冷凍電鏡，全稱冷凍電子顯微鏡技術（Cryo-Electron Microscopy），是應用冷凍固定技術，低溫下使用透射電子顯微鏡觀察樣品的顯微技術，可實現直接觀察液體、半液體及對電子束敏感的樣品，如生物、高分子材料等。冷凍電鏡的出現，不僅解決了生物分子結構解析中的許多難題，還改變了許多生物領域的研究方式，在細胞生物學、醫學、遺傳學等大部分領域都有廣闊的應用前景。

冷凍電鏡流程介紹

樣品冷凍：樣品溶液迅速冷卻，以至于水分子來不及結晶，從而形成對樣品結構幾乎沒有破壞的非結晶固體。
冷凍成像：根據顆粒濃度、分布和取向來篩選樣品，然后獲取一系列圖像，并通過計算提取二維投影圖像。
三維重構：數據經過重構軟件的處理，生成準確、詳細的亞細胞和分子級復雜生物結構3D模型。

三維重構的基本原理和基本步驟如下：

基本原理：
對相同生物大分子的某方向進行投影，再進行調整，疊加平均，提高信噪比，使共同部分的結構信息得到加強，最后對各種不同方向的投影在三維空間中進行重構，從而獲得其三維結構信息。
基本步驟：
(一) 玻璃態樣品的準備。
(二) 粒子的采集：選擇顆粒平均分布的樣品區，進行定位和拍照。
(三) 粒子參量的確定與分類：不同粒子之間的空間關系的確立；粒子分類不僅將大量的原始資料壓縮成若干類，而且在分類的過程中經過平均消除了噪聲。
(四) 3D重構：對大量優質的二位圖像進行三維重構。
(五) 粒子參量的優化：初始重構的投影來優化粒子參量，新計算出來的重構圖像又被用于下一輪的優化。如此反復，直到模型投影和原初的圖像重合。
(六) 提高分辨率：圖像的傅立葉轉換須經過CTF(contrast transfer fuction)調整，為了得到高分辨率的重構圖像，不僅相位要調到預定的分辨率區域，幅度也需要調整。
(七) 分辨率評估和結構解析，評估重構圖像的有效分辨率。

冷凍電鏡三維重構面臨嚴重的科學問題，為解決這些問題，許多軟件應運而生。
- 冷凍電鏡三維重構需采集大量圖像數據，顆粒圖像信噪比極低，成像樣品不均一，顆粒圖像識別軟件Picker可以快速、準確進行蛋白顆粒的挑選。
- 冷凍電鏡三維重構計算時間極其漫長，重構并行軟件EMAN2可以對三維重構結果精度優化，從而獲得高性能計算。
- 在冷凍電鏡中，能夠捕捉到大量高分辨率的圖像，利用RELION這一由GPU加速的開源軟件程序可以來處理并重建3D圖像。

硬件配置推薦

GPU助力冷凍電鏡技術探究內在世界
對冷凍電鏡三維重構技術，受益于GPU 的計算能力，得以在短時間內展開了新的思路。依賴于GPU來加速圖形處理、進而重建高分子結構，通過 GPU 并行加速，實現蛋白顆粒的分組，結構重構以及結果優化。 冷凍電鏡技術，在分子運動過程中將其冷凍，在原子分辨率水平下對其進行描繪，以查看前所未有的生物過程。這讓我們對生命中涉及的化學問題也有了更深的理解，對于新藥開發也具有關鍵性意義。 冷凍電鏡可以幫助更好地理解疾病，甚至找出人體生物鐘相關的蛋白質結構。利用這一技術來探索引起抗生素耐藥性的蛋白質架構，并生成與阿爾茨海默病相關酶的3D結構，這些研究成果為人類生物醫學的發展做出了重大的貢獻。

GPU加速運算指以圖形處理單元(GPU)搭配CPU，藉以加速科學、工程和企業應用。
GPU加速運算提供前所未見的應用效能，能將應用程式中運算密集的工作負載轉移到GPU，并由CPU執行其他程式碼，從而加快應用程式的執行速度。

冷凍電鏡集群典型配置

4U機架式
- 處理器：2 x 英特爾? 至強? Scalable系列處理器
- 硬盤：24 x 2.5“/24 x3.5”熱插拔硬盤
- GPU：支持 8 片GPU卡片

- 2U機架式
- 處理器：2 x Intel? Xeon? Scalable 系列處理器
硬盤：
- 前置8 x  x 2.5”HDD硬盤位
- 內置2 x M.2 SSD硬盤位
- GPU：支持 8 片GPU卡片