Challenges in Biological Cryo Electron Microscopy: Faraday Discussion 240
Les progrès de la cryo-microscopie électronique ouvrent de nouvelles perspectives dans le domaine de la biologie structurale et le développement de la cryo-microscopie électronique en tant qu'outil de base pour la biologie structurale au niveau atomique suscite actuellement un grand intérêt. De nombreuses techniques structurales peuvent fournir des informations au niveau atomique ou quasi atomique, mais ne permettent pas d'étudier les protéines dans leur environnement naturel, par exemple dans un compartiment cellulaire. La cryo-microscopie électronique offre cette possibilité, mais malgré les améliorations massives apportées récemment à la cryo-microscopie électronique à une seule particule, l'obtention d'informations structurales de niveau inférieur à 2 reste un défi majeur. La cryo-microscopie électronique a connu des développements significatifs dans la conception des microscopes, la technologie des caméras et les régimes de traitement des données, mais il reste des défis importants à relever et des opportunités à explorer, dont beaucoup doivent être abordés par la communauté dans son ensemble, plutôt que par des groupes individuels. Par exemple, la préparation des échantillons est au cœur de la microscopie électronique et constitue actuellement un goulot d'étranglement important dans de nombreuses expériences, et il existe des problèmes significatifs pour garantir l'intégrité du champ en termes de traitement d'images à faible rapport signal/bruit inhérent.
Ce volume rassemble des chercheurs de premier plan du Royaume-Uni et de la communauté internationale de la cryo-microscopie électronique pour discuter des développements actuels et des nouveaux défis dans ce domaine.
Les thèmes abordés dans ce volume sont les suivants :
Préparation d'échantillons en cryomicroscopie électronique à particule unique.
Repousser les limites de la cryomicroscopie électronique à particule unique.
Analyse tomographique, CLEM.
Validation des cartes/modèles et apprentissage automatique en EM.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)