù)將產(chǎn)生的影響，但在MICA中，設(shè)置是輸出驅(qū)動型的，也就是說，可定義所需的輸出，然后自動完成對應(yīng)的調(diào)整。一般而言，第一步是確定要成像的正確位置。實驗人員需要使用目鏡了解樣本的整體概況，并記住不同的位置。數(shù)字顯微鏡可以生成樣本的概覽，這可以提供一些幫助，但實驗人員仍然需要指出圖像中要進一步成像的位置。MICA的Navigator工具可簡化這一過程。用戶可以生成低倍或高倍的預(yù)覽，輕松定位感興趣的區(qū)域，并可以使用工具直接在圖像上標(biāo)記出感興趣的樣本區(qū)域。這樣后續(xù)高分辨率圖片就可以保存下來。高放大倍數(shù)物鏡通常需要使用浸沒式介質(zhì)，最常見的是水和油。水為水溶液中的成像樣品匹配了最佳的光學(xué)指數(shù)，而油為包埋的成像樣品匹配了最佳的光學(xué)指數(shù)。水浸物鏡也可用于固定式樣本，但會稍微影響成像質(zhì)量。MICA可同時滿足兩種需求。水鏡還具有全自動化操作的額外優(yōu)勢，水的浸入可以自動建立并維持。為進一步提高光學(xué)質(zhì)量，一些物鏡會通過校正環(huán)來補償樣本板的厚度。校正環(huán)可手動、也可自動操作。MICA配置了自動校正環(huán)功能，可實現(xiàn)自動優(yōu)化。相對厚度是組織切片成像的另一大挑戰(zhàn)。厚切片會形成較多的散射光，干擾所需信號。THUNDER可減少背景模糊，為組織成像提供了一種寶貴的計算成像方法。 MICA集THUNDER于一體，可在合理的時間范圍內(nèi)確定感興趣的區(qū)域。除了類似于THUNDER的計算清除方法，共聚焦激光掃描顯微術(shù)(CLSM)等光學(xué)部分也是3D組織玻片成像的一種方法。這種方法中，可獲得性和可用性方面也是挑戰(zhàn)。除了技術(shù)設(shè)置比較復(fù)雜，共聚焦顯微鏡所需的培訓(xùn)時間一般也更長。MICA集共聚焦和寬場成像于一體，最大程度減少了成像參數(shù)設(shè)置，縮短了所需的培訓(xùn)時間，同時也降低了操作顯微鏡的技能要求。另外，共聚焦和寬場成像模式的圖像設(shè)置有相同的外觀和使用感受，因此，用戶無需學(xué)習(xí)兩種系統(tǒng)的操作方法。而且，用戶可隨意在寬場和共聚焦兩種模式間切換而無需在兩種成像系統(tǒng)間轉(zhuǎn)移樣本?？茖W(xué)實驗的一個關(guān)鍵方面是，改變盡可能少的變量，以確定對樣本和結(jié)果的任何影響。除了保證樣本處理相同外，另一個方面是針對激發(fā)和接收檢測成像參數(shù)相同。MICA默認(rèn)在不同項目中保持成像參數(shù)不變，用戶僅基于自己的需求進行調(diào)整?？筛鶕?jù)參考圖像輕松恢復(fù)成像參數(shù)。方法三個厚度為250μm的小鼠腦部切片包含下述熒光標(biāo)記物：細(xì)胞核（DAPI，品紅色）神經(jīng)元（細(xì)胞質(zhì)GFP，青色）星形膠質(zhì)細(xì)胞（GFAP-DsRed，紅色）將切片固定于載玻片支架中（圖1）并置于載物臺上進行成像。圖1：用于玻片成像的MICA玻片夾，例如組織切片。在樣本定義中輸入蓋玻片類型和染料等基本信息。利用這一信息，Sample Finder可以識別蓋玻片并自動生成低倍的預(yù)覽。對整個蓋玻片的預(yù)覽可以用來識別三個組織切片，然后用Navigator工具進行標(biāo)記。隨后無需手動調(diào)整成像參數(shù)，便可以在20倍寬場模式下對標(biāo)記區(qū)域生成掃描拼接圖像。