Biomechanics at Micro- and Nanoscale Levels pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Wada, Hiroshi (EDT)

出品人:

页数:172

译者:

出版时间:

价格:1030.00元

装帧:

isbn号码:9789812771315

丛书系列:

图书标签:

Biomechanics
Nanomechanics
Microscale
Nanoscale
Materials Science
Biological Physics
Mechanobiology
Bioengineering
Microfluidics
MEMS

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具体描述

结构生物学中的冷冻电子显微镜：从原理到前沿应用本书系统深入地探讨了冷冻电子显微镜（Cryo-EM）技术在现代结构生物学研究中的原理、技术发展、数据处理流程及其在解析复杂生物大分子结构方面的突破性应用。全书内容围绕如何利用这项革命性的技术，以前所未有的分辨率揭示生命体内部机器的精细三维结构展开。第一部分：Cryo-EM的理论基础与仪器原理本部分奠定了读者理解Cryo-EM实验和数据分析所需的理论基础。我们详细阐述了电子显微镜的基本成像原理，特别是如何克服传统透射电子显微镜（TEM）在观察生物样品时遇到的辐射损伤和脱水限制。 1. 电子束与样品相互作用：深入分析高能电子束穿过冷冻水溶液中生物大分子薄层时发生的散射和相互作用机制。重点讨论了低剂量成像的必要性，以及如何权衡信噪比与对样品的损伤。 2. 样品制备的艺术——冷冻技术：详细介绍了Vitrimization（玻璃化冷冻）技术的核心流程，这是Cryo-EM成功的关键。内容涵盖了从合适的碳膜选择、样品液滴的涂覆、平衡、至快速冷冻（Plunge Freezing）的精确控制。讨论了不同厚度对分辨率的影响，以及用于亚微米级冷冻的先进设备。此外，还探讨了关于样品浓度、缓冲液盐浓度对最终冷冻结构质量的微妙影响。 3. 探测器与图像采集：阐述了先进的直接电子探测器（Direct Electron Detectors, DEDs）的工作原理及其相对于传统CCD相机的巨大优势，包括高量子效率、帧采集（Movie Mode）能力和时间分辨率。详细解析了“Movie Mode”数据采集如何用于校正由电子束引起的样品漂移和样品的动态变化。第二部分：高分辨率重建的数据处理流水线高分辨率结构解析高度依赖于复杂的图像处理算法。本部分将数据采集后的原始图像转化为可解释的原子模型。 1. 图像预处理与质量评估：介绍如何从电影模式数据中提取出校正后的平均图像。重点讲解了运动校正（Motion Correction）和CTF（Contrast Transfer Function, 对比度传递函数）的精确估计，这是获得高分辨率结构的关键一步。我们详细分析了不同CTF估计方法（如相位翻转、相位偏移）的适用场景和局限性。 2. 粒子挑选与2D分类：讨论了从海量数据中自动识别出感兴趣的生物分子投影（Particles）的方法，包括基于模板匹配和深度学习的方法。随后深入分析了2D分类在去除异构体、去除低质量粒子和初步识别分子方向上的作用。 3. 3D 重建算法：核心章节详细介绍了从多个2D投影重建出三维密度图的迭代算法，如随机相位法（Random Cone Method）和基于体素的最小二乘法。重点阐述了如何利用先验信息（如低分辨率模型或同源结构）进行初始模型生成，以及如何通过多轮迭代精炼分辨率。讨论了对称性约束在提高信噪比中的应用。 4. 模型构建与验证：描述了如何将解析出的高分辨率密度图（Electron Density Map）拟合到已知的氨基酸序列和化学结构中，构建原子模型的过程。涵盖了从手动调整到自动化建模工具的应用，以及使用如如Ramachandran图、几何约束和残基可及性等指标对最终模型质量进行严格评估的标准。第三部分：Cryo-EM的前沿应用与新兴趋势本部分关注Cryo-EM在解决生物学难题中的最新进展，以及技术本身的未来发展方向。 1. 异质性与动态结构分析：结构生物学的挑战往往在于分子并非静止的。本章聚焦于如何使用多视图分类（Multiple-View Classification）和3D变异分析（3D Variability Analysis）来解析分子在不同生理状态下（如结合或活化状态）的构象异质性。案例分析将包括膜蛋白的构象转换和核糖体翻译循环中的中间态捕获。 2. 原位冷冻电子断层扫描（Cryo-ET）：探讨了Cryo-ET如何将Cryo-EM推向细胞尺度。详细介绍如何对完整的细胞或亚细胞器进行倾斜束的采集，以及如何处理由此产生的低信噪比、角度缺失的断层数据进行三维重建。重点讨论了如何利用聚焦离子束（FIB）对目标区域进行预切割，以优化数据采集。 3. 自动化与人工智能的融合：阐述了深度学习如何革新数据处理的各个环节，从更精确的运动校正到高效的粒子挑选和CTF估计。探讨了使用生成模型（Generative Models）来预测低质量数据的潜在结构信息，从而加速结构解析进程。 4. Cryo-EM在药物发现中的地位：结合实例，分析了Cryo-EM如何用于解析受体-配体复合物结构，尤其是在解析难以结晶的靶点（如G蛋白偶联受体GPCRs和大型RNA聚合酶）时，其相较于X射线晶体学的独特优势，为理性药物设计提供了关键的分子蓝图。本书旨在为生物物理学家、生物化学家、结构生物学研究人员及相关领域的学生提供一本全面、深入且具有前瞻性的参考指南。通过掌握这些技术和分析方法，读者将能够独立设计和执行高质量的Cryo-EM实验，并解析出具有重要生物学意义的分子机器结构。