Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Химическая визуализация (как количественное - химическое картирование ) - это аналитическая способность создавать визуальное изображение распределения компонентов путем одновременного измерения спектров и пространственной, временной информации. [1] [2] Гиперспектральная визуализация измеряет непрерывные спектральные диапазоны, в отличие от мультиспектральной визуализации, которая измеряет разнесенные спектральные диапазоны. [3]

Основная идея - для химической визуализации аналитик может выбрать как можно больше данных спектра, измеренных для определенного химического компонента в пространственном местоположении в определенный момент времени; это полезно для химической идентификации и количественного определения. В качестве альтернативы, выбор плоскости изображения в конкретном спектре данных ( PCA - многомерные данные длины волны, пространственного положения во времени) может отображать пространственное распределение компонентов выборки при условии, что их спектральные сигнатуры различны в выбранном спектре данных.

Программное обеспечение для химической визуализации наиболее специфично и отличается от химических методов, таких как хемометрия .

Аппаратура формирования изображений состоит из трех компонентов: источника излучения для освещения образца, спектрально-селективного элемента и, как правило, матрицы детекторов (камеры) для сбора изображений. Формат данных называется гиперкубом . Набор данных может быть визуализирован как куб данных , трехмерный блок данных, охватывающий два пространственных измерения (x и y), с серией длин волн (лямбда), составляющей третью (спектральную) ось. Гиперкуб можно визуально и математически рассматривать как серию изображений со спектральным разрешением (каждая плоскость изображения соответствует изображению на одной длине волны) или серию спектров с пространственным разрешением.

История [ править ]

Коммерчески доступные лабораторные системы химической визуализации появились в начале 1990-х годов (ссылки 1-5). Помимо экономических факторов, таких как потребность в сложной электронике и высокопроизводительных компьютерах, серьезным препятствием для коммерциализации инфракрасного изображения было то, что матрица фокальной плоскости (FPA), необходимая для считывания инфракрасных изображений, была недоступна в качестве коммерческих товаров. Поскольку высокоскоростная электроника и сложные компьютеры стали более обычным явлением, а инфракрасные камеры стали коммерчески доступными, были внедрены лабораторные химические системы визуализации.

Первоначально использовавшаяся для новых исследований в специализированных лабораториях, химическая визуализация стала более обычным аналитическим методом, используемым для общих исследований и разработок, обеспечения качества (ОК) и контроля качества (КК) менее чем за десять лет. Быстрое распространение технологии в различных отраслях (фармацевтика, полимеры, полупроводники, безопасность, судебная экспертиза и сельское хозяйство) основано на большом количестве информации, характеризующей как химический состав, так и морфологию. Параллельный характер данных химической визуализации позволяет анализировать несколько образцов одновременно для приложений, которые требуют высокопроизводительного анализа в дополнение к определению характеристик одного образца.

Приложения [ править ]

Гиперспектральная визуализация чаще всего применяется к твердым или гелевым образцам и применяется в химии, биологии, [4] [5] [6] [7] [8] [9] медицине, [10] [11] фармации [12] ] [13] (см. Также, например: пищевая наука, биотехнология, [14] [15] сельское хозяйство и промышленность. Химическая визуализация в ближнем инфракрасном, инфракрасном и комбинационном спектрах также называется гиперспектральной , спектроскопической, спектральной или мультиспектральной визуализацией (также см. Микроскопию).). Однако используются и другие сверхчувствительные и селективные методы визуализации, которые включают либо УФ-видимую, либо флуоресцентную микроскопию. Многие методы визуализации могут использоваться для анализа образцов всех размеров, от единичной молекулы [16] [17] до клеточного уровня в биологии и медицине [18] [19] [20], а также изображений планетных систем в астрономии, но для наблюдений на столь сильно отличающихся друг от друга системах используются разные приборы.

Любой материал, функциональность которого зависит от химических градиентов, может быть исследован аналитическим методом, сочетающим пространственные и химические характеристики. Чтобы эффективно и эффективно разрабатывать и производить такие материалы, необходимо измерить «что» и «где». Спрос на этот тип анализа растет по мере того, как производимые материалы становятся более сложными. Методы химической визуализации имеют решающее значение для понимания современных производимых продуктов и в некоторых случаях являются неразрушающим методом, позволяющим сохранить образцы для дальнейшего тестирования.

