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「看見」大腦記憶的生成──超解析 3D 層光定位顯微鏡

研之有物│中央研究院_96
・2020/04/30 ・3667字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 581 ・九年級

  • 撰文|呂杰翰、黃鈺珊、呂萱萱;美術編輯|林洵安

超解析 3D 層光定位顯微鏡

中研院江安世院士、應用科學研究中心陳壁彰助研究員,共同開發了「透化層光定位顯微鏡」,一次解構果蠅全腦的多巴胺神經網路,並可「看見」記憶蛋白在特定神經細胞突觸上的新生,此新技術可望揭開大腦記憶機制的神秘面紗。研究論文已於去(2019)年 10 月 18 日刊登在《自然通訊》(Nature Communications)。跟著研之有物一起來了解!

一個細微的動作、一絲情緒起伏,都是由千絲萬縷的神經網路,以及大量訊息傳遞的化學分子交錯作用的結果。早期心理學家要解析人類的大腦意識活動,必須對照研究對象的夢境和生活史。然而,大多數人一起床夢境就忘掉八成,還要將夢境和更久遠的童年記憶連繫起來,說佛洛伊德有多心累都不為過。

人類的任何情緒和行為,都是大腦千絲萬縷的神經網路,以及大量訊息傳遞的化學分子交錯作用的結果。
圖片來源│iStock

如今神經科學家有螢光蛋白與基因工程等工具在手,可先給予模式生物(如果蠅)特定刺激,然後用螢光定位腦內參與活動的生化分子(如某些與記憶有關的蛋白質分子),了解刺激前後分子如何重新分布,以此推測它們在腦部活動中所扮演的角色。

  • BUT!因為可見光無法穿透較厚的組織,過去研究者只能將腦組織切成薄片,才能用顯微鏡觀察。但切片會破壞大腦的整體性,無法忠實呈現完整的神經結構。

國立清華大學腦科學研究中心、中研院院士江安世與中研院應用科學研究中心助研究員陳壁彰,合作研發出可透視果蠅全腦的超解析 3D 層光定位顯微鏡,並利用化學方法把果蠅大腦變「透明」、可見光能通過,終於得以窺見果蠅腦部深處被螢光標定的單分子神經,藉此建構果蠅全腦神經網路地圖。

去年團隊藉著這項技術,「看見」記憶蛋白在大腦深處特定神經細胞突觸上的新生,初步揭開大腦記憶的神秘面紗。

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精彩故事,是這麼開始的……

解析度、廣度,統統都要!

先來說說傳統顯微鏡的問題!傳統光學顯微術能夠解析的最小距離,大約 250 奈米左右。也就是說,如果兩個發光分子之間的距離小於這個極限,因為光波的繞射特性會使分子影像變得模糊。這個鑑別距離極限,定義了光學成像的「解析度」。

傳統光學顯微術的「繞射極限」,硬生生地限制了科學家一窺腦部全貌的夢想。

大腦神經突觸的大小約在 20 到 40 奈米之間,與腦部分子活動相關的神經結構尺度也在數十奈米。可想而知,運用傳統「粗線條」的光學顯微術觀察大腦,一定會有「見林不見樹」的問題:即使可知大致的神經走向,也無法得知細微變化。但魔鬼,就是藏在細節裡啊~~

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另一方面,傳統顯微鏡還有視野廣度或視野大小的問題。神經突觸的大小是果蠅大腦 ( 約數百微米 ) 的數千分之一。想要解析特定分子在大腦的分布,困難度就像用小小無人機空拍一個籃球場,還要定位籃球場上每隻螞蟻的正確位置。

但在顯微鏡的世界裡,解析度和視野廣度本是兩個極端,想要一種技術、兩種滿足,必須找到非比尋常的解決之道。

關關難過關關過

首先,這種顯微技術必須能夠定位腦神經細胞中個別分子。衡量各種超解析顯微術的優勢與適用範圍,「單分子定位顯微術」(single molecule localization microscopy) 具有數十奈米等級的空間解析度,得以鑑別相距約 20 奈米的分子,恰好符合神經生物學家對解析度的要求,無疑是首選工具。

