［本站讯］近日，山东大学数学与交叉科学研究中心、教育部非线性期望前沿科学中心杨建益教授团队在冷冻电镜（cryo-EM）原子结构建模算法研发中取得突破性成果，相关研究以“CryoAtom improves model building for cryo-EM”为题发表于Nature子刊Nature Structural & Molecular Biology。数学与交叉科学研究中心博士研究生苏宝泉为第一作者。中心教授杨建益、彭珍玲，德国明斯特大学Alexey Amunts为共同通讯作者。西湖大学生命科学学院黄坤为合作作者。

冷冻电镜是解析生物大分子三维结构的核心技术，从电子密度图构建原子模型是结构解析的“最后一公里”。近年来，蛋白质数据库中冷冻电镜衍生模型数量虽呈指数级增长，但传统建模方法在低分辨率区域解析、建模周期、复杂蛋白复合物处理等方面存在瓶颈，难以满足当前结构生物学研究的高效需求。

CryoAtom算法流程图

CryoAtom方法从多维度实现技术创新：在网络架构上，将AlphaFold2的结构预测框架与冷冻电镜密度图深度融合，采用局部注意力机制并引入全新三维旋转位置编码（3D-RoPE）；在建模流程上，构建“Cα原子预测-全原子结构建模”两步法，先通过3D卷积U-Net网络精准定位Cα原子位置，再经Cryo-Net的增强Transformer网络构建完整原子模型（如图所示）。

实验验证显示，CryoAtom性能优势显著。在1-4Å高分辨率图谱测试中，其模型完整性、backbone RMSD均优于主流方法ModelAngelo；在4-7Å低分辨率图谱中，能为40%的测试样本构建完整性超50%的模型；Amunts团队把CryoAtom应用于多个复杂的密度图，成功从褐藻光合复合物中鉴定出6个未被表征的新蛋白，在1.8 MDa线粒体超复合物中捕捉到15Å的细微构象变化，充分证明CryoAtom在复杂体系解析中的强大能力。

这项研究不仅推进了冷冻电镜领域的技术发展，也为理解复杂生物系统提供了新的工具。随着CryoAtom的进一步发展和应用，有望在生物分子结构研究领域取得更多突破性进展。其源代码和模型参数可在https://github.com/YangLab-SDU/CryoAtom获取。

杨建益教授团队深耕蛋白质与RNA结构预测领域，发展了trRosetta、trRosettaRNA等多个在国际上被广泛使用的结构预测算法，并在第15、16届国际蛋白质结构预测竞赛（CASP)中蝉联冠军。相关研究成果发表于Nature Methods、Nature Structural & Molecular Biology、Nature Computational Science、Nature Communications、PNAS等权威期刊。

这项研究工作得到国家重点研发计划、国家基金委青A、青B及重点项目等基金资助。