他操作控制台，调出了G4的设计架构图。
“而是这台设备对我们而言，最核心的价值在于其三方面的突破性整合。”
他指向第一块屏幕：“第一，是‘时空分辨率的统一’。
“传统结构生物学提供的是静态的、平均化的‘快照’。而G4集成的‘微环境实时反馈与适配系统’，允许我们在接近生理条件下，不仅看到生物大分子的原子级静态结构，更能通过超高速成像和连续倾转技术，捕捉到其行使功能过程中的动态构象变化，甚至是短暂存在的中间态。这意味着，我们或许能‘看到’一个蛋白如何与配体结合，如何变构，如何完成一次催化循环。”
几位院士的眼神瞬间变得聚焦起来。
因为从静态到动态，这是质的飞跃！
陆时羡切换画面，展示出第二点：“第二，是‘高通量与智能化的深度融合’。它搭载的辅助样品预筛选和自动数据采集系统，能够基于初期图像特征，自动识别并优先处理具有结构潜力的样品区域，极大提升了有效数据的获取效率。更重要的是，其内置的机器学习算法能够在数据采集过程中进行实时初步重建和模型优化，实现‘边采集、边解析’，将传统需要数周甚至数月的结构解析周期，缩短到以天甚至小时计。”
他顿了顿，让这个信息被充分消化。
主控室内开始响起一阵低低的惊叹声。
因为这意味着科研流程将被彻底重塑。
“而第三点。”陆时羡的声音带着一种前瞻性的笃定，“也是我们认为最具革命性的一点，是它作为 ‘多尺度结构生物学研究枢纽’ 的潜力。”
他调出了一张复杂的系统连接图。
“这台G4并非孤立运行。它通过超高速数据总线，未来将会与我们研究院的生物超算中心、蛋白质相互作用平台、甚至细胞成像平台实时联动。”
“举个例子：当我们在细胞成像平台观察到某个信号通路激活时，可以立即从细胞中分离出关键蛋白复合物，通过自动化样品制备系统送入G4进行原子结构解析，同时将数据实时传输给超算进行动力学模拟和功能预测。这将形成一个 从细胞到原子、从观察到模拟的闭环研究范式，彻底打破传统结构生物学与其他生命科学分支之间的壁垒。”
他最后总结道：“因此，这台‘泰坦 Krios G4’对我们而言，不仅仅是一台观测工具。它更像是一个强大的‘原子探针’，一个能够融入我们整个‘繁缕’科研生态系统的核心节点。它的目标，是帮助我们回答更根本的生物学问题——不仅仅是‘结构是什么’，更是‘结构如何动态变化以实现功能’，以及‘这些结构如何协同运作，最终涌现出生命现象’。”
陆时羡的解说完毕，主控室内陷入了一片短暂的寂静。
几位院士面面相觑，都能看到彼此眼中的震撼。
他们原本只是来欣赏顶尖硬件，却没想到陆时羡已经为其赋予了如此深远和宏大的战略定位。这已经超越了单纯使用一台仪器，而是在构建一个全新的科研生态系统。
曾福年率先长叹一声，语气中充满了感慨和后生可畏的欣慰：“还是年轻人有魄力啊！换成我，是不敢买这种刚研制得新家伙的。”
“你这不是在买设备，你这是在布局未来啊！看来我们这些老家伙，真的得加紧跟上步伐了，不然连你们的车尾灯都看不到了。”
王丰也苦笑摇头：“原本以为只是来看个新鲜，没想到是来上了一课。从静态到动态，从孤立到整合，从描述到机制……这台G4在你们手里，恐怕真要发挥出百分之两百的威力了。”
彭庆华则更直接，半开玩笑半认真地说：“陆院长，以后我们实验室里要是有重要的膜蛋白样品，能不能借这里的‘宝地’和‘神器’用一用？费用好商量！”
陆时羡顿时无语了：“嗐，彭院士您太客气了，实验室和研究院本来就形同一家，说什么借不借的。”
“更何况‘繁缕’秉承开放合作的理念，未来我们会建立相应的共享机制，欢迎国内外优秀的团队一起来利用这个平台，并共同推动生命科学的发展。”
参观在一种混合着羡慕、敬佩与紧迫感的氛围中结束。
当几位院士离开时，而陆时羡则独自留在主控室，目光再次落在那台沉默的“泰坦”巨兽上。
对于寻常的科研人员而言，大部分人对于仪器的深度了解其实并不算很精通和看重，只要能够驾驭即可，所以他刚刚只说了一下电镜的价值以及对未来的展望。
但对于一个显微镜爱好者来说，值得说道的东西可太多了。
在结构生物学的世界里，冷冻电镜是窥探生命分子奥秘的“神之眼”。
而“泰坦 Krios G4”作为当前全球目前最顶级的商用冷冻电镜，相较于市面上主流机型（如赛默飞的Krios G3i、 Glacios或日立的cRYo ARm 3002），其优势可以说是全方位的代际领先。
首先，在分辨率的极限上，G4实现了历史性突破。 它搭载了最新一代的“冷场发射电子枪”和“单电子计数直接探测器”，使其理论分辨率从G3i的约1.2埃（?）提升至惊人的0.8埃以下。
这不足一个原子直径的尺度，意味着研究者不仅能清晰分辨蛋白质中每个原子的位置，甚至能“看见”水分子网络中氢原子的取向，以及区分溶液中不同的金属离子，达到了近乎化学级别的精度。
其次，在数据通量和效率上，G4带来了革命性提升。
它集成了“全自动智能样品传输与对中系统”，配合新一代高速探测器，将数据采集速度提升了五到八倍。以往需要数天甚至数周才能完成的数据采集量，如今可能在一天内完成。
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