Кіріспе

Трансмиссиялық электронды криомикроскопия (CryoTEM), әдетте криоЭМ деп аталады, криогендік электронды микроскопияның бір түрі, атап айтқанда, үлгі криогендік температурада (әдетте сұйық азот температурасында) зерттелетін трансмиссиялық электронды микроскопияның (TEM) бір түрі. Криоэлектрондық микроскопия, атап айтқанда 3DEM, құрылымдық биологияда танымалдыққа ие болды. Трансмиссиялық электронды криомикроскопияның пайдалылығы оның кез келген жолмен боялмаған немесе бекітілмеген үлгілерді байқауға мүмкіндік беруінен туындайды, оларды туған орталарында көрсетеді. Бұл рентген кристаллографиясына қарама-қарсы, бұл үлгілерді кристалдастыруды талап етеді, бұл қиын болуы мүмкін және оларды физиологиялық емес ортаға орналастыру, бұл кейде функционалдық маңызды емес конформациялық өзгерістерге әкелуі мүмкін. Электронды детекторлар технологиясының, әсіресе DED (Direct Electron Detectors) жетістіктері, сондай-ақ программалық бейнелеудің қуатты алгоритмдері макромолекулалық құрылымдарды атомдық қанықтықта анықтауға мүмкіндік берді. Суреттелген макромолекулаларға вирустар, рибосомалар, митохондриялар, иондық арналар және фермент кешендері жатады. 2018 жылдан бастап криоэлектрондық эмуляторды гемоглобин (64 кДА) сияқты кішкентай құрылымдарға және 1,8 Å-ге дейінгі ажыратылымдыққа қолдануға болады. 2019 жылы криоэлектрондық құрылымдар ақуыздық деректер банкіне салынған құрылымдардың 2,5% -ын құрады және бұл сан өсіп келеді. Криоэлектроэлектроэлектрографияның бір түрі - криоэлектронды томография (КЭТ), онда 2D-суреттерден 3D-бейнелеу жасалады.

Даму

CryoTEM-тің бастапқы негіздемесі биологиялық үлгілердің радиациялық зақымдануына қарсы күрес құралы ретінде болды. Электрондық микроскоппен бір үлгіге сурет алу үшін қажетті сәулелену мөлшері өте жоғары, сондықтан ол нәзік құрылымдарға зақым келтірудің ықтимал көзі болуы мүмкін. Сонымен қатар, электронды микроскоптың бағанында талап етілетін жоғары вакуум үлгі үшін ортаны өте қатал етеді. Вакуум мәселесі теріс бояуларды енгізу арқылы ішінара шешілді, бірақ теріс бояулармен биологиялық үлгілер үлгі сусыздалған кезде құрылымдық құлдырауға ұшырайды. Үлгілерді сублимациялық температурадан төмен мұзға салу ертеректе қарастырылған мүмкіндік болды, бірақ су мұздаған кезде төмен тығыздықтағы кристалдық торға орналасуға бейім және бұл оған салынған кез-келген нәрсенің құрылымын жоя алады. 1980 жылдардың басында қатты дене физикасын зерттейтін бірнеше топтар шыны тәрізді мұзды жоғары қысыммен немесе тез мұздату арқылы өндіруге тырысты. 1984 жылы Жакс Дюбоше бастаған Еуропалық молекулалық биология зертханасының тобы аденовирустың судың шыныланған қабатына енген суреттерін көрсетті. Бұл мақала жалпы алғанда криоэлектрондық технологияның бастауы болып саналады, ал бұл техника әлемдегі көптеген зертханаларда әдеттегідей дамыған. Кескінге түсіру үшін пайдаланылатын электрондардың энергиясы (80300 кВ) ковалентті байланыстарды бұзуға жеткілікті жоғары. Суреттеу үлгілері сәулеленуден зақымдануға бейім болған кезде, суретті алу үшін пайдаланылатын электронды экспозицияны шектеу қажет. Бұл кіші экспозиция үшін арнайы бағдарламалық қамтамасыз етуді қолдана отырып, мыңдаған, тіпті миллиондаған бірдей мұздатылған молекулалардың суреттерін таңдап, туралап, орташасын шығарып, жоғары ажыратылатын карталар алу қажет. 2012 жылы тікелей электронды детекторларды және жақсы есептеу алгоритмдерін енгізу арқылы құрылымдық ерекшеліктердің айтарлықтай жақсаруына қол жеткізілді. Содан бері жоғары ажыратылымға қол жеткізілді, соның ішінде 2015 жылы бактериялық β-галактозидаза ферментінің 2,2 Å құрылымы және 2016 жылы глутамат дегидрогеназаның 1,8 Å құрылымы. Криоэлектрондық эмулятор әртүрлі вирустардың, соның ішінде Зика вирусының құрылымын анықтау үшін де қолданылған және ол шплицеосома сияқты үлкен кешендерге қолданылған. 2017 жылы химия саласындағы Нобель сыйлығы Жак Дюбоше, Йоахим Франк және Ричард Хендерсонға "раствордағы биомолекулалардың құрылымын жоғары ажыратылыммен анықтау үшін криоэлектрондық микроскопияны жасағаны үшін" бірлесіп берілді.