圖片來源│ 呂杰翰
圖說美化│林洵安

再者,因為神經網路遍佈全腦,並非僅侷限在大腦的表層,此顯微術必須能看得又深又清楚,才能重建果蠅大腦完整的三維影像,提供全面而精密的分子地圖。近年熱議的「層光顯微術」( light-sheet microscopy ) 可快速取得大範圍樣品的影像,成為不二首選

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有關層光顯微鏡的介紹,請見研之有物另一好文〈灑下百道層光,一窺微觀世界的生命律動:「晶格層光顯微鏡」如何為細胞拍攝寫真集〉。

再加上,江安世院士團隊透過生物組織澄清技術,運用化學方法讓果蠅腦變透明、能讓可見光通過,然後以層光掃描透明大腦,輔以上述單分子定位顯微術,即可在短時間內偵測大腦內的個別分子位置,稱為「透化層光定位顯微鏡」。

中研院應用科學研究中心陳壁彰助研究員與透化層光定位顯微鏡。
圖片來源│中研院秘書處

跨領域合作,打開大腦的潘朵拉盒子

有了既定的策略,抽象的概念立刻轉化為一個跨界、甚至跨國的技術整合問題。

陳壁彰助研究員與江安世院士合作,將一個由國家實驗研究院儀器科技中心打造的特殊顯微物鏡,整合入實驗室既有的掃描式貝色層光顯微鏡 (Scanning Bessel beam light-sheet microscope),建構出針對透明化樣品最佳化的超解析顯微鏡。

並應用日本東京大學 Yasuteru Urano 團隊開發的新型閃爍螢光染劑 HMSiR 標定腦內分子,讓每一個參與大腦記憶生成的分子,發出清晰且明亮的光訊號。

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論文第一作者、現任國立清華大學生醫工程與環境科學系助理教授朱麗安興奮地說:身為一個生物學家,使用自己建造的顯微鏡系統,就像打開潘朵拉的盒子,突然什麼都變成可能!

因為商用顯微鏡大多有鏡頭選用、解析度等限制,尤其層光顯微鏡在鏡頭選擇上更是有諸多限制。

那麼,這項新的顯微鏡系統,會對神經科學帶來什麼改革呢?

首先,神經訊號的傳遞仰賴神經突觸電位及神經傳導物質的傳遞,想要了解大腦的活動,必須解析突觸上的細微變化,如蛋白質的生成。以模式生物果蠅為例,神經突觸只有幾百奈米,過去只能仰賴電子顯微鏡。

但電子顯微鏡的樣品製備非常繁複,並需要將組織切片,無法呈現完整的神經結構,一次能看的樣品範圍也很小。電子顯微鏡的另一個問題是「很花時間」。美國珍利亞農場研究園區 (Janelia Research Campus) 所做的全果蠅腦電子顯微鏡連續切片影像,單一個果蠅腦就需花費 16 個月拍攝完成,再經過無數的工程師進行影像處理,不利於統計分析。

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果蠅全腦多巴胺神經多尺度圖像(上),細部的神經結構(左下),以及放大展現出非常複雜、但可經由新顯微術辨識的神經網路(右下)。
圖片來源│陳壁彰

透化層光定位顯微鏡,可在比細胞大將近一萬倍的組織(如果蠅大腦),定位其中所有蛋白質分子,進行果蠅全腦的攝影。而且全腦攝影可在一天之內完成,期間僅需移動樣品四次,大幅降低機械移動造成的誤差與後續影像處理的複雜性。與傳統的顯微技術比較,新技術能在合理的時間內拍攝大量樣品,即時提供生物學家更大的統計樣本。

去 (2019) 年初已初步告捷!新的顯微技術一次解構果蠅全腦的多巴胺神經網路,「看見」記憶蛋白在特定神經細胞突觸上的新生,可望揭開大腦記憶機制的神秘面紗。

看見記憶、解密大腦疾病

昆蟲腦部的蕈狀體分布了一種囊泡單胺運轉蛋白質 (vesicular monoamine transporter),與昆蟲的嗅覺與記憶功能息息相關,是一種在腦部負責訊息傳遞的重要分子。只要標定這種蛋白質分子的精確位置,即可從中歸納出與記憶有關的分子機制。

