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[转载]2017年诺贝尔化学奖:研发出冷冻电镜
zhpd55 2017-10-4 22:05
2017年诺贝尔化学奖:研发出冷冻电镜 将2017年诺贝尔化学奖的相关内容转载如下,仅供参考。 2017年诺贝尔化学奖揭晓,瑞士、美国和英国三位科学家Jacques Dubochet,Joachim Frank和Richard Henderson获奖,获奖理由是“研发出冷冻电镜,用于溶液中生物分子结构的高分辨率测定”。三人将均分900万瑞典克朗奖金。 Jacques Dubochet Jacques Dubochet ,1942年出生于瑞士艾格勒。1973年从瑞士日内瓦大学和瑞士巴塞尔大学获得博士学位。现为瑞士洛桑大学名誉生物物理学教授。 Joachim Frank Joachim Frank ,1940年出生于德国锡根。1970年从德国慕尼黑工业大学获得博士学位。现为美国哥伦比亚大学生物化学与分子生物物理学及生物科学教授。 Richard Henderson Richard Henderson ,1945年出生于苏格兰爱丁堡。1969年从英国剑桥大学获得博士学位。现为英国MRC分子生物学实验室项目主任。 冷却显微技术带来生物化学领域的革新 我们也许很快就能看到复杂生命系统的原子级分辨率图像了。2017年的诺贝尔化学奖被授予Jacques Dubochet, Joachim Frank和Richard Henderson,以表彰他们为研发冷冻电子显微技术作出的贡献,这项技术简化并改进了生物分子成像的发展,将生物化学带入一个新 时代。 图像是我们理解一切事物的关键所在。将那些人眼不可见的物体成功地可视化,通常是科研产生突破的基础。但是,生物化学领域的成像技术在过去 很长一段时间内是一片空白,原因在于,已有技术很难对生命的分子机制进行太多图像化描述。是冷冻电子显微技术改变了这一切。现在,研究人员 可以将活的生物分子进行冷冻,并将那些以前无法看见的生物变化过程实现可视化——这对我们从化学角度了解生命以及研发药物带来决定性的影响 。 长久以来,人们认为电子显微镜只能用于观察死去的生物,因为电子显微镜的电子束会杀死活体。直到1990年,Richard Henderson成功地利用一台 电子显微镜生成了一种蛋白质的3D图像,图像分辨率达到原子水平。这次突破奠定了冷冻电子显微技术发展的基础。 Joachim Frank则让该项技术获得广泛应用。在1975至1986年间,他开发出一种图像处理技术,能够分析电子显微镜生成的模糊2D图像,并将其合并,最终生成清晰的3D结构。 Jacques Dubochet则将水这种物质引入电子显微镜中。液态水在电子显微镜的真空管里蒸发,从而使得生物分子瓦解。在上世纪80年代早期,Dubochet成功实现水的玻璃化——迅速将水冷却,让其先以液体状态将生物样本包裹,之后立刻变成固体,从而使得生物分子在真空管中仍能保持其自然形态。 有了他们三人的研究成果为基础,电子显微技术全方位的发展充满了希望。2013年,电子显微镜的分辨率达到原子级别,现在,研究人员很轻松就能获得生物分子的3D结构。在过去数年里,学术论文里随处可见各种物质的高清图像,从具有抗药性的蛋白,到寨卡病毒的外观。如今,生物化学正经历爆炸性发展,准备好了迎接那激动人心的未来。 Three researchers win Nobel Prize in Chemistry for developments in electron microscopy October 4, 2017 A revolutionary technique dubbed cryo-electron microscopy, which has shed light on the Zika virus and an Alzheimer's enzyme, earned scientists Jacques Dubochet, Joachim Frank and Richard Henderson the Nobel Chemistry Prize on Wednesday Thanks to the international team's cool method, which uses electron beams to examine the tiniest structures of cells, researchers can now freeze biomolecules mid-movement and visualise processes they have never previously seen, the Nobel chemistry committee said. This has been decisive for both the basic understanding of life's chemistry and for the development of pharmaceuticals, it added. The ultra-sensitive imaging method allows molecules to be flash-frozen and studied in their natural form, without the need for dyes. It has laid bare never-before-seen details of the tiny protein machines that run all cells. When researchers began to suspect that the Zika virus was causing the epidemic of brain-damaged newborns in Brazil, they turned to cryo-EM (electron microscopy) to visualise the virus, the committee said. Frank, a 77-year-old, German-born biochemistry professor at Columbia University in New York, was woken from his sleep when the committee announced the prize in Stockholm, six hours ahead. There are so many other discoveries every day, I was in a way speechless, he said. It's wonderful news. In the first half of the 20th century, biomolecules—proteins, DNA and RNA—were terra incognita on the map of biochemistry. Because the powerful electron beam destroys biological material, electron microscopes were long thought to be useful only to study dead matter. A screen reveals the images of Jacques Dubochet - from the University of Lausanne, Switzerland, Joachim Frank from Columbia University, USA and Richard Henderson, from the MRC Laboratory of Molecular Biology, Cambridge, in England, who have been awarded the 2017 Nobel Prize in Chemistry, during a press conference, at the Royal Academy of Sciences in Stockholm, Wednesday, Oct. 4, 2017. The Nobel Prize for Chemistry rewards researchers for major advances in studying the infinitesimal bits of material that are the building blocks of life. (Claudio Bresciani/TT News Agency via AP) Tea party to celebrate But 72-year-old Henderson, from the MRC Laboratory of Molecular Biology in Cambridge, used an electron microscope in 1990 to generate a three-dimensional image of a protein at atomic resolution, a groundbreaking discovery which proved the technology's potential. Frank made it widely usable between 1975 and 1986, developing a method to transform the electron microscope's fuzzy two-dimensional images into sharp, 3-D composites. Dubochet, today an honorary professor of biophysics at the University of Lausanne, added water. Now 75, he discovered in the 1980s how to cool water so quickly that it solidifies in liquid form around a biological sample, allowing the molecules to retain their natural shape even in a vacuum. The electron microscope's every nut and bolt have been optimised since these discoveries. The required atomic resolution was reached in 2013, and researchers can now routinely produce three-dimensional structures of biomolecules, according to the Nobel committee. The trio will share the prize money of nine million Swedish kronor (around $1.1 million or 943,100 euros). Normally what I'd do if I was in Cambridge, we will have a party around tea-time in the lab but I expect we'll have it tomorrow instead, said Henderson. Joachim Frank, of Columbia University, is hugged by his wife Carol Saginaw, in their New York City apartment, Wednesday, Oct. 4, 2017. Frank shares this year's Nobel Chemistry Prize with two other researchers for developing a method to generate three-dimensional images of the molecules of life. (AP Photo/Richard Drew) 'Beautiful pictures' The prize announcement was praised by the scientific community and observers around the world. By solving more and more structures at the atomic level we can answer biological questions, such as how drugs get into cells, that were simply unanswerable a few years ago, Jim Smith, science director at the London-based biomedical research charity Wellcome, said in a statement. Daniel Davis, immunology professor at the University of Manchester, said details of crucial molecules and proteins that make the human immune system function, can now be seen like never before. It has been used in visualising the way in which antibodies can work to stop viruses being dangerous, leading to new ideas for medicines—as just one example, he said. John Hardy, neuroscience professor at University College London, said Dubochet, Frank and Henderson's technique has transformed the field of structural biology. It has been used, for example, to compile a detailed identikit of an enzyme implicated in Alzheimer's. Knowing this structure opens up the possibility of rational drug design in this area, Hardy said. And as a biologist, I can say that the pictures are beautiful.
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冷冻电镜(cryo-EM)顶级泰斗理查德·亨德森Richard Henderson
热度 1 ProteinGod 2017-7-18 03:17
