冷冻电子显微镜（Cryo-EM）能够将样品快速冷冻，使生物大分子固定在一个近乎自然的瞬间，从而在接近原子级别的分辨率水平上提供更真实的、未被扭曲的生物分子图像。在这一过程中，图像处理扮演着至关重要的角色。胡名旭博士长期专注于开发冷冻电镜图像处理方面的理论和算法，在国际顶级学术期刊Nature Methods, Nature Communications, Communications Biology, Journal of Structural Biology, Nature, Nature Microbiology, PNAS等发表论文数篇。

当前胡名旭课题组的研究兴趣是：

1、 结合冷冻电镜图像信息（图）和氨基酸序列信息（文），利用图文结合的深度学习模型，发展适用于冷冻电镜的高通量结构解析的数据处理技术。

2、 利用分子支架的对称性特征可显著提高平均后的信噪比的特点，开发在裂解液，特别是叶绿体裂解液中，进行半原位冷冻电镜高通量结构解析的技术。

3、 利用冷冻电镜高通量结构解析，研究生物大分子定向进化的可能性，特别是使用外部能源驱动脂合成的可能性。

胡名旭课题组提倡平等、开放、包容的学术氛围，期待更多科研人员加入，共同发展冷冻电镜的高通量结构解析技术，探索生物大分子工业化应用的场景。

胡名旭提出的CryoSieve颗粒筛选方法极大地提高了冷冻电镜的分辨率和效率，使其性能接近理论极限（Nature Communications, 2023）；CryoPROS通过人工智能生成辅助性颗粒，有效解决了冷冻电镜中因优势取向导致的颗粒角度估计问题（in review）；CryoTRANS利用自监督学习的神经网络速度场，预测冷冻电镜中稀有构象的高分辨率构象（Communications Biology，2024）。

他还提出了在冷冻电镜中使用四元数表示角度的方法，为精确描述和处理分子结构提供了新视角（Journal of Structural Biology, 2020）。此外，他进一步开发出在分子对称性意义下的进行颗粒取向统计的理论框架，并开发了相应的软件包pySymStat（in press）。另外，胡名旭博士曾首次提出并成功实现了逐颗粒相位传递函数参数的精确校正，开发出相应软件THUNDER，显著提升了图像处理的准确性（Nature Methods, 2018）。

2020    清华大学水木学者

2019    清华大学生命科学学院优秀研究奖

2018    清华大学结构生物学高精尖中心卓越青年科学家

*代表共同第一作者，#代表共同通讯作者。

1. Fan, X.*, Zhang, Q.*, Zhang, H., Zhu, J., Ju, L., Shi, Z.^#, Hu, M.^#, Bao, C.^#, 2024. CryoTRANS: predicting high-resolution maps of rare conformations 

from self-supervised trajectories in cryo-EM. Communications Biology.

2. Cai, M.*, Zhu, J.*, Zhang, Q.*, Xu, Y., Shi, Z., Bao C.^#, Hu, M.^#, 2024. Enhancing Density Maps by Removing the Majority of Particles in Single Particle Cryogenic Electron Microscopy Final Stacks. Journal of Visualized Experiments, (207), e66617.

3. Zhu, J.*, Zhang, Q.*, Zhang, H., Shi, Z.^#, Hu, M.^#and Bao, C.^#, 2023. A minority of final stacks yields superior amplitude in single-particle cryo-EM. Nature Communications, 14(1), p.7822. (Top 25 Nature Communications physics articles of 2023; reported on the front page by China Science Daily)

4. Hu, M.^*, Zhang, Q.^*, Yang, J.^# and Li, X.^#, 2020. Unit quaternion description of spatial rotations in 3D electron cryo-microscopy. Journal of Structural Biology, 212(3), p.107601.

5. Hu, M.^*, Yu, H.^*, Gu, K.^*, Wang, Z., Ruan, H., Wang, K., Ren, S., Li, B., Gan, L., Xu, S., Yang, G.^#, Shen Y^#. and Li X.^#, 2018. A particle-filter framework for robust cryo-EM 3D reconstruction. Nature Methods, 15(12), pp.1083-1089.

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