DeepMind 团队于2020 年12 月发布的一种人工智能蛋白质结构预测算法AlphaFold2,被 认为具有人工智能领域里程碑性意义,解决了生物学界长达50 年的蛋白质空间结构预测 难题,改变了此前几乎只能使用X 射线晶体学和冷冻电子显微镜等实验技术确定蛋白质结 构的现状。它的原理基于最先进的深度学习算法以及进化中蛋白质结构的守恒。它使用了 大量的蛋白质序列和结构数据进行训练(如MGnify 和UniRef90 数据库、 BFD 数据库), 并 使用了一个新的深度神经网络构架,该网络被训练为通过利用同源蛋白质和多序列比 对的信息从氨基酸序列生成蛋白质结构。 DeepMind 公司与欧洲生物信息研究所(EMBL-EBI) 的合作团队已经使用AlphaFold2 成功预测出超过100 万个物种的2.14 亿个蛋白质结构, 几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。这一成果标志着AlphaFold2 在结构生物学领域的突 破,因为这些预测结果中有大约35%的结构具有高精度,达到了实验手段获取的结构精度, 而大约80%的结构可靠性足以用于多项后续分析。这将有助于深入理解蛋白质的结构和功 能,为生命科学领域的研究提供更多的线索和解决方案。 AlphaFold2 应用范围广泛,未来 可能被应用于结构生物学、药物发现、蛋白质设计、靶点预测、蛋白质功能预测、蛋白质 -蛋白质相互作用、生物学作用机制等。
高等材料科学(先进材料科学与工程) 3 3 全英讲授薄膜科学与工程(薄膜科学与工程) 3 3 全英讲授晶体结构与分析(晶体结构与分析) 3 3 材料分析(材料分析) 3 3 全英讲授电浆制造工艺与应用(等离子体加工与应用) 3 3 电子显微镜实务一(电子显微镜实践1) 2 2材料功能与设计(材料的功能与设计) 3 3 进阶表面处理(Advanced Surface Treatment) 3 3 半导体工程(Semiconductor Engineering) 3 3 太阳能电池特论(Special Topics on Solar Cells) 3 3 高分子材料特论(Special Topics on Polymer Materials) 3 3 人工智慧概论(Introduction to Artificial Intelligence) 3 3 电化学特论(Special Topics on Electrochemistry) 3 3 全英讲授高等材料选择与设计(Advanced Material Selection and Design) 3 3 有机光电材料与元件有机光电材料与器件 3 3 固体物理(Solid StatePhysics) 3 3 全英讲授奈米检测技术(Nano-writing Technology) 3 3 电子显微镜实务二(电子显微镜实践2) 1 1需先修习(电子队伍实务一)之后方可修习此门课程 半导体元件物理(半导体器件物理) 3 3 全英讲授复合材料(复合材料) 3 3 全英讲授进阶能源材料(先进能源材料) 3 3 全英讲授奈米生医与绿色材料(纳米生物与绿色材料) 3 3 奈米科技与应用(纳米技术与应用) 3 3 全英授课 光电工程与材料(光电工程与材料) 3 3 封装工艺与材料(包装与材料) 3 3 薄膜磨润学(薄膜摩擦学) 3 3
材料与技术介绍,结构分析工具:X射线衍射:相位识别、索引和晶格参数确定、使用各种模型进行分析线轮廓拟合、中子衍射、反射高能电子衍射和低能电子衍射;显微镜技术:光学显微镜、透射电子显微镜(TEM)、能量色散X射线微分析(EDS)、扫描电子显微镜(SEM)、卢瑟福背散射光谱(RBS)、原子力显微镜(AFM)和扫描探针显微镜(SPM);热分析技术:差热分析(DTA)、差示扫描量热法(DSC)、热重分析(TGA);电气表征技术:电阻率、霍尔效应、磁阻;
细菌 MCC 的原子结构已通过 X 射线晶体学使用在大肠杆菌中表达的带有 His 标签的重组铜绿假单胞菌 MCC (PaMCC rec) 进行解析。22 。PaMCC rec 亚基寡聚化为十二聚体复合物,其核心由六个 β 亚基组成,中间夹着两个 α 三聚体,形成 α 6 β 6 结构 22 。MCC 是否可能以其他形式存在尚不清楚。尽管如此,它们的超分子组装是根据负染色电子显微镜观察到的无色杆菌 IVS MCC 的杆状聚集体推测的 23 。低温电子显微镜 (cryoEM) 的最新进展揭示了意想不到的酶聚合模式,并阐明了此类结构形式的调控作用 24–29 。例如,高分辨率低温电子显微镜结构阐明了几种真核 ACC 30 丝状形式的调控功能。由于缺乏天然 MCC 酶的高分辨率结构,天然 MCC 是否能类似地形成超分子组装体仍未确定。
摘要:通过同源物检测对限制光场的相位分辨成像是纳米光学和光子学中计量学的基石,但是到目前为止,其在电子显微镜中的应用已受到限制。在这里,我们通过在连续梁透射电子显微镜中用飞秒光脉冲照明来报告波导结构中光模式的映射。多光子光发射会导致雷伦兹显微镜图像的远期充电模式。所得图像的对比与驻光波的强度分布有关,并在分析模型中进行了定量描述。该方法的鲁棒性以更宽的参数范围和更复杂的样品几何形状(包括微型和纳米结构)展示。我们讨论了对电子显微镜的基于光学显微镜的进一步应用,并与原位光学激发奠定了基础,为传播光场的相位分辨成像成像奠定了基础。关键字:超快传输电子显微镜,非线性光发射,洛伦兹显微镜,站立光波,波导模式,飞秒激光■简介
Minor,Andrew 4DCamera Distillery:利用 AI/ML 从海量电子显微镜散射数据转化为有用信息
几乎所有光 - 互动的基本原因是空间和时间上的原子运动。为了提供类似电影的动力学访问,我们将电子显微镜与AttoSond激光技术统一。以这种方式,我们将现代电子束的令人敬畏的空间分辨率与光线周期[1]提供的壮观时间分辨率相结合。选定的结果将报告在超材料内的电场[2-3],爱因斯坦 - de-haas对原子维度的影响[4],相变的反应路径[5]和自由电子Qubit态的形成[6]。通过颠覆性成像技术实现了许多科学和技术的突破,我们的4D电子显微镜可能在原子维度上发挥了轻度相互作用的作用。
扫描电子显微镜 (SEM) 是用于对材料的微观结构和形态进行成像的常用方法之一。在 SEM 中,低能电子束撞击材料并扫描样品表面。当光束到达并进入材料时,会发生各种相互作用,导致样品表面或附近发射光子和电子。为了生成图像,使用不同类型的检测器检测由电子-样品相互作用产生的接收信号,具体取决于所使用的 SEM 模式。有各种 SEM 模式可用于表征材料,包括生物材料。B. X 射线成像、二次电子成像、背散射电子成像、电子通道、俄歇电子显微镜。