原文链接: 冷冻电镜(cryo-EM)顶级泰斗理查德·亨德Richard Henderson | 人物 图为Richard Henderson获得科普利奖时接受采访所拍摄 人物背景: 理查德·亨德森(Richard Henderson),剑桥MRC分子生物学实验室教授,苏格兰人,生于1945年。1983年,年仅38岁的Henderson当选英国皇家学会院士。2016年,英国皇家学会决定将当年的科普利奖章(Copley Medal)颁发给Richard Henderson。 科学生涯: Richard Henderson是典型的“纯粹科学家”,科学生涯几十年,一直坚持在一线亲自做实验,大量成就均以第一作者、甚至唯一作者发表论文(注:在生物领域,对于非理论研究而言,这意味着Henderson教授本人就是科学实验或数据分析的实际执行者,通信作者一般意味着研究内容的指导和统筹规划)。1975年, Henderson与其合作者Nigel Unwin利用电子显微三维重构技术首次获得7埃分辨率的细菌视紫红质3D结构(Henderson and Unwin,1975)。这是人们首次观测到膜蛋白的跨膜螺旋结构,也是人们首次利用该技术看清楚生物对象的二级结构。当时Henderson教授做出这项成果的时候,冷冻电镜还没有诞生,样品辐射损伤极其严重,只能依靠二维晶体中大量规则排列的分子平均效应抵消辐射损伤影响。在当时的环境能完成这样的创举,在今天看来都是一件不可思议的事情。 80年代中期,冷冻电镜技术诞生;Henderson教授也在随后解析了冷冻状态下的3.5埃分辨率的细菌视紫红质二维晶体结构(Henderson, R. et al, 1990)。稍稍有点遗憾的是,那个年代,电镜技术完全处于萌芽状态,分辨率上还无法和X-射线晶体学媲美,最早的跨膜螺旋只有7埃,对解释原子层次的机理存在一定困难,而从7埃推进到3.5埃近原子分辨率却整整花了15年时间。虽然Henderson第一个观察到跨膜螺旋,但是先于他的3.5埃分辨率结构,第一个膜蛋白3.0埃分辨率的原子模型却是德国科学家米歇尔研究组于1984年利用X-射线晶体学完成的(Deisenhofer, J. et al, 1984)。米歇尔随后获得1988年诺贝尔奖。八九十年代是Henderson重要的转型期,他并没有因为X-射线晶体学的强大技术压力而放弃冷冻电镜相关研究。相反,他深刻地洞察到冷冻电镜可能在未来会成为“极具前景的、更加强大的技术”,他的重心也在随后转向了和冷冻电镜相关的原理、理论和方法研究。 这也从一个侧面反映了Henderson教授研究风格极具前瞻性和深刻洞察力,纯粹以彻底解决科学、理论或技术问题为导向,完全不以发文章为目的,其研究论文也从不“灌一篇水”,更不随便署名一篇论文。他是极其典型的“完全不跟风型”的科学家,因为他“无风可跟”,他就是“狂风暴雨的创造者”。在近几年这场浩浩荡荡的所谓“冷冻电镜革命中”,Henderson教授没有一篇Nature,Science这些所谓的“高大上”的文章,并且曾拒绝在自己博士后的两篇关于超大膜蛋白复合物的Nature论文上署名。虽然他也对这些研究成果大加赞赏,但认为不属于自己目前的研究范畴,不应该因为作者是自己的博士后而随便署名。尽管Henderson近些年的“publication”完全算不上“耀眼”,但每一次冷冻电镜领域有重大突破或具有巨大争议性的研究结果,第一个被邀请“出山”的便是Henderson教授。 而这样一位从不贪图一篇CNS、不灌一篇水、不随便署名任何一篇所谓“高大上”、“奢侈”、“高影响因子”论文的科学家,却是目前整个领域公认的诺贝尔奖得主的最佳候选人之一(假如未来几年诺奖颁发给冷冻电镜)。事实上,Richard Henderson早在20多年就已经预见了“这场革命”。作为分子生物学家出身的Richard Henderson在上个世纪七八十年代便做出了一系列大分子结构研究的里程碑式的工作,并且深刻地洞察到冷冻电镜在未来生物大分子结构研究中的关键意义,毅然决然地于上个世纪八九十年代全面转型发展冷冻电镜相关的理论、技术和方法,并给出了一系列理论和实验上的准确预言(Henderson, 1995)。在冷冻电镜基本原理、理论和方法,图像处理算法和软件均有重要贡献,尤其是在直接电子探测器方面有着“不可替代”的关键影响力。90年代末,在一次3D电子显微镜的GRC(Gordon Research Conference)会议上,同领域一位科学家在报告中悲观提到:“冷冻电镜技术非常有限,不可能超越像X射线晶体学这样强大的技术手段”。Richard Henderson在下一场发言中开门见山,毫不客气地说他完全不同意该观点,并给出了自己的理解和一系列客观严谨的研究结论,并且十分自信地预言:“冷冻电镜会超越其它各种技术,成为蛋白结构研究的主导工具”。20多年以后,在这场冷冻电镜的“革命”中,人们用事实证明了Henderson在上个世纪90年代大量的研究和预言的准确性。当然,随着技术的进一步发展,有的结果甚至超出了Henderson当时的预言。 提携年轻学者: Henderson教授不仅在科学研究方面具有深刻的洞察力和远见卓识,对年轻一辈的学者鉴赏也颇具慧眼,并且能实质性地促进其职业发展。一个典型的例子就是Sjors Scheres 博士。当年多多少少由于publication的原因,他在西班牙那些其实并不具备国际竞争力的研究机构无法获得一份教职,却得到Henderson大力赏识,成为Henderson教授为剑桥MRC分子生物学实验室亲点的“潜力股”,并于2010年正式入职;两年后,Scheres博士拿出了冷冻电镜领域经典之作Relion程序,再两年之后,Scheres入选2014年Nature杂志评出的“十大科技人物”。 Henderson教授不仅仅鼓舞年轻人、促进其职业发展,他甚至“鼓舞”了整个领域。早期的电镜技术根本无法研究生物结构,Henderson则用事实证明了其可行性,在70年代冷冻电镜技术尚未出现以前,便获得了七次跨膜螺旋结构。80年代冷冻电镜技术诞生以后,很多传统的结构生物学家依然不看好这项技术,甚至一度嘲笑其为“blobology”(英文讽刺词语,意思是“只能看见一坨轮廓的技术”)。而Henderson就是那个“逆潮流而行的未来开创者”,直接着眼20年后,并且用事实一次又一次鼓舞整个领域保持乐观心态向前发展、着眼未来。 个人八卦: Henderson教授在同领域其他“大牛”眼中的地位到底如何呢?凯哥也八卦一下多年前参加电镜学习班时的一个插曲。那时,大家都在会后开啤酒聊天、自由讨论,有位大牛发现Henderson被围着,手头没有拿到beer,十分着急,赶紧去帮Henderson开beer,然后顺便说了一句略带玩笑的话:任何人的beer你们都可以自己去开,但Richard的beer我必须要亲自为他开”。话说这位大牛自己本身也是皇家院士... 另外再八卦一些实验室里发生的小细节。按道理,一个人38岁当选皇家院士,这种履历早就风光无限,瞬间秒杀一切同行,仅凭其学术威望就有可能轻而易举获得大量人力财力物力等等方面的支持。但是Henderson教授亲自在一线做研究、做实验的习惯一直保持到现在。Henderson教授今年已经72岁,凯哥还经常在半夜两三点看到他在电镜室做实验。这种情况必须发生在两个人同时熬夜的前提下,按道理应该是小概率事件。所以好奇之下,凯哥估算了一下自己熬夜的先验概率,以及凯哥在场情况下观测到Henderson教授熬夜的条件概率,然后计算出Henderson教授单独熬夜做实验的先验概率,着实吓了一跳! 好了,不扯太多八卦了,已经大致介绍过了冷冻电镜领域这位泰斗。下一次,凯哥将和大家分享Richard Henderson教授有关冷冻电镜的一段十分钟的视频介绍。凯哥已经将Henderson所讲的内容,逐句对照意译为中文,希望对读者有所帮助。下回见! 科普利奖简介: 该奖始于1731年,为科学界最古老的权威奖项,已有近300年历史。颁奖不分学科,所有学科一起参评,每年只颁发一人,爱因斯坦、达尔文、高斯、法拉第、门捷列夫、普朗克、沃森、克里克、桑格等等划时代的科学家都曾获得该奖。目前该奖通常只颁发给已经获得诺贝尔奖的科学家(也就是说一般情况下是从诺奖得主中二次筛选),Richard Henderson是极少数的例外之一,另一个例外是黑洞蒸发理论提出者史蒂芬·霍金。 参考资料: Deisenhofer, J., Epp, O., Miki,K., Huber, R., and Michel, H. (1984). X-ray structure analysis of a membraneprotein complex. Electron density map at 3 A resolution and a model of thechromophores of the photosynthetic reaction center from Rhodopseudomonasviridis. J Mol Biol 180, 385-398. Henderson, R. (1995). Thepotential and limitations of neutrons, electrons and X-rays for atomicresolution microscopy of unstained biological molecules. Q Rev Biophys 28 , 171-193. Henderson, R., Baldwin, J.M., Ceska, T.A.,Zemlin, F., Beckmann, E., and Downing, K.H. (1990). Model for the structure ofbacteriorhodopsin based on high-resolution electron cryo-microscopy. J Mol Biol 213 , 899-929. Henderson, R., and Unwin, P.N. (1975).Three-dimensional model of purple membrane obtained by electron microscopy.Nature 257 , 28-32. Kuhlbrandt, W. (2014). Cryo-EM enters a newera. Elife 3 , e03678. https://en.wikipedia.org/wiki/Copley_Medal https://www.timeshighereducation.com/people/interview-richard-henderson-university-of-cambridge#survey-answer 致谢: BioDEM的柳正(哥伦比亚大学)、陈硕冰(北京大学)、张小康(浙江大学)、张智慧(中科大)在本文内容和校对方面给予重要帮助,特此感谢! 更多参考: 什么是2015年最受科学界关注的新技术? 往期文章: Bio3DEM公号和论坛介绍 如何解决取向优势? Cryo-EM 初学者入门资料集锦(一)
个人分类: 冷冻电镜(CryoEM)|4972 次阅读|1 个评论
Cryo-EM 初学者入门资料集锦(一)
热度 1 ProteinGod 2017-7-12 02:49
本文由清华大学 宋文飞整理 原文链接: Cryo-EM 初学者入门资料集锦(一) 书籍: 冷冻电镜相关书籍: 《 Three-Dimensional Electron Microscopy of Macromolecular Assemblies 》 by Joachim Frank 冷冻电镜基本原理书籍: 《 Diffraction Physics 》 Third Revised Edition by John M.Cowley 《电子衍射物理教程》 by 王蓉 《电子晶体学与图像处理》 by 李方华 《薄晶体电子显微学》 by P. Hirsch 视频: 冷冻电子显微镜( Cryo-EM )入门 by 加州理工学院 Grant J.Jensen 链接 : https://www.coursera.org/learn/cryo-em Eva Nogales 的视频: 链接 : https://www.youtube.com/watch?v=nkGRhYv01ag MRC Lectures : 链接 : ftp://ftp.mrc-lmb.cam.ac.uk/pub/scheres/EM-course NRAMM Workshops : 链接 : http://nramm.nysbc.org/workshops/ NRAMM videos: 链接 : https://www.youtube.com/channel/UCgd1dW4HQ_yvpRjFc670htw CCPEM symposium: 链 接: https://sas.stfc.ac.uk/vportal/ Advances in Cryo-EM related books : Cryo-EM Part A-C Recent advances in cryo-EM (Methods in Enzymology) 链接 : http://www.sciencedirect.com/science/bookseries/00766879/481 http://www.sciencedirect.com/science/bookseries/00766879/482 http://www.sciencedirect.com/science/bookseries/00766879/483 http://www.sciencedirect.com/science/bookseries/00766879/579 Reviews of Cryo-EM : A primer to single-particle cryo-electron microscopy. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25910204 Structural analysis of macromolecular assemblies by electron microscopy. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21919528 Structural Analysis of Protein Complexes by Cryo Electron Microscopy https://link.springer.com/protocol/10.1007%2F978-1-4939-7033-9_28 电子显微三维重构技术发展与前沿 http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-SWWL201007005.htm 论坛: http://www.bio3dem.com/ 数据库: http://www.rcsb.org/pdb/home/home.do http://www.ebi.ac.uk/pdbe/emdb/index.html/ http://www.emdatabank.org 软件: 常用计算相关软件: Relion: http://www2.mrc-lmb.cam.ac.uk/relion Eman: http://blake.bcm.edu/emanwiki/EMAN2 Gctf / Gautomatch: http://www.mrc-lmb.cam.ac.uk/kzhang Frealign: http://emlab.rose2.brandeis.edu/frealign 数据收集、后处理等更多相关软件汇总网址: http://www.emdatabank.org/emsoftware.html https://en.wikibooks.org/wiki/Software_Tools_For_Molecular_Microscopy 致谢: BioDEM 论坛Ming、Jyfhat123为本文提供了资料, Bio3DEM 张凯(MRC-LMB)对本文撰写和校对等提出宝贵意见,特此致谢! 往期文章: Bio3DEM公号和论坛介绍 如何解决取向优势? (临时logo,Bio3DEM正式logo继续征集中) 冷冻电镜(cryo-EM)相关链接: 冷冻电镜cryo-EM专业公号Bio3DEM开通 冷冻电镜cryo-EM,三维生物电镜Bio3DEM论坛 冷冻电镜cryoEM知乎专栏
个人分类: 冷冻电镜(CryoEM)|21019 次阅读|1 个评论
如何解决冷冻电镜(cryo-EM)中最头痛的取向优势?
