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研制了一种使用深紫外激光器的晶体加工机。该机器可以通过优化晶体尺寸和形状或去除晶体中不必要的部分来改善衍射数据。

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穿过蛋白质晶体的X射线的吸收可能是大分子晶体学系统误差的最大来源。因此,我们正在使用脉冲紫外激光软烧蚀(PULSA)技术[1]开发蛋白质晶体处理系统,以减少系统误差以及低温保护剂的背景散射。为了从有机材料中收集高质量的衍射数据,通常将晶体加工成球形,以保持晶体中X射线的路径长度不变。这大大减少了“X射线吸收”引起的系统误差。虽然成型晶体被认为对蛋白质晶体学是有效的,但由于蛋白质晶体在机械应力作用下极易破碎,因此没有常用的技术来实现这一点。我们正在使用PULSA技术开发蛋白质晶体处理系统。在该系统中,NSL-193L(尼康公司)提出了短脉冲紫外激光(最大功率:1.0μJ/脉冲,波长:193.4 nm,持续时间:小于1.3 nsec),聚焦于4μmφ(FWHM)。聚焦激光由振镜系统控制,照射样品。将此反射镜系统与四轴测角仪相结合,可以将晶体加工成在GUI上容易定义的任意形状。一些蛋白质晶体已成功加工成球形、柱形和方形等形状。在晶体加工成柱形(直径为50μm)的情况下,除了降低吸收效应外,还可以通过去除晶体周围的冷冻保护剂来提高衍射数据的信噪比。这项工作得到了日本文部省“药物发现、信息学和结构生命科学平台”的支持。

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人工智能用于表征连续和旋转晶体学实验图像中的衍射。正向模拟用于训练模型以推断B类单衍射图像中的因子、分辨率和晶体分裂的存在。

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利用生成神经网络的“深度图像先验”特性,开发了一种后处理方法,以缓解多层透视中的层间串扰问题。在某些情况下,在仅使用光子衍射数据重建的切片图像中,可以有效地抑制串扰。

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提出了一种中子劳厄衍射仪强度校正和合并的算法。示例包括使用实验数据与早期劳厄数据处理算法进行比较。

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提出了一种自动识别和去除布拉格相干衍射成像数据中虚假数据的算法。该算法取代了手动识别和删除虚假数据的缓慢过程,大大提高了数据处理效率。

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