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祝贺包承龙/胡名旭/史作强论文入选『自然-通讯』2023年最受欢迎物理学论文Top25榜单

深圳医学科学院 深圳医学科学院
2024-09-03

2024年3月6日,《自然-通讯》杂志Nature Communications官网公布了2023年该杂志各领域最受欢迎的25篇论文(TOP25),排名依据为论文下载数量。包承龙助理教授、胡名旭特聘研究员以及史作强教授于去年12月10日发表的论文 A minority of final stacks yields superior amplitude in single-particle cryo-EM 位列物理学论文TOP25榜单。

这篇论文介绍了三位研究者合作开发的新型迭代单颗粒筛选方法CryoSieve,揭示了在cryo-EM的最终颗粒集中,少量颗粒便能产生更优的振幅。深圳医学科学院公众号曾发文详细介绍,点击下方图片可阅读。

(至文末点击“阅读原文”可获取论文全文)
胡名旭 博士

胡名旭博士2013年本科毕业于清华大学数学物理基科班,2018年博士毕业于清华大学生命科学院。后于北京结构生物学高精尖中心(清华大学)和北京生物结构前沿中心(清华大学)任青年科学家,2023年8月加入深圳医学科学院,担任特聘研究员。

 

冷冻电子显微镜(Cryo-EM)能够将样品快速冷冻,使生物大分子固定在一个近乎自然的瞬间,从而在接近原子级别的分辨率水平上提供更真实的、未被扭曲的生物分子图像。在这一过程中,图像处理扮演着至关重要的角色。胡名旭博士长期专注于开发冷冻电镜图像处理方面的理论和算法,在国际顶级学术期刊Nature Methods, Journal of Structural Biology, Nature, Nature Microbiology, Nature Communications, PNAS等发表论文数篇。他提出的CryoSieve颗粒筛选方法,极大提高了冷冻电镜的分辨率和效率,使其性能接近理论极限;他还提出了在冷冻电镜中使用四元数表示角度的方法,为精确描述和处理分子结构提供了新视角。另外,胡名旭博士曾首次提出并成功实现了对逐颗粒相位传递函数的精确校正,开发出相应软件THUNDER,显著提升了图像处理的准确性。

 

胡名旭课题组的特色在于跨学科范围极广,生物、数学、物理、高性能计算、深度学习以及人工智能等领域融汇于此。课题组提倡平等、开放、包容的学术氛围,期待更多科研人员加入,共同发展冷冻电镜的高通量结构解析技术,融合高通量电镜,深度学习生物大分子结构预测和高速定向进化,探索生物大分子工业化应用的场景。

 

代表性成果

1. Zhu, J., Zhang, Q., Zhang, H., Shi, Z., Hu, M., & Bao, C. (2023). A minority of final stacks yields superior amplitude in single-particle cryo-EM. Nature communications, 14(1), 7822.

 2. Hu, M., Zhang, Q., Yang, J., & Li, X. (2020). Unit quaternion description of spatial rotations in 3D electron cryo-microscopy. Journal of structural biology, 212(3), 107601.

3. Hu, M., Yu, H., Gu, K., Wang, Z., Ruan, H., Wang, K., Ren, S., Li, B., Gan, L., Xu, S., Yang, G., Shen, Y., & Li, X. (2018). A particle-filter framework for robust cryo-EM 3D reconstruction. Nature methods, 15(12), 1083–1089.


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