Многие материалы, как производимые, так и встречающиеся в природе, получают свою функциональность от пространственного распределения компонентов образца. Например, фармацевтические составы с пролонгированным высвобождением могут быть получены с использованием покрытия, которое действует как барьерный слой. Высвобождение активного ингредиента регулируется наличием этого барьера, и дефекты покрытия, такие как неоднородности, могут привести к изменению характеристик. В полупроводниковой промышленности неровности или загрязнения в кремниевых пластинах или печатных микросхемах могут привести к выходу из строя этих компонентов. Функциональность биологических систем также зависит от химических градиентов - отдельная клетка, ткань и даже целые органы функционируют из-за очень специфического расположения компонентов.Было показано, что даже небольшие изменения химического состава и распределения могут быть ранним индикатором болезни.

Принципы [ править ]

Химическая визуализация разделяет основы методов вибрационной спектроскопии, но предоставляет дополнительную информацию посредством одновременного получения пространственно разрешенных спектров. Он сочетает в себе преимущества цифровых изображений с характеристиками спектроскопических измерений. Вкратце, колебательная спектроскопия измеряет взаимодействие света с веществом. Фотоны, взаимодействующие с образцом, либо поглощаются, либо рассеиваются; фотоны определенной энергии поглощаются, и характер поглощения дает информацию или отпечаток пальца на молекулах, которые присутствуют в образце.

С другой стороны, с точки зрения установки для наблюдения, химическая визуализация может выполняться в одном из следующих режимов: (оптическое) поглощение , испускание (флуоресценция), (оптическое) пропускание или рассеяние (комбинационное рассеивание ). В настоящее время существует консенсус в отношении того, что режимы флуоресценции ( излучения ) и комбинационного рассеяния света являются наиболее чувствительными и мощными, но также и наиболее дорогими.

При измерении пропускания излучение проходит через образец и измеряется детектором, расположенным на дальней стороне образца. Энергия, передаваемая входящим излучением молекуле (ам), может быть рассчитана как разница между количеством фотонов, испущенных источником, и количеством, измеренным детектором. При измерении коэффициента диффузного отражения выполняется такое же измерение разности энергий, но источник и детектор расположены на одной стороне образца, и измеряемые фотоны повторно вышли из освещенной стороны образца, а не прошли через него. Это. Энергия может быть измерена на одной или нескольких длинах волн; когда проводится серия измерений, кривая отклика называется спектром .

Ключевым элементом получения спектров является то, что излучение должно каким-то образом выбирать энергию - либо до, либо после взаимодействия с образцом. Выбор длины волны может быть выполнен с помощью фиксированного фильтра, настраиваемого фильтра, спектрографа, интерферометра или других устройств. Для подхода с фиксированным фильтром неэффективно собирать значительное количество длин волн, и обычно собираются мультиспектральные данные. Химическая визуализация на основе интерферометра требует сбора всех спектральных диапазонов и, следовательно, дает гиперспектральные данные. Настраиваемые фильтры обладают гибкостью для получения мультиспектральных или гиперспектральных данных в зависимости от аналитических требований.

Спектры обычно измеряются с помощью спектрометра формирования изображений , основанного на решетке фокальной плоскости .

Терминология [ править ]

Некоторые слова, употребляемые в спектроскопии, оптической микроскопии и фотографии, были адаптированы или изменены для их использования в химической визуализации. К ним относятся: разрешение, поле зрения и увеличение. В химической визуализации есть два типа разрешения. Спектральное разрешение относится к способности разрешать небольшие различия в энергии; это относится к спектральной оси. Пространственное разрешение этого минимальное расстояние между двумя объектами , которые требуются , чтобы они были обнаружены в качестве отдельных объектов. На пространственное разрешение влияет поле зрения., физическая мера размера области, исследуемой анализом. При формировании изображения поле зрения является произведением увеличения и количества пикселей в матрице детекторов. Увеличение - это отношение физической площади матрицы детекторов к площади поля зрения образца. Чем выше увеличение для того же изображения детектора, тем меньше площадь образца.