ProteinGod 2017-7-5 19:38
如何解决取向优势? Bio3DEM张凯等 原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s/Bb4ZKNWvhDE0YHXh_BQcPg 大哥你站起来,好不好?偏头痛啊,全都侧躺着! 如何解决取向优势? 冷冻电镜单颗粒分析从二维投影图获得三维密度图有一个基本前提:获得具有足够取向的全同颗粒。这个“足够取向”一般而言不需要全空间的投影图,只需要实验所获取的取向能够充分填充三维密度图傅里叶变换的系数即可。在最低的要求下,只需要绕着单轴旋转180度即可。然而,事实上在冷冻电镜的实验中,有大量情况只有一个或少数几个主导取向。如何解决取向优势是冷冻电镜实验和数据处理中遇到的最麻烦的问题之一。下面我们就简单总结一下可能的解决途径: 可能的解决方案: 1. 样品自身性质的改变: 1.1 突变、截短或插入肽段: 重点考虑的对象为那些位于表面的带电氨基酸或暴露在外面的疏水肽段。以二型分子伴侣素为例,在顶部的盖子结构域有部分疏水氨基酸暴露,戒掉盖子的伴侣素取向会明显变好。 1.2 蛋白表面残基的修饰(如甲基化等) 1.3 交联试剂: 例如,0.01%-0.05%戊二醛制样前冰上处理5min左右;或使用较温和的BS3处理30min-1小时。 1.4 与 co-factor 、抗体等形成复合物 2. 溶液性质改变: 2.1 缓冲液基本性质的改变: 盐浓度、pH值、缓冲试剂类型 2.2 添加去污剂: 不要认为只有膜蛋白需要去污剂,对于一些亲水蛋白,有可能会有局部的少数疏水氨基酸暴露,添加极少数的去污剂不仅可以使得蛋白溶液更容易形成冰层,而且有可能改变蛋白自身的表面性质,从而解决取向优势。去污剂必须为温和型,否则有可能严重影响蛋白结构。Triton X-100,NP-40,Tween-20,Digitonin等。 2.3 添加氨基酸(比如甘氨酸)或其它有机小分子: 2.4 增加冰层厚度: 很多蛋白分子不一定为近似圆形,有时候最长和最短的方向能差好几倍。由于冰层上下厚度的限制,当冰层和分子尺寸相当时,很多分子会优先“平躺”,也即Z-轴方向为分子较短的方向。经验表明,对这种情况增加冰层厚度可以有效增加取向,同时也保护了样品不被冰层表面张力损坏。在不影响目标蛋白前提下,可以考虑混入稳定的病毒或核糖体增厚冰层。 3. 载网及处理: 3.1 尝试不同载网及同一种载网不同型号: Quantifoil和C-flat Holy Carbon grid、微筛载网(Lacey carbon grid)、纯金载网(UltraAuFoil )(Russo andPassmore, 2014, 2016) 更多有关载网的信息可参照(此处非广告!): http://www.quantifoil.com/index.php?name=products 3.2 额外支持膜: 例如纯冰或加额外的支持膜。额外的支持膜可以是无定形碳膜(amorphous carbon layer)或石墨烯(Graphene)或氧化石墨烯(Graphene Oxide)。氧化石墨烯改变取向最成功的例子可参看(Boland et al., 2017)。 3.3 辉光放电( glow discharge )和等离子清洗( plasma cleaning )条件。 例如可是尝试在不同气体环境:比如空气或在正戊胺(N-amylamine)(Nguyen et al., 2015)环境下做辉光放电,或氢气、氧气等环境做等离子清洗。不同气体解离形成不同电荷,比如H2解离带形成H+带正电,O 2 解离形成O 2- 带负电等,这样可以改变载网亲水处理之后的表面性质,从而改变与蛋白质的相互作用,最终使得被成功吸附的蛋白分子取向分布出现显著变化。 3.4 抗体亲和载网法: 具体可参见(Yu et al.,2016; Yu et al., 2014)。 3.5 Polylysine 处理: 具体可参见(Lander et al., 2012; Zang et al., 2016) 4. 数据收集和处理策略 4.1 暴力破解法: 此方法就是所谓的狂收数据策略。不过这个有一个前提,就是目标蛋白除了主要的取向,其它稀有取向概率分布并不为零;有些情况,例如一些环状结构,只有正面图像,没有侧视图,这种情况,完全无法使用狂收数据的方式解决。具体情况如何,必须在处理完2D分类之后再具体分析。 4.2 数据处理平衡取向: 当然这个是基于上条的暴力破解。简单说就是大量2D分类之后,把主要的优势取向混合,然后随机扔掉大部分颗粒。这个过程具体扔掉多少要看取向有多严重,以及自己有多少颗粒(百万级土豪随意)。具体操作,可以通过尝试法不同比例看那个结果最好,比方95%,90%,85%,80%,70%,60%,50%都试一下,只要有足够的计算资源,这是最有效的捷径。这个过程可以应用到3D,也可以迭代,也即等有了好的reference之后,取向也算的更加准确,这个时候把以前扔掉的颗粒再重新捡回来处理,再扔,再处理,直到满意为止。具体细节可参照dynactin(Urnavicius et al., 2015)和动力蛋白dynein(Zhang et al 2017) 冷冻电镜数据处理 ,更多细节可email: kzhang@mrc-lmb.cam.ac.uk 4.3 倾转样品台: 一般而言,蛋白分子在平面内360度分布是完全均匀的,但是这没有意义,所有的取向都是旋转等价的,并不会贡献任何新的傅里叶信息。倾转可以大量增加有效取向,即使原来只有一个取向,也会转换为大量互不等价的取向。比如0度时在两极分布(就相当于地球的南北极),通过50度倾转样品台,分布变为整个北纬40度绕地球一圈(如果能绕赤道走一圈,就相当于完全没有取向优势,这等价于倾转90度,实际实验不可行)。倾转样品drift非常严重,要求grid的机械性质保持良好、不弯不折、无裂纹,样品自身分散要好,不要呈现大量团状聚集,冰层厚度尽量平整均一等等。 4.4 倾转数据后处理: 倾转样品两个关键因素就是drift和CTF。Drift可使用最新版的Motioncorr2中Patches功能,把Movie划分为若干小区域处理。CTF可以在做完Drift correction,挑完颗粒之后,有了坐标文件之后(.box或.star均可),用Gctf(Zhang, 2016)的local CTF功能做local refinement;也可以只算全局CTF,然后按样品台倾转参数+颗粒坐标计算欠焦量补偿值,然后把这个补偿值添加到全局CTF。 致谢: Bio3DEM俞赞临(UCSF)、桂淼(清华大学)、吴惊香(北京大学)、李鲲鹏(普渡大学)等对本文撰写和校对等提出宝贵意见,特此致谢! 参考文献: Boland, A., Martin,T.G., Zhang, Z., Yang, J., Bai, X.C., Chang, L., Scheres, S.H., and Barford, D.(2017). Cryo-EM structure of a metazoan separase-securin complex at near-atomicresolution. Nat Struct Mol Biol 24 ,414-418. Lander, G.C., Estrin, E.,Matyskiela, M.E., Bashore, C., Nogales, E., and Martin, A. (2012). Completesubunit architecture of the proteasome regulatory particle. Nature 482 , 186-191. Nguyen, T.H., Galej, W.P., Bai,X.C., Savva, C.G., Newman, A.J., Scheres, S.H., and Nagai, K. (2015). Thearchitecture of the spliceosomal U4/U6.U5 tri-snRNP. Nature 523 , 47-52. Russo, C.J., and Passmore, L.A.(2014). Electron microscopy: Ultrastable gold substrates for electroncryomicroscopy. Science 346 ,1377-1380. Russo, C.J., and Passmore, L.A.(2016). Ultrastable gold substrates: Properties of a support forhigh-resolution electron cryomicroscopy of biological specimens. J Struct Biol 193 , 33-44. Urnavicius, L.*, Zhang, K.*,Diamant, A.G., Motz, C., Schlager, M.A., Yu, M., Patel, N.A., Robinson, C.V.,and Carter, A.P. (2015). The structure of the dynactin complex and itsinteraction with dynein. Science 347 ,1441-1446. K. Zhang*, H.E. Foster* et al. (2017). “ Cryo-EM Reveals How Human Cytoplasmic Dynein IsAuto-inhibited and Activated. ” Cell , 169, 1303–1314 . http://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(17)30585-8 Yu, G., Li, K., Huang, P., Jiang,X., and Jiang, W. (2016). Antibody-Based Affinity Cryoelectron Microscopy at2.6-A Resolution. Structure 24 ,1984-1990. Yu, G., Vago, F., Zhang, D.,Snyder, J.E., Yan, R., Zhang, C., Benjamin, C., Jiang, X., Kuhn, R.J., Serwer, P. , et al. (2014). Single-stepantibody-based affinity cryo-electron microscopy for imaging and structuralanalysis of macromolecular assemblies. J Struct Biol 187 , 1-9. Zang, Y., Jin, M., Wang, H., Cui,Z., Kong, L., Liu, C., and Cong, Y. (2016). Staggered ATP binding mechanism ofeukaryotic chaperonin TRiC (CCT) revealed through high-resolution cryo-EM. NatStruct Mol Biol 23 , 1083-1091. Zhang, K. (2016). Gctf: Real-timeCTF determination and correction. J Struct Biol 193 , 1-12.
个人分类: 冷冻电镜(CryoEM)|14470 次阅读|0 个评论
[转载]清华大学王宏伟教授: 冷冻电镜的发展意味着结构生物学的终结?
热度 1 Fanxia 2017-2-20 12:01
