冷凍電鏡圖像重構的案例
最新冷凍電鏡(cryo-EM)圖像重構GPU工作站配置推薦2021v3
RTX3090處理能力的測試截圖：
相關測試證明 RTX3090比上一代RTX2080ti，3D分類 加速40%，二維分類加速70%
數據來源：https://www.linuxvixion.com/blog/relion-fastest-ever-benchmark/
（二）UltraLAB冷凍電鏡計算設備機型介紹
西安坤隆計算機科技有限公司自2019年推出基于冷凍電鏡圖像重構工作站配置方案，至今已二年多，UltraLAB工作站將升級換代，推出新機型配置方案，其特點具有架構更新、計算速度更快、存儲容量更大。
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冷凍電鏡(cryo-EM)三維圖像重構軟件Relion工作站配置探討
單顆粒冷凍電鏡是結構生物學研究的重要手段之一，冷凍電鏡的模型重構通常需要對幾萬甚至幾十萬張投影圖片進行分析、組裝和優化，計算量巨大，這需要先進的計算架構配合有效的算法才能實現。
Relion是專門為低溫電子顯微鏡（cryo-EM）設計的圖像處理軟件。由MRC分子生物學實驗室的Sjors Scheres組開發的Relion框架正在革新冷凍電磁領域。該軟件在通過電子冷凍顯微鏡數據的單顆粒分析來優化大分子結構。Relion采用經驗貝葉斯方法對多個3D重建或2D類平均值進行細化。借助GPU CUDA并行計算架構，改進了算法，GPU解決了Cryo-EM中計算量最大的過程，例如粒子自動選取，2D和3D圖像分類以及高分辨率圖像細化。
展開 冷凍電鏡圖像重構與高速圖形工作站硬件配置推薦23v4
冷凍電鏡圖像重建是利用冷凍電鏡成像技術獲得的低分辨率圖像，通過計算機技術重建出生物大分子的高分辨率三維結構的技術。這種技術在生物學和材料科學等領域中得到了廣泛應用，特別是用于研究生物分子的結構。
冷凍電鏡圖像重建主要用途：
研究生物大分子的結構和功能：冷凍電鏡圖像重建可以提供生物大分子的原子級結構信息，從而幫助研究人員深入了解生物大分子的結構和功能。
設計和開發新藥：冷凍電鏡圖像重建可以幫助研究人員了解藥物與靶標分子的相互作用，從而設計和開發更有效的藥物。
診斷疾病：冷凍電鏡圖像重建可以幫助研究人員了解疾病相關蛋白質的結構和功能，從而開發新的診斷方法和治療方法。
冷凍電鏡圖像重建的關鍵算法：
圖像處理算法：用于對冷凍電鏡圖像進行預處理，包括噪聲濾波、圖像對齊、圖像配準等。
重建算法：用于從預處理后的圖像中重建出生物大分子的三維結構。常用的重建算法包括：
迭代重建算法：迭代地更新模型參數，直到達到收斂。
非迭代重建算法：直接計算模型參數，無需迭代。
后處理算法：用于對重建后的結構進行后處理，包括去噪、去模糊、去折疊等。
常用的冷凍電鏡圖像重建軟件：
§ EMAN2（Electron Microscopy ANalysis 2）：由美國能源部阿貢國家實驗室開發的軟件，是冷凍電鏡圖像重建領域最早的軟件之一。也是用于冷凍電鏡圖像處理的開源軟件。
§ IMOD（3D Image Modeling）：由美國斯坦福大學開發的軟件，是冷凍電鏡圖像重建領域最廣泛使用的軟件之一。是用于冷凍電鏡圖像處理的開源軟件。
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性能超DGX Station A100-圖靈超算工作站GR420M介紹
478mm，高度674mm
電源：2000w，金牌，數量1~2個
硬盤位：16個3.5”，2個5.25”
PCI擴展槽：6*PCIe 4.0 x16，1*PCIe 4.0 x8
后置端口：6個USB 3.2G2，2個萬兆和2個千兆以太，8聲道音頻
前置端口：2個USB 2.0/3.0
10
系統優化
CPU自動超頻加速、高性能低延遲加速
11
提升性能硬件可選
1）CPU+GPU異構計算架構
2）圖形生成架構
3）系統盤高io、高帶寬架構
4）高io并行存儲架構
12
顯示器
可選，支分辨率：高清、2K、4K
13
操作系統
支持Windows10，Windows Server 2016/2019
支持 Linux 全系列（Redhat、Ubuntu、Centos等）
支持虛擬、私有云、共享圖形服務系統
14
噪音控制
基于辦公環境，滿負荷計算，噪音低于45分貝
15
應用領域
深度學習、電磁仿真、分子動力學、視頻后期、動畫渲染等
典型應用領域
計算類
人工智能、深度學習、機器學習 Tensorflow,Torch,Café,Nvidia DIGITS
科學計算、數值模擬、數學規劃 Matlab、Mathematica、Octave、Gurobi…
電磁場仿真 HFSS、CST Studio Suit、Feko、安捷倫…
分子動力模擬、冷凍電鏡圖像重構
展開 冷凍電鏡研究電池SEI結構取得系列進展！
研究的透射電鏡數據在南方科技大學皮米中心和冷凍電鏡中心完成。研究得到了南科大冷凍電鏡中心負責人王培毅的大力支持。
來源：南方科技大學新聞網。
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冷凍電鏡研究電池SEI結構取得系列進展
研究的透射電鏡數據在南方科技大學皮米中心和冷凍電鏡中心完成。研究得到了南科大冷凍電鏡中心負責人王培毅的大力支持。
論文鏈接：
https://doi.org/10.1038/s41467-021-23368-6
https://doi.org/10.1002/adma.202100404
本文來自“南方科技大學”。
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展開 千分之一納米精度，超高分辨率電鏡圖像
定量結構圖像解譯，通常依賴于密集的圖像模擬和建模。直接檢索樣品電位，需要解決非線性，多重散射的反問題。人們已經通過不同的方法進行了改進，其中大多數是基于布洛赫波理論，通過對晶體樣品的不同布拉格光束相移。不幸的是，由于需要確定大量未知的結構因素，這些方法在具有大單胞或非周期結構的一般樣本中，變得極為困難。
疊層成像，是另一種相位檢索方法，最早可追溯到Hoppe在20世紀60年代的工作。現代的、堅固的裝置，使用多重強度測量——通常是通過掃描擴展樣本的一個小探針，來收集一系列衍射圖案。先驗知識，不需要對樣本結構進行周期性或對稱性約束。該方法，已廣泛應用于可見光成像和X射線成像領域。直到最近，在電子顯微鏡中，電子疊層成像，一直受到樣品厚度和探測器性能的限制。
二維(2D)材料和直接電子探測器的發展，引起了更廣泛的新興趣。對于薄樣品，如2D材料，電子疊層成像技術，已經實現了2.5倍透鏡衍射極限的成像分辨率，達到了39 pm的阿貝分辨率。然而，這種超分辨率方法只能可靠地應用于小于幾納米的樣品，而在較厚的樣品中，分辨率與傳統方法沒有本質上的區別。對于許多塊狀材料來說，這種薄的樣品實際上是難以實現的，這限制了目前在類2D系統中的應用，如扭曲的雙層材料。對于比探針聚焦深度更厚的樣品，研究者們提出了用多層切片表示樣品的多層切片描記法，可以分別檢索所有片的結構。使用可見光成像或X射線成像，有幾個成功的多層疊層顯像。
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