本次研究發現:在讓果蠅進行特定的記憶訓練後,只有特定的神經突觸會增加囊泡單胺運轉蛋白質表現,顯示這些神經在記憶過程可能肩負重大功能。

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藉由類似的實驗,神經科學家可以釐清神經變化和特定腦部活動的關聯,進一步理解神經在腦部記憶生成的機制,以及神經可塑性 (placiticity) 的變化,破解大腦記憶之謎。

左圖是超解析之果蠅眼部單一神經,右圖是超解析全腦囊泡單胺運轉蛋白在神經上的分佈。
圖片來源│Rapid single-wavelength lightsheet localization microscopy for clarified tissue

另一方面,由於鼠腦被普遍使用於與人類腦部疾病有關的研究,未來江安世院士研究團隊也計畫以此探索老鼠腦,揭密與蛋白質分布有關的機制,對於解答部分人類腦部疾病做出貢獻!

「目前為止,我們已經觀察果蠅在訓練前後的神經活動,並且能夠分辨尺度在數十奈米左右的變化,這對釐清分子在神經可塑性中扮演的角色提供很大的幫助。」朱麗安期許未來:「十年後的目標是將影像解析度提升到 10 奈米,並試著應用於活體,即時觀察神經在腦部活動下的重塑,終極目標是理解學習行為的詳細機制!」

也許不遠的未來,新的顯微技術可以觀察生物學習當下發生的每一個細微腦部變化,解密人之所以為人,是如何從經驗學習成長。

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延伸閱讀

本文轉載自中央研究院研之有物,原文為《「看見」大腦記憶的生成—-超解析 3D 層光定位顯微鏡》,泛科學為宣傳推廣執行單位

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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15 皮米的視界:開啟材料原子分析新紀元
顯微觀點_96
・2026/06/05 ・3801字 ・閱讀時間約 7 分鐘

在材料科學領域,「解析度」決定了人類理解物質世界的深度。最早期的材料科學家只能觀察晶體形貌,到現在能利用精密儀器直接解析單一原子排列模式,每一次解析度的突破,都重新設定了我們對材料的認知框架。

2025年,來自馬里蘭大學與伊利諾大學香檳分校的研究團隊[1],利用電子疊層繞射成像(electron ptychography)技術,成功達到小於 15 皮米(pm,10⁻¹² m)的空間解析度,不僅觀測到單原子級結構變化,更捕捉到低扭角摩爾超晶格的集體振動模式。這項成果不僅更新電子顯微技術的解析度紀錄,也標誌著材料觀測尺度正式進入「原子振動」時代。

原子解析最前線:從「看見結構」到「測量位移」

過去數十年,各種電子顯微技術在解析度競賽中互不相讓,從奈米尺度(nm,10⁻⁹ m)逐步推進至埃米尺度(Å,10-10 m),並逼近原子動態。材料科學研究的解析度不僅影響影像清晰度,更決定科學家提出問題意識的層次。


典型原子間距約為 200–300 pm,而原子因熱振動、應變或電子交互作用產生的位移,往往僅有數十皮米甚至更小。然而,正是這些微小的動態變化,主導了材料的關鍵性質,例如:電子傳輸行為、晶格應變分布、相變機制、超導或拓樸態形成等重要特性。

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當科學家企圖在原子尺度進行影像分析,傳統高解析電子顯微術雖能辨識原子位置,但在量測如此微小位移時,仍受透鏡像差、電子束散射與訊號雜訊限制,多數結果仍需依賴間接推論,而非直接觀測。

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1947年製作的鋁原子模型。來源:Science Museum Group. CC by 4.0

15皮米的意義

1皮米等於千分之一奈米,相當於頭髮直徑的萬億分之一,而多數原子半徑為 50–200 皮米。長期以來,TEM(穿透式電子顯微鏡)與 STEM(掃描式穿透電子顯微鏡)已能解析原子排列,但真實材料中的原子並非靜止,而是不斷受到熱振動、局部應變與電子交互作用影響。