Ұсақ пленка

Биологиялық материал электронды микроскопия желісіне таратылады және тез мұздату арқылы, әдетте сұйық азот температурасына жақын сұйық этанда мұздатылған сулы күйінде сақталады. Өрнектерді сұйық азот температурасында немесе одан да суықта ұстап, оларды электронды микроскоп бағанының жоғары вакуумына енгізуге болады. Көптеген биологиялық үлгілер өте радио сезімтал, сондықтан оларды төмен дозалы техникамен суретке түсіру керек (пайдалы, беріліс электронды криомикроскопияның төмен температурасы радиациялық зақымданудан қосымша қорғаныс факторын қамтамасыз етеді). Сондықтан суреттер өте шулы. Кейбір биологиялық жүйелер үшін сигнал мен шу аралығын арттыру үшін суреттерді орташалау және бір бөлшекті талдау деп аталатын әдісті қолдана отырып, үлгі туралы жоғары ажыратылымдағы ақпаратты алу мүмкін. Бұл әдіс жалпы алғанда орташаланған заттардың бірдей болуын талап етеді, дегенмен кейбір шектеулі конформациялық гетерогенділікті зерттеуге болады (мысалы, рибосома). Белсенді кешендер мен вирустардың КриоТЭМ суреттерінен алынған үш өлшемді реконструкциялар нанометрлік немесе атомдық қашықтыққа жуық шешімге қол жеткізілді, бұл осы үлкен жиынтықтың құрылымы мен биологиясына жаңа түсінік беруге мүмкіндік береді. Белсенің реттелген массивтерін, мысалы трансмембраналық белоктардың 2D кристалдары немесе белдіктердің спиральді массивтерін талдау, сондай-ақ үлгі туралы жоғары ажыратылымдағы ақпаратты ұсына алатын орташалау түрін жасауға мүмкіндік береді. Бұл техниканы электронды кристаллография деп атайды.

Шынылы кесінділер

Ұсақ пленка әдісі жұқа үлгілермен (әдетте < 500 нм) шектеледі, өйткені электрондар бірнеше шашырау оқиғаларысыз қалың үлгілерді кесіп өте алмайды. Қалың үлгілерді этанға (қалыңдығы ондаған мкм-ге дейін) немесе көбірек жоғары қысымды мұздату арқылы (жүздеген мкм-ге дейін) тұндыру арқылы (криофиксация) шыныландыруға болады. Оларды криоультрамикротомдағы алмаздық пышақпен - 135 °C-тан төмен температурада (девитрификация температурасы) жұқа кесінділерге (40 - 200 нм қалыңдықта) кесуге болады. Бөлшектер электронды микроскоп желісіне жиналады және жұқа пленкамен шыныланған үлгі сияқты бейнеленеді. Бұл әдіс шыны денелер секцияларының (CEMOVIS) немесе мұздатылған гидратацияланған секциялардың электронды криомикроскопиясы деп аталады.