【编者按】近年来冷冻电镜技术的发展非常迅猛。软件与硬件发展的完美结合,使得利用冷冻电镜进行生物大分子结构解析的分辨率和效率都大大提高,有关方法学突破和具有里程碑意义的重要结构解析结果也层出不穷。最近Nature Methods 上发表的文章 “cryoSPARC: algorithms for rapid unsupervised cryo-EM structure determination”( 点击这里看该文的解读 ),在年轻学子中引起了又一波关于从事冷冻电镜的研究者是否很快失业的讨论。 为此,中国生物物理学会特邀请冷冻电镜方面的专家、清华大学生命学院院长、北京结构生物学高精尖创新中心副主任王宏伟教授(将担任 3D EM- Gordon Research Conference 2018年副主席,2019年主席,详情请点击左下方 阅读原文 )撰文,回顾冷冻电镜的发展历程和目前的发展态势,并分析了冷冻电镜技术中尚未解决的重要问题,以及未来发展的趋势。期待本文能够帮助结构生物学领域的年轻学人及时调整心态和知识结构,适应甚至引领冷冻电镜领域的发展和变化。 王宏伟教授 (图片来自清华大学官网) 最近,我第 50 次收到邮件咨询应该如何建一个最新型的冷冻电镜设施。今天,如果你有机会问一个世界知名大学的校长:“您的学校生命学科发展有哪些最需要的设备?”冷冻电镜很可能是位居首位的大型设备之一,当然前提是学校有足够的经费来支付昂贵的设备采购、安装与运行费用。与此形成鲜明对比的是, 5 年前,相当多的大学还在考虑是否应该在本校设立冷冻电镜这个研究领域; 10 年前,绝大多数的学校可能还不知道居然有一种电子显微镜要用“冷冻”来做定语。 现代生命科学的发展速度飞快,某些领域的发展甚至可以用“日新月异”来形容。冷冻电镜技术在过去 3 年来的表现绝对配得上这个词。利用冷冻电镜进行生物大分子结构解析,不需要大量样品,不需要结晶。其解析结果的分辨率不断刷新世界纪录,结构解析的诸多算法层出不穷,结构解析效率也迅速提高。很多科学家苦苦钻研了十几年乃至几十年的复杂结构很快被解析出来,如 TRPV channel , spliceosome , calcium channel , respirasome , dynactin 等。现在,几乎所有的结构生物学家都在试图学习冷冻电镜技术,或者与冷冻电镜实验室开展密切的合作。 如今,全世界所有的冷冻电镜平台都人满为患。高端仪器设备的供不应求已经成为结构生物学家抱怨最多的问题之一了,甚至可能比对经费申请困难的抱怨还要多。 5 年前,我们建设清华冷冻电镜平台时曾有人担心:“这么多的高端冷冻电镜( 3 台 300kV 电镜),未来会有足够的人使用吗?它们的运行费用将如何维持?”今天,我们遗憾的是当初没有规划更多的设备与空间,导致现在的运行机时非常紧张。虽然我们平台的运行效率已远远高于设计规划,却仍然无法满足日益增长的用户需求。目前,美国、英国、欧洲、日本都纷纷在建设或筹划建设国家级冷冻电镜中心,希望通过集中的平台资源为全世界的结构生物学家提供高效的数据采集与分析服务。能否以同步辐射光源的运行模式来实现冷冻电镜平台的运行,是当下的热点讨论话题。 2016 年是冷冻电镜技术解析出来的结构数目跳跃性增长 的一年 (数据来自 www.rcsb.org ) 冷冻电镜技术虽然在 3 年前一夜走红,却并非横空出世,在此之前,它已经发展了近半个世纪。上世纪 60 年代英国剑桥大学 MRC 分子生物学实验室的 Aaron Klug 领导的小组首次实现了从多个角度的二维电子显微图像获得三维结构,并因此获得了 1982 年的诺贝尔化学奖 。 70 年代美国加州大学伯克利分校的 Robert Glaeser 及其团队率先证明冷冻于液氮温度下的蛋白质分子可以在电子显微镜的高真空中保持在含水状态,并且可以耐受高能电子的辐照而仍然保持其精细结构 。与此同时, MRC 分子生物学实验室的 Richard Henderson 和 Nigel Unwin 应用葡萄糖包埋的技术保持蛋白质二维晶体在真空中的含水状态,并首次用电子显微镜解析了细菌紫红质蛋白的 7 埃分辨率结构 。到 80 年代初,欧洲分子生物学实验室的 Jacques Dubochet 课题组实现了将溶液状态的生物大分子速冻在玻璃态的冰中,在液氮温度下的电子显微镜观察,从而奠定了冷冻电镜制样与观察的基本技术手段 。这也标志着冷冻电镜( Cryo-Electron Microscopy 或 Electron Cryo-Microscopy )技术的诞生。 冷冻电镜技术多年的发展已经产生了多种解析生物分子或细胞结构的方法,现在备受瞩目的冷冻电镜结构解析则主要是指单颗粒三维重构技术。该方法通过对大量离散分布的单个分子的电子显微像进行统计分析来解析结构。这种方法最早由美国纽约州 Wadsworth 中心的 Joachim Frank 领导的课题组开发,从 70 年代开始,到 90 年代形成了比较完整的结构解析算法原理 。但是直到上个世纪末,冷冻电镜结构解析的主流方法还不是单颗粒三维重构技术,而是更为成熟的针对二维晶体和螺旋对称性结构的电子晶体学解析手段。这主要是因为单颗粒技术对电子显微镜图像的数量和计算机资源的需求都很大,当时的显微镜及计算机水平尚无法满足要求。进入 21 世纪,电子显微镜硬件的稳定性及自动化程度稳步提升,超大规模计算的能力也大幅度提高,为单颗粒三维重构技术解析生物大分子结构的有效性奠定了良好的基础,使开发新的结构解析算法成为可能。从 2000 年左右开始,多种单颗粒结构解析软件(如 SPIDER , IMAGIC , EMAN , XMIPP , Frealign 等)各以其特有的优势在领域内得到应用,并大大地推动了单颗粒三维重构技术的发展。到 2008-2009 年,具有正二十面体对称性的病毒颗粒已经可以应用单颗粒冷冻电镜技术解析到原子分辨率,标志着这一技术进入了原子分辨率时代 。冷冻电镜领域的研究团队也日渐壮大起来。在上世纪 80 年代,从事冷冻电镜相关的科研课题组全世界不超过 20 个,总人数在 100 人左右;到本世纪初,冷冻电镜的研究团队有近 50 个;到 2010 年左右,以冷冻电镜为主的研究团队已经超过 100 个。冷冻电镜吸引了越来越多数学、物理学、计算机科学、工程学背景的科学家的加入,新的概念与新的技术被引入到这个领域中来。此时,革新性的技术突破已如箭在弦上。 2013 年底,美国加州大学旧金山分校的程亦凡与 David Julies 组在 Nature 上合作发表了两篇论文,报道了 TRPV1 膜蛋白的原子分辨率冷冻电镜结构,在整个结构生物学领域一石激起千层浪 。几乎在一夜之间, X 射线晶体学界的著名科学家都将他们的目光投向了冷冻电镜技术。在铺天盖地的报道中,很多生物学家第一次听说冷冻电镜,觉得这带来了结构生物学的革命。在冷冻电镜领域的人看来,这也确实是一次革命,是单颗粒结构解析分辨率的革命,而且早在 2011-2012 年间就已经开始了。一种新的直接电子探测成像设备的发明及应用在 2011 年问世,当即在冷冻电镜领域内引起了不小的轰动 。 2013 年初,程亦凡课题组和英国 MRC 分子生物学实验室的 SjorsScheres 课题组独立地发表论文,证明应用直接电子探测成像设备并结合新的图像处理工具可以解析生物大分子的原子分辨率结构 。这种新型的成像设备大大提高了冷冻电镜照片的质量,使原来无法被观察到的结构细节变得清晰。与此同时,更为有效的图像处理与结构解析算法被开发出来。 SjorsScheres 开发的基于概率统计分析的算法 Relion 能更有效地处理低信噪比的图像,成为单颗粒结构解析的利器 。当然,这也得益于高性能计算的迅速发展。 软件与硬件发展的完美结合,促成了一次技术上的飞跃。整个冷冻电镜领域对于这次革命的到来都有些准备不足。所有安装了新硬件、使用新算法的实验室都发现图像存储资源、网络传输速度、计算资源成为新技术使用的主要瓶颈。较早用上了新硬件、新软件的幸运儿,在解析出了高分辨率的结构后,发现模型的搭建与分析是自己并不擅长的技术。与此同时,以 X 射线晶体学为主要研究手段的结构生物学实验室开始应用冷冻电镜技术,很快以他们在生物化学和高分辨率结构模型搭建中的丰富经验后来居上,超过此前一直以冷冻电镜为主要研究手段的课题组。更重要的,新的技术意味着旧有的经验与观念的失效——无论对冷冻电镜图像的评估,还是对结构解析过程的分析,都需要有新的评判标准。而整个冷冻电镜领域则必须对技术革命所带来的新的可能发展方向做更广泛的探索和深入的研讨。过去几年来的多个冷冻电镜国际会议非常激动人心,也令人心惊胆战。几乎每隔几个月,就会有人报道新的方法学突破和具有里程碑意义的重要结构解析结果。 在短短的 3 年时间里,冷冻电镜已经成为生物大分子结构解析的主要方法。冷冻电镜的用户群体正在以几何级数的规模增长。很多不同专业背景的研究人员纷纷加入冷冻电镜技术方法开发的行列中。冷冻电镜单颗粒三维重构的技术正在变得越来越成熟。包括相位板、能量过滤器、物镜球差矫正装置等一系列新硬件设备的应用开发进一步推进冷冻电镜技术的极限;新的软件算法不断涌现,处理效率越来越高,用户界面越来越友好;冷冻电镜数据采集的自动化程度越来越高,操作冷冻电镜设备的技术门槛越来越低。最新的成果包括:对 HIV 病毒衣壳前体可以通过 Tomography 与单颗粒技术的结合解析到 3.9 埃的近原子分辨率 ;应用相位板冷冻电镜单颗粒技术可以解析 60kDa 分子量的血红蛋白高分辨率结构 ;一种基于随机梯度下降算法的 cryoSPARC 程序已经可以在单机工作站上运行,初步测试结果表明效率比 Relion 高分辨率结构解析有数量级的提升,而且不需要初始模型 。在冷冻电镜单颗粒技术中,曾经是结构生物学主要限速步骤的晶体生长和筛选过程完全免除,因此大大提高了结构解析的效率。在比较快的例子里,从获得完全未知结构的蛋白分子到解析出结构只需要不到 1 个月的时间。以至于有人感慨:冷冻电镜使结构生物学越来越大众化了,从事冷冻电镜研究的人将很快失去工作,甚至结构生物学也将面临终结。这种论断却未免把冷冻电镜的潜力看得太浅了,也误解了结构生物学的真谛。 与 X 射线晶体学相比,电子显微镜作为结构生物学的手段至少晚诞生了 20 年,冷冻电镜作为较常规的高分辨率结构生物学的解析手段则晚了近 30 年。冷冻电镜今天的发展还只是刚刚开始,还有很多重要技术问题尚未解决。比如: 1 、在单颗粒分析技术中,如何将生物大分子机器的结构变化及不同构象的分布情况进行精确的描述?如何获得生化反应过程中所有步骤的生物大分子结构信息?这将会提供静态结构以外的重要信息,如分子机器的热力学或动力学的相关信息。 2 、如何进一步提高冷冻电镜结构解析的分辨率,达到 1 埃以上的超高分辨率?这将有利于对分子中的电势分布做更精细的解析,从而更好地理解生物大分子机器的化学本质乃至量子本质。 3 、如何获得更接近生理状态的生物大分子结构,如何在细胞乃至组织的原位获得高精度的结构信息?这将实现结构生物学与细胞生物学的融合,甚至可能发展出新的医学检测手段。 4 、如何将冷冻电镜技术与其它技术手段如质谱技术、测序技术、超高分辨率光学成像技术、单分子操控技术等整合起来,开拓新的方法学领域?在广义的生命科学研究中,未来的电子显微镜技术方法还可能用来分析生物样品,获得更多复杂的生物学信息,届时结构生物学家要面对的挑战是如何更有效地整合、挖掘、展示海量的结构信息,全方位地了解我们面对的研究对象。 未来几年里,冷冻电镜单颗粒技术的发展将日臻成熟,建立国家级的冷冻电镜中心,集中高效地提供高质量的冷冻电镜数据收集与分析的服务,将成为可能,也是必然的发展趋势。但以科研课题组为依托,开展新技术开发与应用的研究,将继续作为冷冻电镜领域的主流。新的硬件设备、软件算法会不断被开发出来,帮助生物学家看到更多以前无法想象的结构信息。这将始终是冷冻电镜领域的主旋律。随着技术的进步,结构生物学也将遵循半个多世纪以来的发展轨迹,在结构解析的质量与效率、在研究对象的复杂程度、在探讨生物学问题的深度和广度等方面,提出更高的要求。结构作为功能的基础和生命现象的载体,揭示生命体中原子、分子、细胞、组织、器官等各层级的空间组织方式、变化规律及其与功能的关系,这些始终是结构生物学所关注的根本问题。新的技术进步势必为我们解析多种层级的结构信息提供更为有效的工具,把我们从繁杂的技术细节中解放出来,从而深入地思考生命现象的本质。结构生物学家应该及时调整自己的心态、知识结构、问题导向、研究方法,来适应甚至引领新的变化,正如在过去 3 年里很多结构生物学大师所做的那样。 致谢:感谢程亦凡、范潇、刘文楠、颜宁、张佩君对本文撰写提供的建议与补充。 参考文献: 1 . De Rosier D J, Klug A. Reconstruction of threedimensional structures from electron micrographs. Nature, 1968, 217: 130-134. 2. Taylor K A, Glaeser R M. Electron diffraction of frozen, hydrated protein crystals.Science, 1974, 186: 1036–1037. 3. HendersonR, Unwin P N. Three-dimensional model of purple membrane obtained by electron microscopy. Nature, 1975, 257: 28-32. 4 . DubochetJ, Lepault J, Freeman R, et al. Electron microscopy of frozen water and aqueous solutions. Journal of Microscopy, 1982, 128(3): 219-237. 5 . Frank,J. Three-Dimensional Electron Microscopy of Macromolecular Assemblies. AcademicPress, San Diego, 1996. 6 . Zhang X, Settembre E, Xu C, et al. Near-atomic resolution using electron cryomicroscopy and single-particle reconstruction. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2008, 105(6): 1867-1872. 7. YuX, Jin L, Zhou Z H. 3.88 structure of cytoplasmic polyhedrosis virus bycryo-electron microscopy. Nature, 2008, 453(7193): 415-419. 