當解析度進入15皮米以下,顯微技術開始出現質性轉變:觀測尺度不再只是確認原子「位在何處」,而是量化原子偏離平衡位置的微小移動,甚至辨識由大量原子共同發生的集體振動模式。

此時,電子顯微鏡首次跨越「結構觀測」與「行為量測」之間的界線,從靜態結構分析工具,轉變為原子動態物理行為的觀測平台。

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在15皮米觀測尺度下,材料不再被視為固定排列的結構,而是一個持續波動與調整的動態系統。微小原子位移即可改變能帶結構,進而影響導電性、磁性與量子相態形成。過去仰賴理論推測的效應,如今開始透過顯微觀測直接驗證。

什麼是電子疊層成像?

電子疊層成像(electron ptychography)是一種結合電子波動性與計算重建的先進成像技術。

電子的波動性在穿過極薄樣品時會產生相位改變。傳統電子顯微鏡主要利用電子強度成像,而疊層成像則透過「重疊掃描」方式逐點量測樣品,完整記錄繞射資訊,並以演算法重建樣品內部的電子分布及入射電子波的振幅與相位。

其核心技術包含重疊掃描:每次量測相鄰區域時,都會包含部分重疊範圍。以及反演重建演算法,能夠推算電子波如何與樣品交互作用。因此,電子層疊成像本質上是種計算式顯微技術。解析度不完全由透鏡決定,而與資料品質、演算法能力密切相關。

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15pm的視界 圖1 1
電子層疊成像基本原理。來源:劉仕彬
圖片2 1
電子層疊成像演算法流程。來源:劉仕彬

電子疊層成像 vs. 傳統電子顯微鏡

與傳統 TEM 或 STEM 相比,電子疊層成像的特殊之處源自其截然不同的成像方式:傳統電子顯微系統依賴電子透鏡直接觀測,一旦資訊遺失便難以復原。而疊層成像透過大量重疊量測形成資料冗餘,以演算法反推出唯一一致的物理解。

層疊成像時,透鏡像差與部分雜訊所造成的失真,可藉由計算反演修正與補回,形成所謂的「計算補償」。因此,解析度在疊層成像中,是資料品質、取樣密度、計算能力彼此交互而成的結果。

顯微系統的角色,也由傳統的影像獲取,演變為結合量測、運算與模型重建的計算式觀測儀器。

嶄新觀測——摩爾相位振動(Phason)

在低扭角雙層二硒化鎢(WSe₂)材料中,兩層晶格僅約 1–3° 的旋轉,即能形成長週期摩爾超晶格,產生複雜應變場與新型集體振動。這種稱為 phason 的集體滑移模式。不同於聲子的局部振動,屬於超低頻集體激發,其頻率位於次 THz 範圍[5],長期難以被直接量測,處於「理論上」存在的狀態。


藉由可達 15 皮米解析度的電子疊層成像,伊利諾大學厄巴納香檳校區的材料工程學家厄德金(E. Ertekin)、黃品珊(音譯。Pinshane Y. Huang)、范德贊德(A. M. van der Zande)與研究團隊在2025年首次成功捕捉phason局部化且具方向性的振動分布,為人類在原子世界的探索立下新里程碑。

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Phason的成功觀測,意味著材料科學不再受限於判斷原子位置,開始能夠直接觀察大量原子協同運動,揭露摩爾超晶格中隱藏的低頻動態自由度。

Phason對材料科學的重要性

一般材料的振動模式通常可透過拉曼或紅外光譜量測,但 phason 的特徵波數低於 1 cm⁻¹ [5],遠低於這些光譜技術的解析能力,訊號容易被背景噪訊淹沒。此外,phason 是一種集體滑移模式,空間上高度局部化且方向性明確,而傳統光譜只提供整體平均訊號,無法展現原子層級的位移分布。


電子疊層成像則能直接量測原子位移,使低頻集體模式得以被視覺化並解析空間分布,將材料分析由「平均結構」提升至「局部動態行為」的細緻層次。

在二維材料與量子材料研究中,微小原子位移即可顯著影響電子結構、熱傳導與電性行為等重要材料特質,因此原子級位移場已成為材料科學核心研究對象之一。在摩爾超晶格中,低頻 phason 振動會影響局部應變,進而可能調變平帶(flat band)與強關聯態,提供理解拓撲量子態的動態調變視角。