在這個放大倍數(shù)和分辨率下，就能在組織切片上識別出感興趣的區(qū)域，然后用共聚焦顯微鏡成像。此時，MICA會在相關(guān)區(qū)域切換為共聚焦模式，記錄高清晰圖像，包括三維立體圖像。定義三維立體圖像時，可以手動或單擊鼠標(biāo)自動設(shè)置限制。z Range Finder工具自動確定3D圖像掃描開始和結(jié)束部分。成像后，可借助MICA Learn & Results工具測量樹突棘。為此，使用pixel classifier在疊層投影下識別棘突。pixel classifier簡單易用且功能強大，用戶只需使用類似于繪畫工具的繪圖工具標(biāo)記對象的示例，在這種情況下為棘突。通過訓(xùn)練模型，更好地再現(xiàn)輸入，然后提供圖像中其他對象的預(yù)覽。經(jīng)過訓(xùn)練后，就可使用模型分析圖像。結(jié)果找到載玻片預(yù)覽上單個腦部切片，然后使用Magic Wand工具進行標(biāo)記以進行掃描拼接。Magic Wand自動識別組織切片的邊界并相應(yīng)地定義所需的拼接。圖2：MICA在實驗開始時進行完整的玻片預(yù)覽（寬場），便于更輕松地定位。借助該信息的信息，可找到大圖掃描拼接的感興趣區(qū)域?？墒褂肕agic Wand工具自動化檢測感興趣區(qū)域。MICA可同時采集最多四個熒光團，因此相比基于濾光塊的序列成像的顯微系統(tǒng)，可有效節(jié)約用戶的時間。在單次掃描拼接中，可找到感興趣區(qū)域，并在共聚焦模式下以更高的放大倍數(shù)觀察更多的細(xì)節(jié)。二維圖像需要借助三維數(shù)據(jù)以獲得更詳細(xì)的信息。為此，z界面中定義了三維立體模式。在CLSM下進行立體采集后（120μm厚），可在三維觀察器中可視化數(shù)據(jù)，獲得腦部樣本的更多空間信息。圖3：三維重構(gòu)CLSM。通過三維采集進一步研究組織切片。利用獲得的三維信息，用戶可以更好地了解樣本的空間狀況，例如了解細(xì)胞間的連接。對于定量來說，可根據(jù)三維采集信息生成最大投影來測量樣本樹突棘的平均面積。pixel classifier識別棘突，分析工具則確定面積。得到的數(shù)值可繪制成圖，以可視化數(shù)據(jù)和相關(guān)性。圖4顯示了樹突棘面積的直方圖。這些結(jié)果也可通過箱線圖的形式顯示，來比較不同的樹突棘群落（圖4）。圖4：分析。MICA不僅采集圖像，還可對它們進行分析。為此，可使用基于人工智能技術(shù)的pixel classifier來識別相關(guān)的圖像細(xì)節(jié)。隨后，識別出的對象可以被量化并顯示在圖形中。在本示例中，樹突棘的平均面積在最大投影上測量。結(jié)論MICA是用于三維組織成像的有效工具：使用pixel classifier功能，用戶可以快速了解樣本的整體質(zhì)量，確定進一步的操作。隨后，Navigator視圖可對組織切片進行更深入的觀察。Magic Wand等工具用于快速定義感興趣的區(qū)域，加上4個通道的同時成像，可加快大圖掃描拼接的速度。使用新的z界面使三維采集更加簡化，pixel classifier能輔助后續(xù)分析。簡而言之，MICA集寬場成像和共聚焦成像于一個系統(tǒng)中。它可以幫助用戶在一個系統(tǒng)中完成從圖像預(yù)覽到三維細(xì)節(jié)成像再到分析的整個工作流程。參考資料：Efficient Long-term Time-lapse Microscopy, Science Lab (2022) Leica Microsystems.