6月17日，第六届全国冷冻电子显微学与结构生物学专题研讨会隆重召开，研讨会由中国生物物理学会冷冻电子显微学分会(以下简称：中国冷冻电镜分会)主办，北京大学承办，中国电子显微镜学会低温电镜专业委员会协办。下午，冷冻电子显微镜学新技术新方法专题报告会作为大会三大专题之一，在清华大学生命科学学院王宏伟教授和北京大学生命科学学院高宁教授联合主持下，顺利召开。本专题研讨会围绕“冷冻电子显微镜学新技术新方法”共安排了12个专题报告，报告内容涵盖样品制备、电镜技术、数据处理等每个方面，吸引了来自中国大陆、中国香港、美国等地的400多名代表与会。

  作为结构测定技术，X射线晶体学和冷冻电子显微镜(cryo-EM)互为补充，随着晶体学和冷冻电子显微镜分辨率之间的差距不断缩小，大分子复合物的cryo-EM图可当作解决高分辨率结构晶体衍射相位问题的初始模型。香港大学郝权教授在报告《Using Cryo-EM maps for X-ray structure determination》中介绍了一种将X射线晶体学与低温EM相结合的混合方法，用于确定结构。该方法的工作流程包括三个步骤：(1)Cryo-EM图替换：通常应用FSEARCH找到Cryo-EM图的正确翻译和取向，并生成初始的低分辨率图。(2)相位扩展：使用Phenix.resolve进行NCS平均，将Cryo-EM图计算的相位扩展到高分辨率X射线)构建模型： IPCAS通常用相位扩展映射方法生成初始模型，并通过迭代完成模型优化。郝权在报告中展示了一些应用实例。

  郝权作《Using Cryo-EM maps for X-ray structure determination》报告，

  如何从冷冻电镜图像中准确、自动挑选出数以百万计的生物大分子颗粒图像一直是冷冻电镜领域要解决的核心问题之一;深度学习技术能够有效提升单颗粒图像挑选的精度，然而由于颗粒图像的高噪声、训练样本不足等问题，基于深度学习的颗粒挑选工具在实际中存在诸多问题。中国科学院计算技术研究所张法副研究员在《基于深度分割网络的冷冻电镜颗粒图像自动挑选方法》报告中首先介绍一种基于深度分割网络的全自动冷冻电镜颗粒图像挑选算法，将图像分割的思想应用到颗粒图像挑选中，并且解决了训练样本不足的问题，实现了颗粒图像的准确、高效、全自动挑选。

  北京大学毛有东研究员在《All roads lead to ROME: from Cryo-EM imaging to complex dynamics》报告中首先提出一个问题： cryo-EM正在改变结构生物学。什么可能改变cryo-EM本身? 毛有东提出，假设cryo-EM单粒子图像的性质与非平衡统计力学开发的理论和方法相适配，非平衡统计力学中的原理和方法可能会促进发展cryo-EM。报告介绍了他的小组中正在开发的几种方法，这一些方法试图应用非平衡统计机理来推动cryo-EM发展，以用于分析原子级别的极端系统。

  毛有东作《All roads lead to ROME: from Cryo-EM imaging to complex dynamics》报告

  质子连接的单羧酸转运蛋白(MCT)催化单羧酸盐(例如丙酮酸盐和乳酸盐)跨质膜的有效转运。该过程对细胞代谢，细胞间代谢传递和细胞内稳态至关重要。教授在《Cooperative transport mechanism of human monocarboxylate transporter 2 elucidated by Cryo-EM structure》报告中，叶升通过一系列分析人单羧酸转运蛋白2(MCT2)的丙酮酸转运过程，显示运输活性对单羧酸盐浓度的陡峭依赖性。MCT2的低温电子显微结构进一步表明，MCT2的浓度敏感性源于其运送过程中的强亚基配合。该结构显示出向内开放的空腔以及质子和单羧酸结合位点。

  叶升作《Cooperative transport mechanism of human monocarboxylate transporter 2 elucidated by Cryo-EM structure》报告

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