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精準量測原子群體振動模式,將能呈現材料的多種特質:

  • 熱穩定性:振動如何影響熱傳導與熱容
  • 電子調控:位移場如何重組能帶結構
  • 缺陷作用:雜質與邊界如何干擾原子群體的協同振動
  • 電子輸運:低頻振動對載子散射與量子輸運的貢獻

材料設計可以從量測結構、測試性能的既有模式,轉向「模擬振動、預測性能」的精準路線,加速開發流程。

Nanomaterial, Graphene, Abstract Background In The Form Of Nanotubes 3d Rendering
石墨烯彎繞而成的管狀結構。來源:Adobe Stock

對半導體與材料檢測的啟示

電子層疊成像技術的突破,也為高階材料檢測開啟潛在發展方向。

針對介面品質,將能超越觀測形貌,進行原子位移量測,達到原子級界面分析。面對精密元件的缺陷與應變量測,在皮米尺度解析局部應變,能提供更精準的製程回饋。

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最後,當顯微系統將超越傳統電子顯微儀器範疇,結合資料處理與演算法,成為智慧分析平台。未來的顯微系統競爭重點,不是專精於非單一性能,而是計算成像與智慧分析整合的整體系統分析能力。

解析度突破 15 皮米,儀器呈現的不只是更清晰的影像,而是能同時理解結構及其動態的材料分析模式。最先進的材料分析平台,能夠精密回報原子的位置,並進一步說明原子如何移動、如何影響元件性能。顯微系統正演進為整合高維資料擷取、即時運算與 AI 分析的計算式平台,加速從研究成果到產業應用的落地整合。

當解析度進入原子振動尺度

在黃品珊等材料工程學家的突破下,電子疊層成像將顯微觀測推向皮米等級,使人類首次能在原子振動尺度理解材料行為。這不僅是儀器性能的提升,更是觀測典範的轉移——原子層級的顯微技術開始從描繪結構,走向量測運動。

原子材料科學正由靜態描述邁入測量動態機制的嶄新階段。對半導體與先進材料產業而言,電子疊層繞射術帶來的原子動態理解能力,將成為高階檢測與智慧分析平台的重要基礎。面對人類的觀測,解析度的疆界持續後退;而人類對材料的理解,正開始深入動態的世界。

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參考資料

  1. Yichao Zhang, Ballal Ahammed, et al. (2025). “Atom-by-atom imaging of moiré phasons with electron ptychography.” Science, 389 (6758), p.423-428. DOI: 10.1126/science.adw7751
    https://www.science.org/doi/10.1126/science.adw7751
  2. “UMD Breakthrough Named Amongst Physics World’s Top 10 of the Year.” Published December 15, 2025, University of Maryland.
    https://mse.umd.edu/news/story/umd-breakthrough-named-amongst-physics-worldrsquos-top-10-of-the-year?utm_source=chatgpt.com
  3. 陳震。<電子層疊繞射成像技術的突破及應用>,《物理》,北京,2023 V.5.
    https://wuli.iphy.ac.cn/cn/article/pdf/preview/10.7693/wl20230509.pdf
  4. 何翰蓁。<讓鏡中世界不再黑白,電子顯微鏡的全新顯像技術>,《科學月刊》,台北,2017.
    https://pansci.asia/archives/116644
  5. Indrajit Maity, Mit H. Naik, et al. (2020). “ Phonons in twisted transition-metal dichalcogenide bilayers: Ultrasoft phasons and a transition from a superlubric to a pinned phase.” Phys. RevResearch 2, 013335. DOI: 10.1103/PhysRevResearch.2.013335
    https://journals.aps.org/prresearch/abstract/10.1103/PhysRevResearch.2.013335
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從細微的事物出發,關注微觀世界的一切,對肉眼所不能見的事物充滿好奇,發掘蘊藏在微觀影像之下的故事。

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意外拍出的煙火:一個顯微鏡管理員,用果蠅腸道摘下競賽銀獎
顯微觀點_96
・2026/04/20 ・1798字 ・閱讀時間約 3 分鐘