Типы инструментов вибрационной химической визуализации [ править ]

Химическая визуализация была реализована для средней инфракрасной, ближней инфракрасной спектроскопии и рамановской спектроскопии . Как и их аналоги для объемной спектроскопии, каждый метод визуализации имеет свои сильные и слабые стороны и лучше всего подходит для удовлетворения различных потребностей.

Химическая визуализация в среднем инфракрасном диапазоне [ править ]

Набор камней, сканированных гиперспектральным тепловизором Specim LWIR-C в тепловом инфракрасном диапазоне от 7,7 мкм до 12,4 мкм. Спектры минералов, таких как кварц и полевой шпат , хорошо различимы. [21]

Спектроскопия в средней инфракрасной области (MIR) исследует фундаментальные молекулярные колебания, которые возникают в спектральном диапазоне 2500-25000 нм. Коммерческие реализации изображений в области MIR используют гиперспектральные формирователи изображений или инфракрасное излучение с преобразованием Фурье ( FT-IR).) интерферометры, в зависимости от приложения. Полосы поглощения MIR обычно относительно узкие и хорошо разрешаются; прямая спектральная интерпретация часто возможна опытным спектроскопистом. MIR-спектроскопия может различать тонкие изменения в химии и структуре и часто используется для идентификации неизвестных материалов. Поглощение в этом спектральном диапазоне относительно сильное; по этой причине представление образца важно для ограничения количества материала, взаимодействующего с поступающим излучением в области MIR. Данные можно собирать в режиме отражения, передачи или излучения. Вода является очень сильным поглотителем MIR-излучения, и влажные пробы часто требуют сложных процедур отбора проб (например, уменьшенного полного отражения). Коммерческие инструменты включают точечное и линейное картографирование и отображение. Химическая визуализация в среднем инфракрасном диапазоне также может быть выполнена с пространственным разрешением нанометрового уровня с использованием инфракрасной спектроскопии на основе атомно-силового микроскопа (AFM-IR).

Дистанционная химическая визуализация одновременного выброса SF 6 и NH 3 на расстоянии 1,5 км с помощью спектрометра Telops Hyper-Cam [22]

Типы микроскопов MIR см. В разделе Микроскопия # Инфракрасная микроскопия .

Атмосферные окна в инфракрасном спектре также используются для дистанционного получения химических изображений. В этих спектральных областях атмосферные газы (в основном вода и CO 2 ) обладают низким поглощением и позволяют наблюдать в инфракрасном диапазоне на километровых расстояниях. Затем целевые молекулы можно наблюдать с помощью процессов селективного поглощения / излучения, описанных выше. Пример химической визуализации одновременного выброса SF 6 и NH 3 показан на изображении.

Химическая визуализация в ближнем инфракрасном диапазоне [ править ]

Аналитическая ближняя инфракрасная (NIR) область охватывает диапазон от 780 нм до 2500 нм. Полосы поглощения, наблюдаемые в этом спектральном диапазоне, возникают из-за обертонов и комбинационных полос валентных и деформационных колебаний OH, NH, CH и SH. Поглощение в ближнем ИК-диапазоне на один-два порядка меньше, чем в ближнем ИК-диапазоне; это явление устраняет необходимость в обширной пробоподготовке. Толстые и тонкие образцы можно анализировать без какой-либо пробоподготовки, можно получить химические изображения в ближнем инфракрасном диапазоне через некоторые упаковочные материалы, и этот метод можно использовать для исследования гидратированных образцов в определенных пределах. Неповрежденные образцы можно отобразить по коэффициенту пропускания или диффузного отражения.

Формы линий для обертоновых и комбинированных полос имеют тенденцию быть намного шире и перекрываться, чем для основных полос, видимых в MIR. Часто для разделения спектральных характеристик компонентов пробы используются многомерные методы. Химическая визуализация в ближнем ИК-диапазоне особенно полезна для выполнения быстрого, воспроизводимого и неразрушающего анализа известных материалов. [23] [24] Приборы для получения изображений в ближнем инфракрасном диапазоне обычно основаны на гиперспектральной камере , настраиваемом фильтре или интерферометре FT-IR. Всегда необходим внешний источник света, например, солнце (наружное сканирование, дистанционное зондирование) или галогенная лампа (лабораторные, промышленные измерения).