8 . LiaoM, Cao E, Julius D, et al. Structure of the TRPV1 ion channel determined by electron cryo-microscopy. Nature, 2013, 504(7478): 107-112. 9. CaoE, Liao M, Cheng Y, et al. TRPV1 structures in distinct conformations revealactivation mechanisms. Nature, 2013, 504(7478): 113-118. 10. Milazzo A C, Cheng A, Moeller A, et al. Initial evaluation of a direct detection device detector for single particle cryo-electron microscopy. Journal of structural biology, 2011, 176(3): 404-408. 11. LiX, Mooney P, Zheng S, et al. Electron counting and beam-induced motion correction enable near-atomic-resolution single-particle cryo-EM. Nature methods, 2013, 10(6): 584-590. 12. Bai X, Fernandez I S, McMullan G, et al. Ribosome structures to near-atomicresolution from thirty thousand cryo-EM particles. Elife, 2013, 2: e00461. 13. ScheresS H W. A Bayesian view on cryo-EM structure determination. Journal of molecular biology, 2012, 415(2): 406-418. 14. Scheres S H W. RELION: implementation of a Bayesian approach to cryo-EM structure determination. Journal of structural biology, 2012, 180(3): 519-530. 15. Schur F K M, Obr M, Hagen W J H, et al. An atomic model of HIV-1 capsid-SP1 reveals structures regulating assembly and maturation. Science, 2016, 353(6298): 506-508. 16 . Khoshouei M, Radjainia M, Baumeister W, et al. Cryo-EM structure of haemoglobin at 3.2 Adetermined with the Volta phase plate. bioRxiv, 2016: 087841. 17 . Punjani A, Rubinstein J L, Fleet D J, et al. cryoSPARC: algorithms for rapid unsupervised cryo-EM structure determination. Nature Methods, 2017. 其他相关阅读: 程亦凡专访 〡 记郭可信暑期学校暨国际研讨会 〡 2016年郭可信冷冻电镜三维分子成像国际研讨会 注: 原文发表于中 国生物物理学会微信公号 (ID: BPSC1979)
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[转载]实现快速无监督解析冷冻电镜三维结构的软件—cryoSPARC
Fanxia 2017-2-10 09:36
撰文:王有望 李承珉 作者为中科院生物物理所朱平组在读研究生。 一门伟大的科学技术想要造福全人类,需要通过很多科学家的努力来提升性能,减少成本,同时降低门槛,最终能让一个非专业训练的人能用较少的资源获得高性价比的成果。作为《自然·方法》( Nature Methods )盘点的 2015 年最受关注的技术,冷冻电镜( cryo-EM )三维重构技术也不例外。冷冻电镜方法早在 1968 年就开始发展,但是由于技术方法的瓶颈,一直只能做一些较低分辨率的结构解析工作。近年来,冷冻电镜技术飞速发展,不断突破,在分辨率上已经开始可以和晶体学相媲美。而且,由于其不需要结晶,对样品的均一性要求也相对较低,样品用量少,可重复性较高,加上快速冷冻能使生物分子尽量保持其天然结构状态,冷冻电镜三维重构技术已经成为结构生物学领域一颗亮眼的明星。 冷冻电镜三维重构技术革命性的突破主要来自两个方面:一是直接电子探测器的发明,二是高分辨图像处理算法的改进。前者从硬件上让电镜的图片质量和信噪比有了质的提升,将冷冻电镜带入了一个以电影的形式快速记录电镜图像的新时代,后者则从软件上将冷冻电镜分辨率推入到了一个全新的高度,甚至让高度柔性动态的样品的高分辨解析变得可能。 在直接电子探测器的帮助下,对于比较好的样品,一般自动收集 1 到 2 天的照片,就有可能获得足够解析到原子分辨率的优质数据。然而接下来,对数据的分析与处理,可能要花费一个专业人员数周以上的时间。对于一个包含数百万个颗粒,拥有多个构像分子量较大的数据,即使在高性能计算集群上,也可能要花费超过 50 万 CPU 小时 的时间。引入 GPU 加速技术是目前很多主流软件的选择,譬如 Relion GPU 版,在 GPU 的加速帮助下,已经大大缩短了分析计算的时间与成本。相对以前的软件需要的较多的人工干预, Relion 非常简洁,对电镜新人非常的友好。事实上,相对简洁易用的 Relion 软件及其采用的基于最大似然概率方法的三维分类技术正是冷冻电镜革命性突破的重要推手之一。然而,即使是 Relion 的 GPU 版本,投入在分析计算的时间与资源,需要人工输入以及调整的参数数量,以及对一个比较正确的初始模型的依赖,依然还有提升空间(图1)。 图 1: RELION-2.0 的计算流程。对颗粒进行快速傅里叶变换,与模型的傅里叶变换的每个取向(包括三维空间的 3 个旋转参数和平面内的 2 个平移参数)的切片进行比对,得出取向分布函数,根据分布函数加权重构出新的模型。 在 2 月 6 号在线发表的《自然·方法》上,来自多伦多大学和约克大学的研究小组介绍了他们新开发的一款名叫 cryoSPARC 的软件,用于快速无监督的冷冻电镜结构解析( rapid unsupervised cryo-EM structure determination )。与 Relion 等目前主流电镜软件相比, cryoSPARC 引入了两个新的算法进行改良。第一个是随机梯度下降法( stochastic gradientdescent ,简称 SGD ),用于快速寻找低分辨率的三维模型,可以从电镜数据上直接搭建初始模型。在冷冻电镜三维重构中,利用不同方法获得一个相对比较正确的初始模型并输入到 Relion 等软件来进行进一步三维分类和重构是一个较为常规的手段。而 cryoSPARC 则很好地集成了这个问题,不再需要人为去“告诉”以及干预它使用什么样的初始模型。这样也能比较好地避免人为给予的模型带来的模型偏向( model bias )。事实上,开发者们对于这个算法带来的优化非常自信,以至于他们将这套软件命名为 cryoSPARC , 即“ cryo-EM single-particle ab initio reconstruction and classification” 的缩写,翻译成中文就是冷冻电镜单颗粒从头重构和分类技术。第二个算法则是分支界限最大似然优化法( branch-and-bound maximum likelihood optimization ),用于改进颗粒对齐方式,减少冗余计算,从而节约大量计算资源以及加速高分辨率的重构步骤。 Relion 在这一步使用的是傅里叶空间的全局搜索和局域搜索结合的方式,先进行全局的暴力搜索,找到颗粒的比较正确的空间参数后再进行局域搜索,直到收敛。这种方法比较耗费时间,一直是 Relion 的限速步骤之一。分支界限法的引入和加速,使得原本复杂费时的冷冻电镜三维重构工作,现在有可能在相对简单配置的台式工作电脑上很快地完成。 这两大算法,并非研究者们原创。 SGD 算法在深度学习领域,尤其是图像识别与语音识别领域,应用十分广泛。 SGD 是针对非凸优化问题比较常用的算法。冷冻电镜单颗粒重构正是一个典型的非凸优化问题。它存在很多局域最优解,如果初始条件给的不好或者稍微出现偏差,便很容易陷入局域最优的状态。这给高分辨结构解析带来了很大挑战。 SGD 算法或许能带来一个新的思路。就如同一个登山的游客想从山顶快速到达山脚,比较有效的一种方法就是他每到一个点都环顾四周,总可以找到某个方向是梯度最大的,也就是坡度最陡。就这样,他总能找到一条路可以最快到达山脚。这便是经典的梯度下降法。然而如果这个山山谷比较多(即非凸问题),他也很可能会因为这个方法陷入到某个山谷,而无法到达地面。随机梯度下降则有可能会避免这个问题,他不会去测所有方向的梯度,而是每次随机选择某些方向,寻找梯度最小,到达新的位置后再随机寻找新的方向,直至最后收敛。虽然迭代到最终收敛需要的次数会比传统梯度下降法多,但是由于需要训练的数据少,可以大幅下降计算耗时,而且多次重复随机,可以有效避免局域最优问题。事实上对于非凸问题 SGD 算法也只能保证局域收敛,然而有意思的是,研究者们发现对于电镜数据,这种算法会有非常好的表现。 分支界限算法算法是一种在解空间树上搜索问题解的方法,使用广度优先或最小耗费优先的方法搜索空间树。假如你现在需要从一堆数中挑选最小的那一个。你可以对数据进行分组,例如A和B。如果你能够统计出A组的下界大于B组的某个值,那么你就可以放心大胆的将A组数据全部丢弃,然后对B组数据采用同样的方法。和二分法有些相似。冷冻电镜三维重构中的三维精修过程中最消耗资源的步骤就是统计每个颗粒与三维模型的每个取向上的似然度,然后做出取向分布函数(也就是 Expectation 步骤)。显然,如果对所有空间取向和所有傅里叶空间频率进行搜索是一个很巨量的计算任务,而且有可能会因为颗粒信噪比较低的原因,颗粒信息量的分配会出现错误。分支界限法的关键是如何分组并得到一个下界,这个下界要易于计算并且能够保证排除掉的一定不会存在最优解。研究人员给出的方法的假设是:如果一个颗粒在低分辨时就无法与低分辨模型很好的匹配,那么这个颗粒在高分辨时也是无法对齐的。所以第一轮全局搜索只统计低分辨信息,随后的搜索都是在局域完成的。这样,整个 Expectation 的步骤就可以很快完成,三维分类和三维精修就得到了加速。 为了测试这两大算法能否真正有效,研究者们对已发表的数套数据进行了测试,包括嗜酸热原体 (Thermoplasmaacidophilum) 的 20S 蛋白酶体,疟原虫( Plasmodium falciparum )的 80S 核糖体,以及 amphipol-solubilized rat 的 TRPV1 通道蛋白,以及嗜热菌( T. thermophilus )的 V/A-ATPase 酶。测试工具仅仅是一台配置了 i7-5820K CPU 处理器 和一块单独英伟达特斯拉系列 K40GPU 显卡的工作站。对于电镜计算来说,这已经是非常简陋的配置了。然而就是在这样的配置下,研究者们花费几十分钟或数个小时,就可以完成整个重构过程。而即使是 Relion GPU 版,完成相同任务也可能需要数倍甚至十倍的时间。图二展示了他们测试使用的数据,每一步骤的时间以及最终到达的分辨率。虽然他们很好的节约了计算时间与资源,但是在计算的准确性上,丝毫没有降低,反而还能得到一些更好的结果。譬如对 35645 个 TRPV1 的颗粒数据耗时 66 分钟最终重构结果为 3.3 埃,略高于已发表的 3.4 埃结果。有意思的是,对于嗜热菌的 V/A-ATPase 的数据,使用 cryoSPARC 分类重构,最终得到三类状态,分别为 6.4 埃, 7.6 埃以及 7.9 埃。而已发表的结果里,只得到了两种状态,分辨率分别 6.4 埃和 9.5 埃。看来这种自主建初始模型的行为,可能对于分类会有不错的帮助(图2)。 图2:使用 SGD 算法和分支界限法的计算流程与耗时(ref.1) 虽然从研究者们测试的数据来看,集合了随机梯度下降法和分支界限法的 cryoSPARC 软件有着性价比极高的处理能力,然而在制约冷冻电镜三维重构的一些关键性问题上,譬如颗粒的取向优势和低信噪比等问题,并没有表现的比 Relion 更加优异。不过这掩盖不了它的强大,特别是如果该软件以后能在使用者自己的数据上有如同测试数据一样优秀的表现的话。借鉴使用别的领域成熟而且优秀的算法是大势所趋,尤其在人工智能深度学习快速发展的今天。