冷冻电镜技术是结构生物学的重要研究方法,其原理是利用透射电子显微镜获取蛋白质在玻璃态冰中的二维投影,然后使用算法重构蛋白质的三维密度图,最后在密度图中搭建蛋白质的原子模型。近年来,得益于电镜成像技术、三维重构算法和计算能力的进步,冷冻电镜技术能够获得较小分子量、低对称性蛋白质的高分辨率密度图。但是,已有研究表明冷冻电镜密度图的体素误差最高可达5%,这样的误差将会严重影响高分辨率密度图的模型搭建。因此,在模型搭建之前必须确保密度图的体素误差处于较低水平。而现有的体素误差修正方法依赖于已知的原子模型,对于不存在已知模型的密度图无法进行修正。体素误差修正是高分辨率冷冻电镜模型搭建过程中需要解决的重要问题。此外,目前的高分辨率冷冻电镜模型搭建仍然由人工完成,还没有面向高分辨率冷冻电镜密度图进行从头搭建的算法。人工进行模型搭建是一件极其耗时且易错的工作,自动模型搭建算法可以极大的降低人工建模的工作量。在本论文中,我们构建了基于冷冻电镜密度图的特征模板,并提出一系列基于模板匹配方法的原子模型搭建算法。这些算法不仅解决了冷冻电镜密度图体素误差修正的问题,并且实现了全自动的从头模型搭建。通过数据测试表明,我们构建的模板可以很好的代表冷冻电镜密度图的特征。使用该模板进行体素误差修正可以将5%的体素误差修正至0.59%,在最好情况下修正后的误差低至0.06%。此外,我们通过实际的建模比对发现0.5%左右的体素误差不会对模型搭建造成显著影响。对于自动模型搭建,我们的算法进行完整建模的结果比晶体学的从头建模算法更好,其耗时也远低于人工模型搭建:分子量约为1 MDa的蛋白质,进行完整建模的时间为23.5小时。综上所述,本研究针对高分辨率冷冻电镜密度图,提出了基于模板匹配的模型搭建算法。这些算法可以将冷冻电镜密度图的体素误差修正至可忽略的程度,解决了此前体素误差难以修正的问题,并且通过全自动的模型搭建极大的降低了人工建模的工作量,为高分辨率电镜模型搭建方法的发展起到促进作用。