Biomechanics at Micro- and Nanoscale Levels pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Wada, Hiroshi (EDT)

出品人:

頁數:172

译者:

出版時間:

價格:1030.00元

裝幀:

isbn號碼:9789812771315

叢書系列:

圖書標籤:

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

結構生物學中的冷凍電子顯微鏡：從原理到前沿應用 本書係統深入地探討瞭冷凍電子顯微鏡（Cryo-EM）技術在現代結構生物學研究中的原理、技術發展、數據處理流程及其在解析復雜生物大分子結構方麵的突破性應用。全書內容圍繞如何利用這項革命性的技術，以前所未有的分辨率揭示生命體內部機器的精細三維結構展開。 第一部分：Cryo-EM的理論基礎與儀器原理 本部分奠定瞭讀者理解Cryo-EM實驗和數據分析所需的理論基礎。我們詳細闡述瞭電子顯微鏡的基本成像原理，特彆是如何剋服傳統透射電子顯微鏡（TEM）在觀察生物樣品時遇到的輻射損傷和脫水限製。 1. 電子束與樣品相互作用： 深入分析高能電子束穿過冷凍水溶液中生物大分子薄層時發生的散射和相互作用機製。重點討論瞭低劑量成像的必要性，以及如何權衡信噪比與對樣品的損傷。 2. 樣品製備的藝術——冷凍技術： 詳細介紹瞭Vitrimization（玻璃化冷凍）技術的核心流程，這是Cryo-EM成功的關鍵。內容涵蓋瞭從閤適的碳膜選擇、樣品液滴的塗覆、平衡、至快速冷凍（Plunge Freezing）的精確控製。討論瞭不同厚度對分辨率的影響，以及用於亞微米級冷凍的先進設備。此外，還探討瞭關於樣品濃度、緩衝液鹽濃度對最終冷凍結構質量的微妙影響。 3. 探測器與圖像采集： 闡述瞭先進的直接電子探測器（Direct Electron Detectors, DEDs）的工作原理及其相對於傳統CCD相機的巨大優勢，包括高量子效率、幀采集（Movie Mode）能力和時間分辨率。詳細解析瞭“Movie Mode”數據采集如何用於校正由電子束引起的樣品漂移和樣品的動態變化。 第二部分：高分辨率重建的數據處理流水綫 高分辨率結構解析高度依賴於復雜的圖像處理算法。本部分將數據采集後的原始圖像轉化為可解釋的原子模型。 1. 圖像預處理與質量評估： 介紹如何從電影模式數據中提取齣校正後的平均圖像。重點講解瞭運動校正（Motion Correction）和CTF（Contrast Transfer Function, 對比度傳遞函數）的精確估計，這是獲得高分辨率結構的關鍵一步。我們詳細分析瞭不同CTF估計方法（如相位翻轉、相位偏移）的適用場景和局限性。 2. 粒子挑選與2D分類： 討論瞭從海量數據中自動識彆齣感興趣的生物分子投影（Particles）的方法，包括基於模闆匹配和深度學習的方法。隨後深入分析瞭2D分類在去除異構體、去除低質量粒子和初步識彆分子方嚮上的作用。 3. 3D 重建算法： 核心章節詳細介紹瞭從多個2D投影重建齣三維密度圖的迭代算法，如隨機相位法（Random Cone Method）和基於體素的最小二乘法。重點闡述瞭如何利用先驗信息（如低分辨率模型或同源結構）進行初始模型生成，以及如何通過多輪迭代精煉分辨率。討論瞭對稱性約束在提高信噪比中的應用。 4. 模型構建與驗證： 描述瞭如何將解析齣的高分辨率密度圖（Electron Density Map）擬閤到已知的氨基酸序列和化學結構中，構建原子模型的過程。涵蓋瞭從手動調整到自動化建模工具的應用，以及使用如如Ramachandran圖、幾何約束和殘基可及性等指標對最終模型質量進行嚴格評估的標準。 第三部分：Cryo-EM的前沿應用與新興趨勢 本部分關注Cryo-EM在解決生物學難題中的最新進展，以及技術本身的未來發展方嚮。 1. 異質性與動態結構分析： 結構生物學的挑戰往往在於分子並非靜止的。本章聚焦於如何使用多視圖分類（Multiple-View Classification）和3D變異分析（3D Variability Analysis）來解析分子在不同生理狀態下（如結閤或活化狀態）的構象異質性。案例分析將包括膜蛋白的構象轉換和核糖體翻譯循環中的中間態捕獲。 2. 原位冷凍電子斷層掃描（Cryo-ET）： 探討瞭Cryo-ET如何將Cryo-EM推嚮細胞尺度。詳細介紹如何對完整的細胞或亞細胞器進行傾斜束的采集，以及如何處理由此産生的低信噪比、角度缺失的斷層數據進行三維重建。重點討論瞭如何利用聚焦離子束（FIB）對目標區域進行預切割，以優化數據采集。 3. 自動化與人工智能的融閤： 闡述瞭深度學習如何革新數據處理的各個環節，從更精確的運動校正到高效的粒子挑選和CTF估計。探討瞭使用生成模型（Generative Models）來預測低質量數據的潛在結構信息，從而加速結構解析進程。 4. Cryo-EM在藥物發現中的地位： 結閤實例，分析瞭Cryo-EM如何用於解析受體-配體復閤物結構，尤其是在解析難以結晶的靶點（如G蛋白偶聯受體GPCRs和大型RNA聚閤酶）時，其相較於X射綫晶體學的獨特優勢，為理性藥物設計提供瞭關鍵的分子藍圖。 本書旨在為生物物理學傢、生物化學傢、結構生物學研究人員及相關領域的學生提供一本全麵、深入且具有前瞻性的參考指南。通過掌握這些技術和分析方法，讀者將能夠獨立設計和執行高質量的Cryo-EM實驗，並解析齣具有重要生物學意義的分子機器結構。

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