相信在不远的未来,随着各领域的交叉融合,越来越多的不同领域的优秀人员加入到电镜技术的开发与研究,电镜这门伟大的科学技术将为人类带来更大的福利。 参考文献: Punjani A, Rubinstein JL, Fleet DJ Brubaker MA. cryoSPARC: algorithms for rapid unsupervised cryo-EM structure determination. Nat Methods , 2017, doi:10.1038/nmeth.4169 Nogales E Scheres SH. Cryo-EM: A unique tool for the visualization of macromolecular complexity. Mol Cell , 2015. 58(4):677-89 Kimanius D, Forsberg BO, Scheres SH, Lindahl E. Accelerated cryo-EM structure determination with parallelisation using GPUs in RELION-2. Elife . 5: e18722. doi:10.7554/eLife.18722 EDITORIAL, Method of the Year 2015, Nat Methods , 2016, 13(1). doi:10.1038/nmeth.3730 Bottou L. Large-scale machine learning with stochastic gradient descent. In Proc. COMPSTAT’2010 (eds. Lechevallier, Y. Saporta, G.).177–186 (2010). 注: 中国生物物理学会设有冷冻电镜分会 (全称为“冷冻电子显微学分会”, 原名为“生物超微结构显微成像专业委员会”),主办过多场冷冻电镜方面的高端学术研讨会,并打造了冷冻电镜技术培训的系列精品课程。 2017 年生物物理学会将继续举办冷冻电镜研讨会及技术培训课程。有兴趣者请关注生物物理学会官网( http://www.bsc.org.cn )或微信公号(ID: BPSC1979)。 更多相关文章,请点击: 第九届郭可信电子显微学与晶体学暑期学校暨2016年郭可信冷冻电镜三维分子成像国际研讨会成功举行 传承科学及育人精神, 推动中国电子显微学研究走向世界 —记郭可信暑期学校暨国际研讨会 程亦凡专访: 冷冻电镜解析蛋白结构的现实与未来
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韩春雨的工作最终鉴定还请施一公院士
热度 40 gaoshannankai 2016-8-3 05:53
关于韩春雨的工作,我们做了大量分析,写了技术性文章。 真有兴趣的我建议你们看看,信息量很大,很多我都有发表文章。 我支持 韩春雨 工作的论文发表到学术期刊上 http://blog.sciencenet.cn/blog-907017-989094.html 韩的工作涉及到基因组学,蛋白质结构等多个领域的工作,非生物信息学 出身,单纯从一个角度,根本就不能评价。 现在一些做实验的用sanger测序 来说事,纯粹搞笑。 韩的工作最终要搞清楚要从两点出发,一就是结构生物学,通过冷冻电镜 或得ago蛋白与DNA结合的直接证据。 当前pdb数据库,有几个古细菌的ago蛋白结构 StructureofThermusthermophilusArgonauteboundtoguideDNAandcleavedtargetDNAwithMn2+ 也有其他细菌的ago蛋白结构,注意区别,这是RNA指导切割DNA RhodobactersphaeroidesArgonauteincomplexwithguideRNA/targetDNAheteroduplex 非常清晰的解释了ago蛋白质与dna是如何结合的, 并且里面讲了一些反应条件,比如,有的古细菌 需要Mn离子, 此前我博文给做不出实验的讲过一些东西,估计他们不会看。我反复讲到了,根据我的 大数据分析,很多实验的关键条件不超过3,你们自己摸一下,不难。下图绿色就是DNA,其他是蛋白。 写那个技术文章,我是做了大数据分析的,这里不提韩的工作,我的分析结果发现, 只有古细菌 是DNA指导结合并切割双链DNA;(真)细菌可以RNA指导切割双链DNA;高等一些的生物是RNA 指导切割双链RNA,也就是我做了很多年的siRNA。 所以,如果你有这些基础,完全可以沿着我给的路线 把这个酶的进化搞一搞,这是一个很重要的科学问题。我在延伸一点,这个规律很可能涉及到生命 早期进化中一些问题,比如古细菌切割对象为什么是DNA,早期外源dna整合是否是产生高级生物的一种来源 等等。 这个规律其实,我也是因为韩的工作,才进行大数据挖掘而发现的。 最初我也不知道ago可以 DNA指导切割DNA。让我很惊讶,然后我就把大数据做一做,发现了上面的规律。所以,看到 别人有成就,大家采取的态度不同:有的人是嫉妒,要搞掉别人;有的人是利用人家,喝点汤,还不 光明正大;而我想的是,如何根据他的工作,拓展自己的工作,同时发现新的问题和规律。 感谢老韩,不过这部分工作我就不发表了,也没什么大结论,博文里面说说,希望对同行有启发。 去年一年我一个人写了10篇文章,写的我恶心想吐,其实很多东西,就是一个小规律, 同行说一句就行了,非要编几个故事吹牛逼,嗨。 另外一个就是高通量测序 我再次强调,PCR引物+sanger测序,不能最终确定是否target到目标位点,必须通过高通量测序, 如果是illumina至少是双端250bp,有条件可以考虑pacbio三代测序。 这些领域都是我做了大量工作,我做的鉴定比这个难得多。 不做我讲的这两项工作,仅仅简单重复韩的实验,那么出来个假阳性非常容易。 我就不解释原因了,总之基因组学的高手都知道。其实,关于NgAgo的结构 我已经跟我的文章给大家共享了,是用treading建模得到的,主要由南开大学阮吉寿 杨建益和我弄的。对这类DNA或RNA绑定蛋白,准确度很高。当然最终还是靠实验 再确认一下,否则大家总认为我们做生物信息的东西预测出来的,不靠谱。 你们仅仅让老韩重复试验,其实对于一个做实验的老炮,操作一下,糊弄 过去是非常容易的。 只有通过大数据,通过信息整合,从不同角度综合分析, 才能最终判定。 人民日报客户端记者赵永新杨柳李应齐 发表韩春雨论文的《自然—生物技术》杂志8月2日独家回应人民日报驻英国记者表示,“《自然-生物技术》对于人们提出的任何关于论文的疑虑都会认真对待,并加以慎重考虑。已有若干研究者联系本刊,表示无法重复这项研究。本刊将按照既定流程来调查此事。” 这段文字,我用屁股思考一下,不太靠谱,自然不大可能说“本刊将按照既定流程来调查此事”,请人民日报给出证据。 我看这段“打假”本身就可能是造假。 另外,湖南农大-代志军老师提供代码,显示我发布的NgAgo文件中蛋白结构 跟我们学习R语言的朋友,可以直接运行下面代码 install.packages(Rpdb) library(Rpdb) visualize(x,type=s,radii=rcov,mode=NULL) x=read.pdb(NgAgo.pdb) 2013年开始,我在国内生物信息学搞教学改革,虽然仅得到南开大学一点经费支持 还是坚持在国艰难推进,生物信息学教学必须结合实际课题,解决实际问题, 韩春雨的这个最新进展,我就直接带入一线课堂。
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我冒充专家点评一下施一公院士的一项工作
热度 36 gaoshannankai 2016-8-1 21:07
施一公研究组在《科学》发表背靠背两篇论文 http://news.sciencenet.cn/htmlpaper/201672813451632440224.shtm 这项“诺奖级”成果的重要意义和价值有这么几点,按照重要性来排序: 下面给几个小年轻提个忠告,说话要严谨,以后涉及某些成果,别忘了 加上诺奖级,不该省略的不要乱省略: 1.揭示了可变剪接体的结构和功能,而且是直接解析出蛋白与RNA复合体。 这就是电镜方法的最大价值,以往的结晶-x射线测结构只能得到蛋白,当然 偶尔也会有些核酸和小分子。这样,要知道核酸-蛋白相互作用,需要通过计算, 不仅不准确,而且工作量太大,几乎不可能完成。 通过这项工作,我们看到了未来更多的结构测量会偏向复合体,以帮助我们更 好理解核酸与蛋白或者蛋白与蛋白相互作用。此前,我在蛋白质这块多年的工作 经验,让我感觉,以往的单一蛋白建模而后计算结合位点的方法存在巨大的问题。 在生物体中,大部分蛋白都是以复合物形式存在,应该极少有蛋白单独行使功能,孤立 的得到所谓的蛋白结构,然后通过计算这么搞,只能是物理思维,严重脱离生物本质。 因此,我们更多地考虑interaction,所以要测更多的复合物,不需要那么高的测量 精度,精度低就是一些大牛此前打压冷冻电镜的主要依据。 2.这项工作解析的工作原理与已有认识有些不同,已有认识建立在对复合体猜想的基础上(见下图)。 但是,当前的新数据缺少了最重要的 U1snRNA,还不能全面解释可变剪接 。当然,只要数据还在,通过以后计算方面的改进,还可以从新计算,或可以获得更多信息。 3.冷冻电镜计算达到3埃左右,已经非常高了,这体现了计算的巨大价值。 这让我想起,前几年,有一些不知天高地厚的小年轻,要搞冷冻电镜,遭到国内大牛 的残酷绞杀。当时,给的主要理由就是冷冻电镜这玩意分辨力太低,与结晶-x射线(按2埃来算) 能差一个数量级,因此不实用。当说道可以通过计算和更多采样提高分辨力时, 大牛们回答,计算的不准,不是真实测到的。真的无语,现代测量技术,包括你们的 x射线法,那个不是大量计算,“间接”得到的。后来,英国那边电镜有了突破进展, 有的大牛偷偷派人去学习,有的干脆利用掌控的资源购买设备,重点发展,理由是 这个东西非常重要,要集中精力办大事,全国都上马是乱搞,集中到我们这里就可以了。 你们知道全国几个单位买得起冷冻电镜么,这才是诺奖级别的工作,其他人都是 跳梁小丑,不知天高地厚。 由于大牛早期的打压,我们国家在冷冻电镜方面才刚刚起步,已经失去了最早 的参与机会,国家在旧的结晶-x射线等技术上浪费了大量的财力,最重要的是 失去了培养人才的机会。很多研究生做了几年结晶,估计解结构软件都不会用。 现在冷冻电镜的计算方面的竞争估计我们也跟不上。 希望以后中科院不要每个所都买一台,就是国之大幸了。 大牛们求你们高抬贵手,千万不要制定指南让我们国家独立研发冷冻电镜, 别再祸害中国了。我们现在搞好计算,提高计算的精度和准确度,能不依赖国外的软件 是当务之急。 如果继续胡搞,就会出现,大量设备闲置,数据无人处理,我们沦为了 给发达国家测试设备与试剂的测试员。 4.现在来看,冷冻电镜应该可以用来解决一大批相关问题,后期会有大量cns文章产出。 有了这套设备,就等于有了一台新的印钞机。大牛们玩烂了,其他的人才可以继续买 设备,喝一点汤。你比如韩春雨的这个ago蛋白,如何与dna结合,就可以搞出来。 当前,我们只能通过ago蛋白的结构计算dna结合位点,不能直接得到结构。 老韩,你听我一句话,过几天风声过去了,你们也买一台,把你自己的那个复合物结构 搞出来,也弄一篇cns文章,以后设备闲置了,也够本了。 5.当前,冷冻电镜的最主要问题还是计算,计算,实验方面就是跑个流程。 搞计算的朋友,不要想进入这个领域喝点汤,大牛不会让你们进来的。以后可以直接测量 核酸和蛋白质复合体了,以前搞点算法预测的朋友,估计把你们饭碗也断了,赶紧换点 别的搞搞,还能发点文章,凑合活着吧。 中国的问题就是这样,本来是海军应该做的事情,由陆军来统领;一天都没有当过警察 的人可以直接上任公安部长。 在信息化程度高度发达的今天,完全不必把大量经费投入到硬件设备上,比如,高通量 测序,或者其他测量(我这里没有说测结构,坏分子不要给我扣帽子)在国外成熟平台 进行价格非常便宜,我们更应该大量建立分析平台,培养计算方面的人才,提高软实力。 设备随着时间会贬值,而人才是科学研究中最核心的资源。在一个口号中高度重视人才 的国家,大量的经费都是投入到了硬件设备,为什么?因为有设备,你才有实力,你有实力 才能要更多经费,控制了高端仪器,就可以控制cns文章,最终称霸。 看到华大买三代测序仪,想起我刚 被毙掉 的 标书 - 高山 的博文 http://blog.sciencenet.cn/blog-907017-887875.html 2013年我经过充分调研,撰写了国际第一本pacbio单分子测序的资料,包括 非常详尽的数据分析等信息,希望通过自然基金向国家建议增强信息处理建设, 不要买大量硬件,导致数据产出多,处理少,给国家造成巨大浪费。 不幸,又被国内反动势力残酷绞杀了。 手段非常黑,基本上不让我上会, 不让更多人看到我的标书。 现在,我们国家的的大量三代测序数据都是到国外分析的,我们国家 买了大量的设备,但是数据处理和质量非常低,相关人才也缺乏。 我只能说我自己尽到了责任,聊以自慰。
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什么是2015年最受科学界关注的新技术?
