C2020马来西亚令吉：对的改进西姆迪普和MRC图像处理程序

J.M.肖特,C.M.帕尔默,T.伯恩利,M.D.Winn博士,Q.张,B.V.文卡塔兰·普拉萨德,S.Chen先生,R.A.克劳瑟,P.N.T.安文和R.亨德森

描述了MRC图像处理软件包的更新。它包括对西姆迪普用于螺旋组件图像或倾斜对单粒子低温EM图像的显示程序。

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关于低温EM数据存档和验证的社区建议

本白皮书介绍了向wwPDB、EMDB和低温EM社区提供的有关单粒子结构和体积的存档和验证的建议。

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`Cryo-EM’：电子冷冻显微镜、冷冻电子显微镜或其他？

R.亨德森和S.哈斯奈

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开发低温VR，一个用于实际低温电磁操作的虚拟现实培训系统

J.董,D.李,K.Ozcan公司,D.万,W.Jiang（新疆）和Y.Chen先生

本文描述了低温VR，低温电磁设备的虚拟现实训练系统。低温VR通过一个安全且可访问的虚拟环境，为用户提供低温EM实验程序的体验，从而提供独特的学习机会。

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100keV的CryoEM：示范与展望

K.奈德诺娃,G.麦克马伦,M.J.皮特,Y.Lee先生,P.C.爱德华兹,S.Chen先生,E.莱希,S.Scotcher公司,R.亨德森和C.J.Russo公司

用100keV的单粒子冷冻EM测定了几种结构，并考虑了其对未来电子冷冻显微镜的影响。

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eBIC低温EM设备处理管道的基于服务的方法

A.霍斯特曼,S.钻机,Y.Chaban（查班）,D.K.克莱尔,G.de Freitas公司,D.农民,A.豪,K.L.莫里斯和D.哈顿

在采集过程中，低温电磁管道的自动化以帮助数据质量分析带来了许多挑战，尤其是在预期数据速率较高的设施中。演示了如何使用部署在Diamond Light Source的本地云计算集群上的现代基于服务的架构来应对其中一些挑战，专注于为电子断层扫描提供早期处理管道，该管道在倾斜系列采集的几分钟内产生首次尝试重建的体积。

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CryoEM公司IUCrJ大学：一个新时代

S.Subramaniam公司,杜尔布兰特和R.亨德森

在这篇综述中，我们简要概述了电子冷冻显微镜（cryoEM）的最新进展，并解释了为什么该杂志IUCrJ大学可以为涵盖低温EM领域许多当前和未来发展的出版物提供一个天然的家。

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学习使用托勒密

P.T.金,A.J.诺贝尔,A.程和T.贝普勒

托勒密使用深度学习和计算机视觉在低温电磁数据采集中实现多尺度目标定位的自动化。它可以在连续放大的水平上准确地找到感兴趣的目标（“正方形”和“孔洞”）并对其进行排序，并在样品和显微镜上进行推广。

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甘油作为单粒子冷冻电镜样品可接受添加剂的案例

B.巴桑塔,M.M.Hirschi先生,D.A.格罗特扬和G.C.着陆器

研究表明，在单粒子冷冻EM缓冲液中加入甘油并不排除高分辨率结构测定，如小鼠脱铁蛋白（～500 kDa）的～2.3°分辨率重建和兔肌肉醛缩酶（～160 kDa(v（v）/v（v）)甘油。

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全自动多网格低温EM筛查智能Leginon

A.程,P.T.金,H.Kuang先生,J.H.门德斯,蔡永道（E.Y.D.Chua）,K.马鲁西,H.魏,A.锯,M.F.阿拉贡,V.塞族诺夫斯基,K.内塞鲁,E.T.工程,C.S.波特,B.卡拉格,T.贝普勒和A.J.诺贝尔

聪明的退伍军人利用新的机器学习算法以及新的显微镜和图像处理算法，实现无人值守的多网格低温EM筛查。智能Leginon自动屏幕将显微镜操作员的典型操作时间从～6小时减少到<10分钟，并在正常工作时间之外恢复大量空闲的显微镜时间。

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