2025 Taiwan顯微攝影競賽銀獎:微觀煙火
2025 Taiwan顯微攝影競賽銀獎作品「微觀煙火」。攝影/温榮崑

2025 Taiwan顯微攝影競賽銀獎作品,如絢爛煙火綻開的影像,呈現的卻是共軛焦染色的果蠅腸道,透過多通道螢光標記出果蠅腸道細胞與組織的細緻分布。但這幅影像並不是刻意為之,拍攝者温榮崑表示,起初只是為了節省研究資源,在一張玻片上排列最多的樣本,卻意外拍攝出效果不錯的影像。

除了這屆獲得銀獎的作品,温榮崑也曾於2023年參賽,並獲得「優選」。當時,他將拍攝的海拉細胞命名為「James P. Sullivan」——怪獸電力公司裡的那隻「毛怪」蘇利文。不同屆的得獎作品,都展現出他饒富趣味的影像敘事。

無心插柳 拍出趣味作品

温榮崑現職為中央研究院生物化學研究所的研究助技師,為影像核心設施的管理者。這次參賽作品並非他的「研究主題」,而是他在「測試」儀器極限時無心插柳所拍攝出的作品。

「近期所上添購了新的共軛焦顯微鏡,所以來測試看看Z軸堆疊的成效以及動態拍攝究竟能有多快」,温榮崑表示為了能夠更了解機器的功能,因此他會自己製備或使用諮詢的樣本來測試在何不同條件下可以拍到的影像。

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腸道細胞排列成圓形
為了拍攝效率,將腸道細胞在玻片上排列成圓形。攝影/林任遠
温榮崑解釋微觀煙火的顏色漸層意義
温榮崑解釋「微觀煙火」的顏色漸層意義。攝影/林任遠

排列成環狀的果蠅腸道,除了是讓玻片中承載的樣本最大化,他表示也想看整段腸道不同區段之間的變化。至於影像中的顏色漸層,反映的是果蠅腸道內本身不同腸道細胞的功能分佈以及對氧化壓力(ROS)的不同反應。

這張影像同時標記了三種不同的螢光訊號:DAPI(藍色)標記所有腸道細胞的細胞核,GFP(綠色)表現於特定果蠅腸道幹細胞當中,Phospho-Histone H3(pH3,紅色)則用於觀察腸道幹細胞在氧化壓力下的分裂與增生。「這種漸層只有在把整條腸道拍下來時才看得出來。」

2023年優選作品:James P. Sullivan/温榮崑
2023年優選作品:James P. Sullivan/温榮崑

至於2023年的優選作品,温榮崑笑說,這也不是刻意為之,而是當時和影像分析同好討論到色盲友善(Colorblind-friendly)影像套色議題,便試著將不同的顏色套在海拉細胞的影像上。套到青色(Cyan)時覺得很像毛怪,便以此命名參賽。

把管理核心設施當作自己的研究

之所以親自拿樣本測試機器、和研究人員深入討論影像議題,來自於温榮崑對這份工作的理念。管理影像核心設施的温榮崑一開始並非「影像專門」或「光學」相關科系畢業,但一路從大學到研究生時期,他的研究一直都離不開生物影像,並在博士班期間一路以果蠅為主要模式生物進行研究。

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接下影像核心設施工作後,温榮崑用「經營者」的角度看待這份工作,刻意拉開各項設備的功能定位,透過明確區分解析度、速度、活細胞適用性等,讓研究人員可以使用最適合的儀器進行研究。

銀獎獎座
銀獎獎座。攝影/林任遠
温榮崑常親自測試機器
温榮崑常親自測試機器。攝影/林任遠
銀獎獎座
銀獎獎座。攝影/林任遠

近年,他也和中研院各研究所及台大醫學院等相關影像核心研究單位,共同建立影像分析社群EABIAS(東亞生物影像分析社群),積極與其他核心設施管理者交流經驗。

「這裡就是我的研究」,雖然最後沒有走上教職之路,温榮崑認為擔任研究技師反而可以接觸到各種不同面向的領域,做得更廣、更深,也能持續探索科學與美感交會之處。

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