ProteinGod 2016-2-14 02:09
什么是2015年最受科学界关注的新技术? 原文出处: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyNDA2NTI4Mg==mid=405801246idx=1sn=61a41f730c7514883b8d152160c33382scene=1srcid=0204Kwu7zezxXbOf4OQI8sWKfrom=singlemessageisappinstalled=0#wechat_redirect 细胞里面的生命活动井然有序,每一个部分都有其特定的结构,承担不同的功能。生物大分子则是一切生命活动的最终执行者,它们主要是核酸和蛋白。核酸携带了生命体的遗传信息,而蛋白是生命活动的主要执行者。自现代分子生物学诞生以来的半个世纪里,解析和分析生物大分子的结构、进而阐释其功能机制一直都是现代生命科学的核心问题之一。 事实上,一切自然科学都涉及物质结构及结构间的相互作用为核心的研究方向,天文学研究宇宙、星体等的结构及其相互作用,粒子物理研究物质世界的基本粒子的结构和相互作用,甚至包括应用性很强的材料科学都是以研究新型材料的结构和性质等为核心。结构生物学研究的直接目的是弄清楚生命大分子结构,从而更好地理解生命,理解这个自然界中“逆热力学第二定律”而诞生的奇迹;最终目标是公众通常关心的实用价值。 像数学物理公式不会直接造出飞机、导弹、计算机一样,蛋白质结构这样的基础研究不会直接转化为人们生产生活的必须物品。比较具体的应用,如药物设计、疫苗开发、医疗诊断和蛋白质分子性能改造(如科学实验或工业生产中酶活性稳定性优化)等是蛋白质结构研究比较容易被大众所理解的一个方向,但却只是其研究价值的一个侧面而已。 蛋白质结构如同生命科学里的数学公式和物理定律,甚至在以后会充当生命科学里面的“化学元素周期表”,除了帮助发现或设计新药等,它更重要的价值是作为最基础最上游的研究之一,通过影响一切与其密切相关的下游科学和技术,从而改变我们的世界。 结构生物学最早诞生于上个世纪中叶,它是一门通过研究生物大分子的结构与运动来阐明生命现象的学科,在其发展史上有两个里程碑式的事件,一个是DNA双螺旋结构的发现,另一个肌红蛋白(Myglobin)晶体结构的解析,这两个事件都是上个世纪最重要的革命性科学进展,均在剑桥MRC分子生物学实验室完成,并且都于1962年获得了诺贝尔奖(一个生理学或医学奖,一个化学奖)。同时它们都是最早使用X射线的方法来解析生物大分子结构,而这个方法在过去半个世纪里,一直占据结构生物学的统治地位。 在当今结构生物学研究中普遍使用的冷冻电镜,是上个世纪七八十年代开始出现、近两年飞速发展的革命性技术,它可以快速、简易、高效、高分辨率解析高度复杂的超大生物分子结构(主要是蛋白质和核酸),在很大程度上取代并且大大超越了传统的X射线晶体学方法。 革命性的冷冻电镜技术 冷冻电镜并不是这两年才建立的。在蛋白质X射线晶体学诞生大约10多年以后的1968年, 作为里程碑式的电镜三维重构方法,同样在剑桥MRC分子生物学实验室诞生,Aron Klug教授因此获得了1982年的诺贝尔化学奖。另一些突破性的技术在上世纪70年代和80年代中叶诞生,主要是冷冻成像和蛋白快速冷冻技术。这里面的代表科学家有Ken Taylor, Robert Glaeser和Jacques Dubochet等。 快速冷冻可以使蛋白质和所在的水溶液环境迅速从溶液态转变为玻璃态,玻璃态能使蛋白质结构保持其天然结构状态,如果以缓慢温和的方式冷冻,这个过程会形成晶体冰,生物分子的结构将被晶格力彻底损坏。低剂量冷冻成像能够保存样品的高分辨率结构信息,确保了从电镜图形中解析蛋白质结构的可能性。与此同时Joachim Frank等则在电镜图像处理算法方面奠定和发展了这项技术的理论基础。由此冷冻电镜的雏形基本建立,总的思路为: 1)样品冷冻(保持蛋白溶液态结构); 2)冷冻成像(获取二维投影图像); 3)三维重构(从二维图像通过计算得到三维密度图)。 该方法为生物大分子结构研究提供了一个和X射线晶体学完全不一样的、全新的思路。但是由于技术方法的瓶颈,在此后30多年的时间里只能做一些相对低分辨率的结构解析工作,在分辨率上一直不能和X射线晶体学比较,甚至一度被嘲笑为”blob-ology“(英文讽刺语,“一坨轮廓的技术”)。 但对于冷冻电镜来说,技术难点远非单纯冷冻。冷冻成像和图像处理算法一直都是瓶颈。从冷冻电镜技术诞生以来的近30年时间里,其一直都有进展,只是相对比较缓慢。 最重要的革命性事件大约发生在两三年前:一个是直接电子探测器的发明,另一个是高分辨率图像处理算法的改进。MRC分子生物学实验室的两位科学家Richard Henderson和Sjors Scheres在这次革命中起了关键作用(作者注:现代科技革命往往是诸多研究机构若干团队共同参与,此处仅列举关键代表,并且仅从技术角度讨论,不涉及生物学应用)。 Richard Henderson是探测器方面的先驱,而Sjors Scheres则因他设计的Relion程序而名声大噪,他们由此当选为《自然》杂志2014年“十大科学进展年度人物”。两位科学家一个从硬件,一个从软件将冷冻电镜技术推向了巅峰,将冷冻电镜技术的分辨率推向了新高度。(作者注: Henderson教授的贡献远非探测器一个方面,包括冷冻电镜理论基础、算法、软件,重要生物大分子应用,如曾首次解析视紫红质跨膜螺旋等等方面;早在20多年前,他就通过一系列理论分析,预言了冷冻电镜研究的尺度、分辨率极限、技术瓶颈等等,并且断言:冷冻电镜将超越其它一切技术方法,成为蛋白质结构研究的主导工具,如今这些预言全部应验。) 和此前使用的CCD相比,新发展的直接电子探测器不仅在电镜图形质量上有了质的飞跃,同时在速度上大幅提高,还可以以电影的形式快速记录电镜图像。这些特性同时也伴随着电镜图像处理方面的重大变革,电镜技术此前在分辨率上的一个主要瓶颈是电子束击打生物样品造成的图像漂移和辐射损伤。有了快速电影记录,我们就可以追踪图像漂移轨迹而对图像做运动矫正和辐射损伤矫正,大大提高数据质量。 尽管如此,电镜图像处理一直都是一项极具挑战性的任务,主要的问题是冷冻电镜的图像噪音极高、信号极低,而我们的目标是从中提取近原子分辨率的结构信息,这就像在一个机器轰鸣的工厂里监测一只蚂蚁爬行的声音。冷冻电镜科学家就是要完成这项艰巨的任务,并且真的做到了。有了硬件和软件方面的双重提高,冷冻电镜的分辨率目前已得到了极大的提高,可以和晶体学相媲美;并且在其它方面已经大大超越了晶体学。 主要体现在下面几个方面: 第一,不需要结晶,研究对象范围大大扩展,研究速度大大提高。对于小分子,比方说无机盐矿物质等自发就能长出晶体,小而且稳定的蛋白质目前来说结晶并不困难,但是这类意义重大的蛋白几乎都已经解析完了,在科学上没有任何重大意义;当今时代,小蛋白已经完全不能满足科学家们强烈的探索欲望,结构生物学研究的对象越来越大,体系越来越复杂,结晶几乎成为不可能的事情,即使能结晶,也不一定衍射,有衍射也不一定能得到原子分辨率结构。 很多年前,许多蛋白质晶体科学家为了完成一项艰巨的任务,一个课题少则5到10年,多则20年,核糖体从上世纪80年代初首次长出晶体到2000年左右最终拿到原子分辨率结构整整经历了20年;线粒体呼吸链复合物I从上世纪90年代初研究,第一次报道完整晶体结构大约是20年以后。 而冷冻电镜方法跳过超大分子复合物结晶难的这层技术屏障,以直接解析复合物的溶液状态的结构为目标。 现在利用这项技术,在MRC-LMB一周时间就可以解析一个新的核糖体结构;英国皇家学会主席、MRC-LMB结构中心主任Venki Ramakrishnan 教授,因为核糖体的晶体结构研究而获得2009年诺贝尔化学奖。他的实验室在2014年发表了最后一篇晶体结构文章,此后的文章全部以冷冻电镜为主。哥伦比亚大学有一个非常执着的博士后,研究兰尼碱受体(Ryanodine Receptor)晶体结构长达十年之久,最后放弃了晶体,转向了冷冻电镜技术,与此同时清华大学教授颜宁和LMB的Scheres研究组合作,几个月就解决了这个难题,并且达到近原子分辨率。 第二,样品需求量小,样品制备快,可重复性高。重要生物样品都是非常珍贵的,总体来说是以微克或者最多以毫克来计量,即使得到这点样品,也要花费生物学家几周、几个月甚至更长的时间(大多数时候都需要摸索各种条件使样品处于相对稳定的状态,以便做进一步结构研究)。 蛋白质晶体一般要求高浓度大体积,没有量变就没有质变。而同样量的蛋白可以稀释以后制备若干冷冻电镜样品,每个样品有成百上千的区域,每个区域有几百个小孔,每一个小孔甚至可以收集多张照片。解析一般蛋白的原子结构需要几万个颗粒,而对于高对称性的样品几千个颗粒就足够。 第三,可以研究天然的、动态的结构。X射线晶体学研究生物大分子结构的一个主要弱点是无法拿到天然的动态的结构,这是因为研究人员无论如何也无法绕开结晶这个过程。冷冻电镜就是要做这件事情:直接解析天然的、溶液态的、动态的(dynamic),甚至原位(in situ)的结构,从而理解生命分子如何在空间和时间两个尺度上以活的动态的方式发挥功能。 晶体学只能尝试不同的条件获得生物大分子某个或者某些固定的状态,而且容易出现晶体堆积引起的不真实相互作用方式。形象地说,冷冻电镜可以制作完整的高清电影,晶体学只能从电影里截屏。 第四,技术革命还将开启巨大的潜在医疗价值。冷冻电镜技术方法在时间和精度方面的大幅度提高有时会导致不可预测的重大科学和应用价值。比如,活体病毒结构分析如果可以在分钟级别完成,这将有可能转化为潜在的医疗检测手段:从病人体内抽取血样或感染组织细胞,几分钟以后,非常清晰明了地展现病人在细胞内部结构层面的异常状况,甚至给出局部的原子结构图,从而给出精准的治疗方案。这个想法现在可能听起来有点像笑话,或许再过若干年人们就不这样认为了。 当然冷冻电镜的革命性不仅仅体现在上述四方面,在此就不一一列举。有关冷冻电镜更加详细的介绍,可参见笔者等2010年的中文综述(《生物物理学报》,2010年7月,第26卷,第7期: 533-559)。文章中对未来几年的发展趋势所做的展望,如直接电子探测器的普及、非对称性蛋白复合物近原子分辨率结构解析、冷冻电镜相关计算性能的大规模提升等等,目前绝大多数都在过去的两三年内得以实现并飞速发展。 华人学者在冷冻电镜领域的贡献 在冷冻电镜的这场技术革命中,华人科学家功不可没,在某些方面甚至独领风骚,做出了诸多重大成果。 加州大学旧金山分校(UCSF)的华人科学家程亦凡教授在2013年底,首次利用冷冻电镜技术解析近原子分辨率膜蛋白结构,这项成果在业界引起了巨大轰动。原因在于当所有电镜结构生物学家还在讨论膜蛋白到底能不能利用冷冻电镜技术看到二级结构,也是通常我们认为的中等分辨率水平的时候,程亦凡教授研究组直接解析了TRPV1 这个膜蛋白3.3埃近原子分辨率的结构(Nature,504:107–112)。 笔者曾在该文章发表的半年前在一次国际会议上和冷冻电镜领域顶级学者深入讨论过如何获得清晰的膜蛋白α-螺旋结构,对方给出了悲观的结论:“恐怕不太可能,至少最近两年不可能”。 事实上,此前蛋白质晶体学家已经有所耳闻“冷冻电镜可能在未来几年会超越并且取代晶体学”,但是谁也没想到会是以这样快速和震撼的方式登场,这在某种程度上引发了不少蛋白质晶体学家的“职业恐慌感”。