清华大学生命学院李赛团队开发cryo-ET数据一体化实时处理软件

 电冷冻电子断层成像技术（cryo-ET）结合子断层平均技术（STA），是原位结构生物学的关键技术。然而据冷冻电镜数据库（EMDB）统计，其每年仅贡献约10%的电镜结构。现代化高分辨cryo-ET数据处理流程含多个步骤，每个步骤均有多个软件和参数需要筛选和反复试错，各实验室被迫自建方案。

7月28日，清华大学生命学院李赛副教授团队在《自然·通讯》（Nature Communications）发表题为“FlyTomo：一款用于cryo-ET的实时流式数据处理及诊断软件”（FlyTomo: a streamlined software for on-the-fly cryo-ET data processing and diagnosis）的研究论文。FlyTomo可以在采集过程中自动化实时分析数据，几分钟内反馈样品和显微镜状态，让宝贵的机时不再依赖“事后发现问题”。团队希望借此将cryo-ET从少数团队掌握的门槛技术，转变为更多研究者的通用工具。

FlyTomo提供了一个高通量、用户友好的数据处理平台，其能在数据采集过程中，自动完成运动校正、倾转序列重建、断层重建等步骤的一体化处理，数分钟内即可生成断层图像和关键质量指标。研究人员可实时掌握显微镜状态、样品质量，及时调整采集策略。这种“边采集、边分析、边反馈”的工作模式，将滞后的数据分析提前到了实验现场，大幅提升实验效率。

图1.FlyTomo通过实时诊断中间结果

针对传统流程中数据格式需人工转换、数据处理步骤碎片化、手工干预繁琐的痛点，FlyTomo通过图形界面打通了割裂的计算环节，实现从原始数据到结构计算的一体化衔接。针对冷冻细胞薄片有预倾角（pretilt），厚度、污染不均一等问题，FlyTomo内置了冰层厚度智能检测方法。通过自动迭代处理，协助用户轻松评估样品质量并大规模筛选优质数据，有效提升倾转系列对齐效果与断层图像质量。依托软件的高效计算，在单个倾转系列拍摄完成数分钟内，软件即可呈现降噪的断层图像以及关键诊断指标，直接为用户提供多维度监控仪器状态并获取生物靶标，避免收集次优数据。针对传统方式手动筛查问题图像耗时耗力的痛点，FlyTomo可识别问题数据并预警，用户可直接在GUI界面完成交互式修正，提高了筛选准确率和处理效率。为检验软件在真实生物学场景下的性能，研究团队在多种显微镜和相机系统上对FlyTomo进行了严格验证。针对生物膜表面或难以体外重组表达、高度柔性组装的大分子机器（如囊膜病毒、核孔复合物等），FlyTomo内置了专属处理策略。团队以HCoV-229E冠状病毒为例，在数据收集第85.7小时便从病毒表面重构出为5.6Å的S蛋白结构，并最终通过Off-EM-Session模块将分辨率提升至3.9Å。依托FlyTomo的厚度筛选与迭代对齐功能，团队在冷冻聚焦离子束显微镜（cryo-FIB）减薄的冷冻酵母细胞薄片中，成功将核糖体原位解析至4.3Å分辨率，且大部分区域达到Nyquist极限分辨率。实验中常采集到难以利用的缺陷数据。为此，团队选用了一组稳定性欠佳电镜上采集的数据（混杂七种不同的倾转方案）进行测试。通过FlyTomo的诊断，团队筛选出213套倾转序列（TS），最终获得了7.3Å的Gn-Gc（裂谷热病毒表面两种包膜糖蛋白）五聚体结构。该分辨率超过在同台电镜的单颗粒局部重构结果，充分表明了FlyTomo从欠佳数据中“沙里淘金”、挽救珍贵样本的实力。

图2. FlyTomo GUI界面

清华大学生命学院副教授李赛为论文通讯作者，2025级博士生张哲源与博士后彭程为共同第一作者。2023级博士生张伟平、2025届博士生梁佳明、2023级博士生刘可欣、博士后陈勇(已出站)、博士后张俊霞(已出站)、博士后梁瑞、博士后宋雨桐(已出站)为软件测试、反馈和数据提供做出了大量工作。

本研究得到国家自然科学基金委、膜生物学国家重点实验室、北京生物结构前沿研究中心、清华-北大生命科学联合中心的合力支持和国家自然科学基金cryo-ET重点专项（32241031）、清华大学笃实基金的资金支持。

原文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-026-75998-3

供稿：生命学院

编辑：刘芳芳

审核：周襄楠