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Enregistrement W4412909067 · doi:10.1093/mam/ozaf048.313

Femtosecond Laser-Induced Crystallization of Cytosine Monohydrate for Serial Nano Electron Diffraction Analysis

2025· article· en· W4412909067 sur OpenAlexaffabout
Man Sze Cheng, Sreelaja Pulleri Vadhyar, Ehsan Nikbin, Yasuchika Suzuki, Harmanjot Grewal, Manoel L. da Silva-Neto, R. J. Dwayne Miller

Notice bibliographique

RevueMicroscopy and Microanalysis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueEnzyme Structure and Function
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFemtosecondMaterials scienceCrystallizationLaserNano-CytosineElectron diffractionDiffractionOpticsCrystallographyChemistryDNAPhysicsOrganic chemistryComposite materialBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Determining the atomic structure of materials and molecules is essential for understanding their properties and functions in both materials and life sciences.X-ray crystallography has long been the standard technique, but its reliance on large, well-ordered crystals presents challenges for certain materials, such as membrane proteins [1].Microcrystal electron diffraction (MicroED) has proven effective for solving the structures of biomaterials and small molecules [2].However, its reliance on continuous crystal rotation and high-energy electron exposure limits its applicability to beam-sensitive materials.Recently, serial nano-electron diffraction (SerialNED) has been developed for structure determination of small molecules [3] and proteins [4].Adapted from the snapshot data-collection approach used in serial X-ray crystallography, SerialNED offers key advantages over traditional X-ray diffraction, including lower sample requirements, reduced radiation damage, and comparable resolution [5].A major challenge in SerialNED is the preparation of nanocrystals.Here, we present a novel approach that employs a femtosecond (fs) laser to precisely control the crystallization process [6], enabling the rapid formation of nanocrystals for electron diffraction analysis.This method enhances nucleation efficiency, producing single crystals of organic molecules and proteins with minimal material consumption.By streamlining nanocrystal production, it significantly accelerates the structure determination process compared to conventional batch crystallization techniques.One of our target materials is cytosine, a fundamental DNA base.When cytosine dissolves in water, it forms cytosine monohydrate crystals, which are typically challenging to prepare as nanocrystals suitable for transmission electron microscopy (TEM) analysis due to difficulties in microtoming.Cytosine serves as an excellent testing material not only because it is a DNA base but also because it readily crystallizes [7].After preparing the sample solution, a femtosecond laser (Ti:Sapphire, 800 nm, 35 fs, 1kHz) irradiates it on electron microscopy grids, promoting crystal nucleation.The grids are then dried using a suction unit and prepared for TEM analysis.Using laser-induced crystallization, we successfully generated a relatively large quantity of nanometer-thin cytosine monohydrate crystals.The unit cell parameters and morphology of cytosine monohydrate crystals grown using the femtosecond laser match those grown via conventional methods.These crystals exhibited high-quality diffraction patterns, as illustrated in Fig. 1C.We then applied serial nano-electron diffraction (SerialNED) to these samples, determining the structure with sub-angstrom resolution using a 90 kV electron microscope at room temperature.The experiments were carried out using a Hitachi HT7800 transmission and scanning transmission electron microscope (TEM/STEM), coupled with an X-Spectrum Amber 750K detector, to determine the structure of cytosine monohydrate.Electron diffraction patterns were collected sequentially using the Azorus software package (Hitachi High-Tech Canada Inc.) to map the crystal coordinates.Over 10,000 diffraction patterns were obtained from the sample, enabling the structure to be determined with high resolution (Fig. 2).In summary, femtosecond laser-induced crystallization provides a powerful approach to accelerate and control crystallization processes.This technique enables the production of high-quality single crystals suitable for electron diffraction.By combining this method with SerialNED, it represents a high-throughput solution for structural determination across a wide range of materials [9].

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,712

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
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