这项成果的两个共同第一作者廖茂福、曹尔虎也都是非常杰出的青年华人科学家。 加州大学洛杉矶分校的周正洪教授早在2008年到2010年左右,在这场电镜技术革命来临之前,在各项技术条件尚未成熟的情况下解析了一系列近原子分辨率病毒结构。当时采用的是传统胶片来成像,任务非常艰巨,连他还在上学的儿子也都帮忙一起洗胶片。张兴博士在这一系列稍早的重要成果中充当了先锋。早在2008年,第一个近原子分辨率的冷冻结构,也即3.8埃轮状病毒就是张兴博士作为第一作者完成的(PNAS, 105(6): 1867-1872)。从1968年Aaron Klug创立电镜三维重构理论,到2008年人们首次看到通过冷冻电镜获得近原子分辨率结构,整整用了40年。 在国内,清华大学的隋森芳院士是我国冷冻电镜领域的先驱,不仅德高望重,还培养了一大批优秀的青年科学家,包括清华大学的王宏伟教授以及MRC-LMB的白晓晨和畅磊福博士等等。王宏伟早年在隋老师实验室做研究生的时候,在我国研究设备和条件全面落后于国外的情况下依旧做出了许多非常出色的工作。 MRC-LMB的多位青年华人研究人员对冷冻电镜发展都做出了重要贡献。白晓晨博士在MRC-LMB首次使用直接电子探测设备Falcon I和Sjors Scheres博士的新程序Relion,获得了第一个不对称样品核糖体的近原子分辨率冷冻电镜结构,打响了冷冻电镜革命的第一枪,随后解析了一系列核糖体和蛋白复合物结构。畅磊福博士在LMB首次获得非核糖体不对称蛋白样品APC复合物的近原子分辨率结构,阐明了蛋白质泛素化的重要机理。笔者主要在LMB的Andrew Carter博士实验室从事动力蛋白结构和功能研究,并成功解析动力蛋白激活因子Dynactin结构,提出了目前为止动力蛋白最详尽可靠的运动和激活机制(Science, 347(6229):1441-1446. 封面文章),同时独立发展冷冻电镜技术方法。 1953年4月25日,MRC沃森和克里克在《自然》杂志发表DNA双螺旋结构,61年后的同一天,我国科学家、中科院生物物理研究所的朱平和李国红研究员在《科学》杂志以长文形式发表了30nm染色质冷冻电镜结构(DNA双螺旋之双螺旋)(Science , 344(6182): 376-380)。这项工作是冷冻电镜在核心生命科学问题中的成功应用,冷冻电镜部分的工作主要是笔者在生物物理所的同学宋峰博士完成的。 生物物理所的程凌鹏博士(当前单位为清华大学)获得国内本土第一个原子分辨率的冷冻电镜结构,构建了蚕多角体病毒(CPV)的完整三维原子模型(PNAS,108(4):1373-1378)。笔者也参与了部分工作, 被其高质量、干净的电子密度图震撼。近期程凌鹏与刘红荣博士合作,在国际上首次发表了CPV完整基因组和RNA聚合酶“原位三维结构” (Science, 2015, 349(6254):1347-50), 引起了很大轰动,这项成果是我国本土冷冻电镜技术和生物学应用的双重突破,被多名同行科学家称赞为”里程碑式发现“。 我国著名科学家施一公最近发表了一系列重大蛋白复合物的冷冻电镜结构,包括γ-secretase、spliceosome等,被誉为过去几十年我国科学家对基础生物学领域的最大贡献。 另外,在欧美和中国本土还有一大批华人学者在冷冻电镜或密切相关领域(cryoET等)做出诸多突破性成果,例如匹兹堡大学的张佩君教授(艾滋病毒结构研究),德克萨斯大学的刘俊教授(细菌运动,噬菌体结构等研究)等,由于时间和篇幅问题,无法一一介绍。 冷冻电镜的未来展望 冷冻电镜技术目前仍然在快速发展中,未来冷冻电镜能做什么取决于这项技术能发展到什么程度。现代科学技术革命的一个最大特点是发展速度极其迅速,谁也不知道明天会发生什么,当然也不能十分准确的预知一个领域的发展方向。即便如此,笔者还是对这个领域有一些预测或期待(仅技术角度,不涉及具体生物学研究)。 1)超大规模、超快速度数据采集和处理。和晶体学相比,冷冻电镜的效率在某些方面已经异常惊人。比如笔者近期与牛津大学王祥喜博士合作,在几个小时以内就可以拿到完整甲肝病毒原子结构,而此前王祥喜博士花费近一年时间结晶才最终拿到原子结构。但是科学技术发展是永无止境的…… 但目前来说,结构生物学的巨大转型必须建立在速度和效率的双重前提下。这需要硬件、软件以及其它交叉学科等多方面的共同发展。 除了生物学研究应用,笔者一直致力于冷冻电镜技术的发展,最近在提高电镜数据处理结果可靠性和分辨率前提下,上千倍地提高了其中几个环节,过去几百到上千CPU小时的事情,现在几分钟到几十分钟就完成了。但是这只是部分环节,在其它方面依旧非常耗时,整个技术的各个环节如何全面高效高速地完成还需要更多的优秀人才参与。对硬件的发展方面笔者并不是很熟悉,预计在未来会出现超高速度的电子显微镜,大幅度提高电镜原始数据的数量和质量。 2)大尺度、高分辨率、高动态的生物大分子结构解析。理论上,冷冻电镜可像高清数码摄像机拍电影一样对生物大分子成像和重现其动态结构,研究深层机理。就目前而言,这一方面在技术上远未成熟。大尺度、高分辨率、高动态这几点拆解开来,每一个都不算太难,但是同时满足这几项需求几乎成为不可能的事情。但是这是未来结构生物学的方向,我们不仅仅要看简单的几张静态照片,我们还想看高清电影。 关于这一点,笔者需要强调一下结构生物学和动力学模拟的区别。结构生物学的动态结构目的是以实验手段完整复原自然状态的动态结构,理解其中机理,是从实验数据出发“重现大自然原貌”的过程,是完完全全可靠的实验结果。而动力学模拟是从已有的理论或经验性的物理学规律出发预测一个生物大分子的动态特性,存在巨大的不确定性,其结果可靠性较差。期待在未来的某个时刻,两者会像上个世纪的理论物理和实验物理一样完美地结合,相互促进。 大尺度复杂生物系统的高分辨率、动态机理研究涉及诸多学科,不是冷冻电镜一项技术就可以完成的,需要多学科科学家共同参与完成。 3)高分辨单分子及原位结构研究。目前的结构生物学,无论晶体学、冷冻电镜还是核磁共振主要还是在研究“群体”结构。冷冻电镜相对晶体学在这一方面已经有了大幅度提高,可以通过分类的方法研究群体结构中的每一类结构。但实际上每个分子在时间和空间上除了共性,也必然有特性,如果一种方法强大到可以测得单个分子的高分辨率结构,这必然导致巨大革命,使得人们发现许许多多在群体结构研究层次上无法发现也无法理解的大量规律。 注意这里强调的是单分子“高分辨率”结构,而不仅仅是单分子结构。单分子结构我们目前可以使用比如冷冻断层成像(cryoET)的手段获得,但是分辨率非常低,在如此低分辨率情况下,别说个体差异,很多群体结构差异都值得严重质疑。或许冷冻电镜技术若干年以后会实现这个目标,或许永远都不可能,或许这个目标被另外一个全新的技术彻底取代,冷冻电镜从此退出历史舞台。 冷冻电镜:一个高度交叉的学科 冷冻电镜领域一直是多学科高度交叉和相互促进才诞生的一个奇迹。数学、物理、化学、材料、计算机、软件、机械及自动化、精密仪器仪表等等缺一不可,当然最终的核心是生命科学(作者注:此处仅从结构生物学角度分析,并非泛指一般意义上生命科学是一切学科的核心)。生命科学提出问题,其它所有学科相互结合产生更好的解决方案。通过这些解决方案,发现更多神秘的生命现象,从而提出新的问题,诞生新的技术。 举个例子,冷冻电镜图像信噪比极低,没有科学家的雄心勃勃,没有大批信号分析、图像处理甚至数学家的参与是不可能完成这样艰巨的任务。同时冷冻电镜领域的一些发现或需求,也为其它领域的科学家提供灵感来源和新的研究思路。MRC-LMB作为现代分子生物学的发源地和近两年来飞速发展的冷冻电镜技术核心研究机构,其一大特点就是多学科“零距离交叉”。从半个世纪前的DNA双螺旋模型、肌红蛋白晶体结构等到近两年冷冻电镜技术革命,一直将这一理念体现得淋漓尽致。技术的发展和重大科学问题的解决几乎都是同时进行的,当然科学问题或应用价值始终是核心和最终驱动力,脱离科学和应用需求的技术发展是没有意义的。 另外一个比较具体的例子是笔者此前思考过的一个问题。在电镜领域出现直接电子探测设备之后,MRC-LMB的两台高端电镜,每天产生5到10T的数据量,近期正在调试第三台,也许不久的将来,超大数据、超快速度电镜就会投入生产,这些将会导致全世界各个研究机构普遍出现一个严重的技术问题,就是如何高效、无损、快速地进行数据压缩存储和数据处理,当然这里的无损是相对特定生物样品和特定目标分辨率而言。这或许会引起一些信号处理和图像压缩方面的研究人员的兴趣。 随着冷冻电镜对生物大分子复合物高分辨率结构研究趋于成熟,更加复杂的动态机理研究是必然趋势,这是冷冻电镜技术发展的一个潜在可能性。但是复杂生物体系的深入研究需要解决一系列数学理论、物理、计算难题,有的可能甚至超出了这些学科目前的研究范畴。近些年比较现实可行的是通过冷冻电镜手段,对特定蛋白复合物非随机情况下的高分辨连续动态构象进行分析。笔者认为,专业数学家的参与会大大加速冷冻电镜技术在这些方面的发展。 生命体高度复杂,充满很多未知的和未被阐述清楚的规律,这里面有成千上万的生物大分子复合物,每一个复合物又与其它若干分子或复合物相互作用、相互影响,深入再深入地理解生命本质一直都会是冷冻电镜的重要方向。冷冻电镜是强大的基础研究手段,它通过解析高度复杂的生物大分子结构,帮助人们更好地理解生命规律,从而影响生命科学相关的一切下游学科和技术,当然也包括更好的发现和设计药物、医疗诊断等具体应用。我们期待在不久的将来,冷冻电镜技术会对科学研究和社会发展等方方面面都产生巨大影响。 大力感谢《知识分子》编辑叶水送对此文的校对、修订和编辑! 参考链接 MRC-LMB官方网站: http://www2.mrc-lmb.cam.ac.uk/ http://www2.mrc-lmb.cam.ac.uk/achievements/lmb-nobel-prizes/ Aaron Klug(首次创立电镜三维重构方法) https://en.wikipedia.org/wiki/Aaron_Klug 《The revolution will not be crystallized: a new method sweeps through structural biology》 http://www.nature.com/news/the-revolution-will-not-be-crystallized-a-new-method-sweeps-through-structural-biology-1.18335 Method of the Year 2015 http://www.nature.com/nmeth/journal/v13/n1/index.html#prim 饶毅:国产博士记录 (介绍程亦凡博士的博文) http://blog.sciencenet.cn/blog-2237-749393.html 原文中出现诸多拼写输入错误,敬请谅解! “同时与清华大学教授颜宁和LMB的Scheres研究组合作”, “同时与“应为“于此同时,...” 被多名同行科学家称赞为”里程牌式发现“。。。 “里程牌”应为 “里程碑”
个人分类: 冷冻电镜(CryoEM)|4098 次阅读|0 个评论

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