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一窺生物分子私底下在幹嘛!低溫電子顯微技術原子等級突破

linjunJR_96
・2020/12/08 ・1462字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 530 ・七年級

生物體中的蛋白質分子通常長得非常複雜,不是幾行化學式能解決的。如果想把它的分子結構鉅細靡遺的描繪出來,你有幾種選擇。

讓人類發現 DNA 雙股螺旋的 X 光晶體學

其中一個是 X 光晶體學,也就是讓許多蛋白質分子一同排列成整齊的晶體,接著將 X 光打進去,用繞射圖案進行分析。從 1950 年代以來,科學家便常常使用這種技術來探索分子結構。DNA 的雙股螺旋結構便是透過 X 光晶體學被發現。

圖 1/著名的 51 號照片 (Photograph 51)。葛斯林 (Raymond Gosling) 和富蘭克林 (Rosalind Franklin) 拍到了DNA晶體所繞射出的X型圖樣,帶領了華生與克里克等人提出了雙股螺旋的模型。圖/Raymond Gosling, King’s College London

不過這種方法有其根本上的限制。X 光晶體繞射後的強度很弱,必須藉由晶體內多個重複且整齊的晶格,進行同步繞射來增強訊號,因此沒辦法處理太大的蛋白質分子(單位體積內重複晶格太少),或是結構複雜的蛋白質(像是核糖體是由兩個次單元組成的),而且因為 X 光晶體學仰賴的是晶體結構的繞射,那些無法好好結晶的蛋白質,便不在它的防守範圍內,而細胞中許多的蛋白質都很難形成整齊的晶體。

另外,就算可以成功的結晶,被結晶的蛋白質分子也無法呈現出平常運作時的多種風貌,產生的影像也無法捕捉關於分子的任何動態資訊。

不斷跨越解析度門檻的低溫電子顯微技術

於是我們有另一個選項:低溫電子顯微技術 (cryo–electron microscopy) 。待觀察的分子被凍結在超低溫環境中,而研究人員用電子束轟炸分子,透過電子留下的影像來還原分子的立體結構。這種技術不需要蛋白質進行結晶,不過解析度普遍較差,最後的影像往往只能看出幾個模糊的團塊,因此通常只會用在大的蛋白質分子。

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近年來,低溫電子顯微的解析度有明顯的進步。左方為 2013 前的解析度,右方為 2013 年後。 圖/Martin Högbom, The Royal Swedish Academy of Sciences

隨著相關領域人員的持續努力,低溫電子顯微的解析度已經大有進展。2017 年的諾貝爾化學獎便是頒給三位科學家在高解析度低溫電子顯微技術方面的突破。前一陣子的紀錄保持者是日本團隊對缺鐵基蛋白 (apoferritin) 的研究,解析度到達 1.53 埃。不過如果想要清楚的呈現個別原子,解析度差不多需要到達 1.5 埃,還差了一些。

在今年十月 Nature 期刊的一篇最新研究中,一個跨國研究團隊利用改良過的電子束與分析軟體,成功達到了 1.25 埃以上的解析率,足以清楚標示出每顆原子的位置。

聽起來很厲害,不過這代表的是什麼?

低溫電子顯微技術的突破,有助於人類了解複雜蛋白質是如何運作的。圖/giphy

由於生物分子可以在行動中被降溫並「定格」,我們現在能夠清楚的看見蛋白質這類複雜的分子機械如何運作,清楚到每顆原子的動態都盡收眼底。毫無疑問地,這樣的技術將為分子與結構生物學帶來重要的進展。

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目前,原子等級的解析度只適用於結構較堅硬的蛋白質分子。做為下一階段的目標,研究團隊希望能將同樣的技術運用在一般柔軟的大型蛋白質結構,並達到一樣好的解析度。在結構生物學的領域中,使用低溫電子顯微鏡的研究人口逐年成長,而這次的技術突破有望繼續加速這個趨勢。

參考資料

  1. Yip, K.M., Fischer, N., Paknia, E. et al. Atomic-resolution protein structure determination by cryo-EM. Nature 587, 157–161 (2020).
  2. Cryo–electron microscopy breaks the atomic resolution barrier at last
  3. X-光晶體繞射學與結構生物學
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linjunJR_96
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清大理工男。不喜歡算數學。喜歡電影、龐克、和翻譯小說。不知道該把科普當興趣還是專長,但總之先做再說。

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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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預防肌少症只能吃肉?動物性 vs. 植物性蛋白質優缺點大解密!
careonline_96
・2026/05/19 ・2736字 ・閱讀時間約 5 分鐘

蛋白質來源怎麼選?動物性和植物性有差嗎?完整比較看這裡

怕得肌少症,蛋白質該吃肉還是吃豆?本文從「必需胺基酸」解析兩者差異。動物蛋白增肌效果佳;植物蛋白採多樣化攝取也很健康!一文掌握優缺點與聰明吃法。

老化後大家很怕肌少症,怕會失去足夠的肌肉質量與肌肉力氣,導致身體機能變差。於是,為了維持足夠的肌肉質量,我們參加了愈來愈多健身房課程,也認真補充含有蛋白質食物。

這時候你可能會好奇,如果從不同管道攝取蛋白質,結果會有不同嗎?說到要補充體力,最直觀的就是吃肉不是嗎?畢竟,我們很難想像,吃豆腐和吃牛排對補充蛋白質的效果一樣好吧!那麼實際上,動物性來源的蛋白質,真的就會贏過植物性的蛋白質嗎?

要回答這個問題,我們或許還是要回歸到一些基本的蛋白質的合成與分解來做討論。

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必需胺基酸

每次你吃膠原蛋白補充劑的時候,是不是以為膠原蛋白會直接從腸胃道跑到臉部,讓臉變得軟嫩Q彈好年輕呢?