Материал үлгілері

Кристалданған биологиялық үлгілерді суретке түсіруден басқа, CryoTEM сонымен қатар стандартты бөлме температурасындағы электронды микроскопияны қолдану арқылы суретке түсіруге вакуумда өте ұшпалы материал үлгілерін суретке түсіруге де қолдануға болады. Мысалы, сұйық қатты интерфейстердің шыныланған бөліктерін CryoTEM арқылы талдау үшін алуға болады, ал электронды микроскоптардың вакуумда сублимацияға бейім күкіртті CryoTEM-де тұрақтандыруға және бейнелеуге болады.

Крио-ТЭМ-де бейне өңдеу

Электрондық микроскопияның көпшілік тәсілдерінде материалдың ең жақсы ажыратылатын суретін алуға тырысса да, крио-ТЭМ-де бұл әрқашан бола бермейді. Жоғары ажыратылатын суреттердің барлық артықшылықтарынан басқа, сигнал мен шудың арақатынасы әр бөлшектің бағытын белгілеуге кедергі келтіретін негізгі кедергі болып табылады. Мысалы, макромолекулалық кешендерде бейнелеу кезінде 3D-ден 2D-ге жобаланатын бірнеше түрлі құрылымдар бар және егер олар ажыратылмаса, бейне өңдеу нәтижесі бұлыңғыр болады. Сондықтан ықтималдық тәсілдер осы зерттеу түрінде күштірек болады. Қазіргі кезде криоэлектрондық бейнелерді өңдеуде кеңінен қолданылатын екі танымал тәсіл бар, олар 1998 жылы ашылған максималды ықтималдылық әдісі және салыстырмалы түрде жақында бейес әдісі. Бұл салада ең жоғары ықтималдықты бағалау әдісі статистикадан келеді. Мұнда бөлшектердің барлық ықтимал бағыттары жинақталып, нәтижесінде ықтималдық үлестірімі алынады. Біз оны бөлшектердің сурет бойынша тура бағытын алатын ең кіші квадратты бағалаумен салыстыра аламыз. Осылайша, үлгідегі бөлшектер тиісті ықтималдықтармен салмақталған есептеулерден кейін "қаңқақты" бағыттарды алады. Бүкіл процесс қайталанатын және әрбір келесі қайталаумен модель жақсарады. Нақты құрылымды дәл көрсететін модель жасау үшін жақсы жағдайлар деректерде тым көп шу жоқ және бөлшектердің артықшылықты бағыты жоқ. Ең жоғарғы ықтималдыққа негізделген әдістің басты кемшілігі - нәтиже бастапқы болжамға байланысты және модельді оңтайландыру кейде жергілікті минимумға тұрып қалуы мүмкін. Қазір крио-ТЭМ-де қолданылатын Байес әдісі табиғатынан эмпирикалық. Бұл бөлшектердің таралуы бастапқы деректер жиынтығына негізделген дегенді білдіреді. Сол сияқты, әдеттегі Бейес әдісінде деректер байқалғаннан кейін өзгеріске ұшыраған тұрақты алдын ала ықтималдық бар. Ең жоғарғы ықтималдық бағасынан негізгі айырмашылық қайта құру кезінде шуды азайта отырып, алынған карталарды тегістеуге көмектесетін арнайы қайта құру терминіне жатады. бағдарлама крио-ТЭМ саласында кеңінен таралды. Ол қайта құрылған суреттердің ажыратылуын жақсартатын түзетулер қатарын ұсынады, Python тілін қолдана отырып, жан-жақты скрипттерді іске асыруға мүмкіндік береді және 2D / 3D модельдерді жіктеудің немесе de novo модельдерді құрудың әдеттегі міндеттерін орындайды.