研究人员利用cryoEM挖掘分子数据揭示了隐藏的生物学秘密

　　结构生物学领域取得了长足的进步，以最小的规模观察自然界的活动。此类研究对于绘制重要的大分子的行为并了解其在活生物体中的重要作用至关重要。
　　应用结构发现生物设计中心和美国亚利桑那州立大学分子科学学院的研究人员采用了一种新的方法来研究生命分子，不仅以高分辨率检查了它们的静态结构，而且还研究了这些分子在进行生物学过程中最重要的动态运动功能。
　　新方法涉及对通过称为低温电子显微镜或cryo-EM的突破性技术获得的数据进行积极的重新处理。在这里，要研究的目标分子在进行电子显微镜检查之前先在冰的薄膜中速冻。收集成千上万的静态图像，然后通过计算机重新组合。
　　该技术提供了一种替代X射线晶体学的有力替代方案，可以更精确地探测分子世界。实际上，cryo-EM在X射线晶体学(对常规结晶方法具有抗性的大蛋白复合物的成像)最具挑战性的研究领域中表现出色。
　　尽管cryo-EM的早期迭代难以与X射线晶体学的极高图像分辨率特性竞争，但该领域的快速发展现在使cryo-EM能够以接近原子的分辨率生成令人惊叹的大分子图像。
　　在这项新研究中，Abhishek Singharoy和他的同事证明，通过提取先前埋藏在冷冻EM数据中的宝贵信息，可以将冷冻EM推向更高的清晰度。
　　Singharoy说：“现在，我们可以在仿真过程中逐个图像地看到最小的自由能途径。”“以前不可能看到在能量上可行的分子电影。现在，低温电磁，机器学习和分子动力学模拟使我们到了那里。”
　　威斯康星大学密尔沃基分校物理系的第一作者阿里·达什蒂(Ali Dashti)和Ghoncheh Mashayekhi和美国亚利桑那州立大学的研究员Mrinal Shekhar共同加入了Abhishek。这项新的研究是五个小组合作的结果：五个小组的合作：密尔沃基威斯康星大学的阿巴斯·奥马兹德和彼得·施万德，哥伦比亚医学中心的约阿希姆·弗兰克，CUNY的Amedee des Georges和ASU的Singharoy。
　　研究结果发表在“自然通讯”杂志上。
　　应用由合著者Abbas Ourmazd和2017年化学诺贝尔奖获得者Joachim Frank率先提出的新策略，该方法涉及几何机器学习的数学技术以及经典的分子动力学模拟，帮助研究人员捕获了重要的钙通道ryanodine受体1型的短暂运动。能够结合其他分子。一旦受体被特异性结合分子触发，受体的细微构象变化就在骨骼肌和心脏肌肉的收缩中起关键作用。