Structures Frozen in Time: Application of Basic Cryogenic Electron Microscopy in an Undergraduate Lab
Notice bibliographique
Résumé
Cryogenic electron microscopy (cryo-EM) is a powerful technique capable of characterizing large protein complexes that are otherwise impossible to characterize using traditional crystallography methods. Cryo-EM has played a pivotal role in our understanding of the structure–function relationship of the spike proteins on the COVID-19 viral capsule, allowing for the rapid development of therapeutics and vaccines in our quest to end the COVID-19 pandemic. The relevance of cryo-EM to this global event advocates for its incorporation into undergraduate chemistry curricula. In fact, highlighting the importance and applicability of a technique to students allows for a better retention of knowledge. Therefore, in this laboratory exercise, we introduce the concepts and application of cryo-EM as a structural characterization tool in an upper-year undergraduate class. Furthermore, with the aid of three-dimensional (3D) printing, the concepts of tomography are introduced, allowing students to understand the construction of a 3D model from a collection of 2D images through cryo-EM. According to student responses, this lab module was well-received, and the 3D-printed model indeed added to their learning experience. While cryo-EM is a specialized technique that may not be available to some educational institutions, those with access should consider its incorporation into their curriculum, thereby exposing students to a breadth of structural characterization techniques that broaden their learning experience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».