内部结构

荷兰研究人员拍摄到的世界首张原子结构图，图中颜色不同是因为原子内部微粒密度不同。　　荷兰物质基础研究基金会的研究人员日前拍摄到了世界首张原子内部结构照片。 在这项开创性实验中，研究人员用激光、显微镜和能够把拍摄对象放大2万倍的特殊镜头对氢原子内部进行观察研究，并对其进行拍摄。该研究小组的负责人阿尼塔斯托多纳说：“我们对这一成果非常满意。”这项实验颠覆了量子物理学家们的观念。之前，由于原子内部微粒非常微小、脆弱，拍摄原子内部结构照片曾被认为是不可能完成的任务。　　研究人员介绍称，选择氢元素作为研究对象，是因为它结构简单，拍摄氢的原子照片要比获取其他元素原子照片更为容易。目前，该小组将研究目标转向结构更为复杂的氦元素，研究是否成功还有待确认。　　对于这项实验，加拿大渥太华大学物理学家杰夫伦德恩表示：“这个实验很有趣，这主要是因为它的研究对象是氢元素。”氢元素广泛存在于宇宙万物中。 伦德恩指出，该研究小组基本上开创了一项新技术，它将成为科学家们“一个非常有用的工具”。

据美国物理学家组织网近日报道，英国科技设施委员会(STFC)将和格拉斯哥大学合作，建造迄今为止拍摄速度最快的X射线摄影机：每秒450万帧，可记录瞬间爆发的图像。将它安装于大型研究设备上，有助于从分子和原子水平揭示物质内部结构，开发新型药物及用于其他重要研究领域。　　该摄影机也是英国科技设施委员会与欧洲X射线自由电子激光仪(X射线自由电子a激光仪)合作的首批实验终端设备之一，将于明年交付欧洲X射线自由电子激光仪委员会，并于2015年开始运行。欧洲X射线自由电子激光仪委员会代表团在参观了英国科技设施委员会之后，已经签订了300万英镑的样机建造合约。　　欧洲X射线自由电子激光仪位于德国北部汉堡附近，由德国牵头，欧洲11个国家共同合作建造，总耗资达10亿欧元，设施长约3.4公里。利用超导加速技术给电子加速，其产生的X射线闪光比传统X光源要亮10亿倍，每次闪光持续不到10亿亿分之一秒。利用这一激光高强度、短脉冲的属性，使拍摄单个分子三维结构的X射线图像成为可能。而目前最先进的X光摄影机只有通过X光束持续不断地轰击物体才能拍摄，X射线自由电子激光仪产生的极短暂而高强度闪光并不适合。　　新的摄影机专为X射线自由电子激光仪超短超强的X光而设计，为欧洲X射线自由电子激光仪进一步发挥其强大的探测功能提供了用武之地，有助于理解物质属性，从原子水平绘制病毒结构，精确定位单个细胞的分子组成等。　　英国科技设施委员会蒂姆尼古拉斯博士指出，为X射线自由电子激光仪建造尖端摄影机设备，表明了英国在先进微电子学和高技术成像设备设计方面的能力，也将给人们的生活带来巨大变化。　　欧洲X射线自由电子激光仪开发公司领导马库斯库斯特博士表示，X射线自由电子激光仪代表了欧洲研究设备的主要进步，加上英国科技设施委员会在成像设备制造方面的先进技术，将帮助X射线自由电子激光仪发挥它最大的潜力。

借由高功率显微镜和机器学习，美国科学家研发出一种新算法，可在整个细胞的超高分辨率图像中自动识别大约30种不同类型的细胞器和其他结构。相关论文发表在最新一期的《自然》杂志上。　　领导该COSEM（电子显微镜下细胞分割）项目团队的奥布蕾魏格尔说，这些图像中的细节几乎不可能在整个细胞中手动解析。仅一个细胞的数据就由数万张图像组成，通过这些图像追踪该细胞的所有细胞器，需要一个人花60多年时间。但是新算法可在数小时内绘制出整个细胞。　　除了《自然》上两篇文章外，研究团队还发布了一个数据门户“开放细胞器”，任何人都可通过该门户访问他们创建的数据集和工具。这些资源对于研究细胞器如何保持细胞运行非常宝贵，过去科学家们并不清楚不同细胞器和结构怎样排列——它们如何相互接触及占据多少空间。现在，这些隐藏的关系首次变得可见。　　在过去十年中，研究团队使用高功率电子显微镜从多种细胞中收集了大量数据，包括哺乳动物细胞。　　最新的机器学习工具可在电子显微镜数据中精确定位突触，即神经元之间的连接。研究人员调整了算法来绘制或分割细胞中的细胞器，该分割算法为图像中的每个像素分配一个数字，这个数字反映了像素离最近的突触有多远，算法使用这些数字来识别和标记图像中的所有突触。COSEM算法的工作方式与之类似，但维度更多。研究人员根据每个像素与30种不同类型的细胞器和结构中的每一种的距离对每个像素进行分类。然后，算法整合所有这些数字来预测细胞器的位置。　　研究人员表示，利用这些数字，该算法还能判断特定的数字组合是否合理。例如，一个像素不能既位于内质网内，同时又位于线粒体内。　　为了回答诸如细胞中有多少线粒体或它们的表面积是多少等问题，研究团队构建的算法结合了有关细胞器特征的先验知识。经过两年的工作，COSEM研究团队最终找到了一套算法，可为迄今为止收集的数据生成良好的结果。　　目前，研究团队正在将成像提升到更高的细节水平，并进一步优化工具和资源，创建一个更为广泛的细胞标注数据库和更多种细胞和组织的详细图像。这些成果将支持未来的新研究领域——4D细胞生理学，以了解细胞在构成有机体的不同组织中的相互作用。