可惜事情不是這樣的。我們攝取蛋白質後,會在體內分解更小的分子,也就是不同的胺基酸。自然界有超過三百種胺基酸,而我們的身體內,需要的共有二十種。胺基酸就像是不同模樣的磚塊,每當身體需要建構蛋白質時,會利用這些不同的胺基酸元件,這個胺基酸拿一塊,那個胺基酸用兩塊,這樣堆堆疊疊來建構出不同的立體構造蛋白質。

所以,當我們攝取了蛋白質,都是先進到腸胃道經過消化吸收,替身體累積一些不同的胺基酸原料,以便身體利用。

在這二十種體內所需的氨基酸裡,有些是身體可以自行製作的,但其中有九種是身體做不出來,僅能靠從食物攝取的。我們把這九種身體做不出來,只能靠吃進來的胺基酸叫做「必需胺基酸」。

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所以,當我們思考動物性蛋白質或植物性蛋白質哪個來源比較好的時候,我們可以先看看,哪一種蛋白質會提供我們足量的「必需胺基酸」呢?

超級比一比

從奶類、豬肉、牛肉、雞蛋、魚類海鮮、雞肉等來源攝取的動物性蛋白質,會被稱為「完整的蛋白質來源」,因為這些來源可以提供「所有的必需胺基酸」,讓身體獲取足量的胺基酸小磚塊原料,可以用來建構各種所需的蛋白質。

動物性蛋白質

那植物性蛋白質呢?我們可以從堅果、種子、全榖類、豆類(黃豆、豌豆、扁豆)等食物攝取到植物性蛋白質。其中,黃豆和豌豆屬於完整的蛋白質來源,裡面含有九種必需胺基酸,但其他大部分的植物性來源蛋白質沒辦法提供完整的九種必需胺基酸。

不過,這並不是代表說「攝取植物性蛋白質是不夠的」,而是你可能要多方面地攝取,才能獲取到足量的九種必需胺基酸。例如,白吐司的離胺酸lysine含量極少,你可能要配合吃些花生等堅果類的食物,才能在這一餐獲取到足量的離胺酸。記得,如果從植物性來源攝取蛋白質,務必要採取多樣化的攝取方式,不能吃孤項,才能獲取到足夠的必需氨基酸。

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動物性蛋白質的好處

除了動物性蛋白質可以提供完整的必需胺基酸之外,動物性蛋白質可能還是比較幫助人維持肌肉的質量。

根據2021年的一份綜合分析研究,動物性蛋白質和植物性蛋白質都會幫人「長肉」,維持住肌肉的質量,但動物性蛋白質能更持續性地保住肌肉質量,比較明顯能看到每單位的肌肉上升。尤其在小於五十歲(年紀輕一點)的成人身上,補充動物性蛋白質的「長肉」好處更明顯。然而,在肌力上面,就沒有看到補充動物性蛋白質與植物性蛋白質的差別。也就是說,雖然肌肉質量變多了,但不代表肌力就同時上升。

從動物性來源攝取蛋白質時,我們還同時會獲取到維生素B12以及血基質鐵(heme iron)。同樣地,我們身體無法自行製作維生素B12,而B12對維持神經功能和DNA製作等都非常重要。補充足夠才不至於導致不可逆的神經病變。

延伸閱讀:焦慮、容易被激怒? – 缺乏維生素B12(懶人包)

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動物性蛋白質的壞處

雖然動物性蛋白質可以維持肌肉質量,也能提供完整的胺基酸需求,但你可能也聽過,攝取紅肉或是紅肉加工製品,會增加一個人罹患中風、心肌梗塞、糖尿病等的機會。

動物性蛋白質VS植物性蛋白質

一份追蹤超過12萬人20年的研究報告指出,每天多攝取一份紅肉,也就是約掌心大小的紅肉,死於心血管疾病的機率就高13%。若攝取的為加工紅肉,情況更糟,每天只要多吃一條熱狗,或兩片培根,也就是約半份的加工紅肉量,死於心血管疾病的機率提高20%。相對來說,若控制一天的紅肉攝取量於半份以下,就能減少心血管疾病的發作機率。

這個結果並不讓人訝異。畢竟,紅肉裡含有大量的飽和脂肪,而萬一要變成香腸、火腿、肉鬆、肉乾等好吃邪惡的紅肉加工製品時,又會再添加更多的鹽、糖、脂肪、與眾多添加物,在在傷害我們的健康。

如果你喜歡從動物性來源攝取蛋白質,還是要注意,可以從奶類、不帶皮雞肉、魚類、海鮮等處攝取蛋白質。少吃點紅肉吧,不僅降低心血管疾病的機率,對地球也比較友善。

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想要高蛋白,除了總量,更要重視來源

植物性蛋白質的好處

能提供九種必需胺基酸的植物性蛋白質來源包括了黃豆、豌豆、奇亞籽、蕎麥、黎麥,屬於完整蛋白質。不過,如果想要從植物性來源完整攝取到必需胺基酸的話,最好的策略還是多樣化的攝取。

植物性蛋白質

雖然從研究看起來,植物性蛋白質似乎比較不能確保我們的肌肉質量,但我們吃東西不是只為了蛋白質一種成分,植物性蛋白質的來源同時也提供了纖維、天然抗氧化劑、維生素、礦物質等眾多重要的營養成分,而且裡面含有較少飽和脂肪,較容易控制膽固醇和體重,較不會引發心血管疾病,也是非常棒的營養來源呢。

均衡選擇,減少加工

每種食物來源都有其好處與壞處,平日飲食還是要多樣化選擇,並減少繁複的烹調方式,減少額外添加物,盡量以新鮮食材製作並簡化食物口味,才能讓我們吃的健康開心。

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