Рамановская химическая визуализация [ править ]

Спектральный диапазон химического построения изображения рамановского сдвига составляет примерно от 50 до 4000 см -1 ; Фактический спектральный диапазон, в котором выполняется конкретное измерение комбинационного рассеяния, является функцией частоты возбуждения лазера. Основной принцип рамановской спектроскопии отличается от MIR и NIR тем, что ось x спектра комбинационного рассеяния измеряется как функция сдвига энергии (в см -1) относительно частоты лазера, используемого в качестве источника излучения. Вкратце, спектр комбинационного рассеяния возникает из-за неупругого рассеяния падающих фотонов, которое требует изменения поляризуемости с вибрацией, в отличие от инфракрасного поглощения, которое требует изменения дипольного момента с вибрацией. Конечным результатом является спектральная информация, которая подобна и во многих случаях дополняет MIR. Эффект комбинационного рассеяния слабый - только один из 10 7 фотонов, падающих на образец, подвергается рамановскому рассеянию. И органические, и неорганические материалы обладают спектром комбинационного рассеяния; они обычно образуют резкие химически специфические полосы. Флуоресценция является конкурирующим явлением и, в зависимости от образца, может подавлять рамановский сигнал как для объемной спектроскопии, так и для реализации изображений.

Рамановская химическая визуализация практически не требует подготовки образца. Тем не менее, физическое разделение образца может использоваться для обнажения интересующей поверхности с осторожностью, чтобы получить как можно более плоскую поверхность. Условия, необходимые для конкретного измерения, определяют степень инвазивности метода, и образцы, чувствительные к лазерному излучению высокой мощности, могут быть повреждены во время анализа. Он относительно нечувствителен к присутствию воды в образце и поэтому полезен для визуализации образцов, которые содержат воду, например, биологический материал.

Флуоресцентная визуализация (ультрафиолетовая, видимая и ближняя инфракрасная области) [ править ]

Эмиссионная микроскопия - это чувствительный метод с возбуждением и излучением в ультрафиолетовом, видимом и ближнем ИК диапазонах. Таким образом, он имеет множество биомедицинских, биотехнологических и сельскохозяйственных приложений. В настоящее время используются или разрабатываются несколько мощных, высокоспецифичных и чувствительных методов флуоресценции; среди первых - FLIM, FRAP, FRET и FLIM-FRET; К последним относятся методы ближней инфракрасной флуоресценции и ближней инфракрасной флуоресцентной микроскопии с повышенной чувствительностью зонда и наноспектроскопии (см. раздел «Дополнительная литература»). Флуоресцентная эмиссионная микроскопия и визуализация также обычно используются для обнаружения кристаллов белка [25] в растворе, для характеристики метаматериалов и биотехнологических устройств.

Сэмплы и образцы [ править ]

Ценность визуализации заключается в способности разрешать пространственные неоднородности в твердотельных или гелеобразных / гелеобразных образцах. Визуализация жидкости или даже суспензии имеет ограниченное использование, поскольку постоянное движение образца служит для усреднения пространственной информации, если только не используются сверхбыстрые методы записи, как при флуоресцентной корреляционной микроскопии или наблюдениях FLIM, где отдельная молекула может контролироваться при чрезвычайно высоком (фотонном) обнаружении. скорость. Однако высокопроизводительные эксперименты (например, визуализация многолуночных планшетов) с жидкими образцами могут предоставить ценную информацию. В этом случае параллельное получение тысяч спектров может использоваться для сравнения различий между образцами, а не более распространенная реализация исследования пространственной неоднородности в пределах одного образца.

Точно так же нет никакой пользы от визуализации действительно однородного образца, поскольку одноточечный спектрометр будет генерировать ту же спектральную информацию. Конечно, определение однородности зависит от пространственного разрешения используемой системы визуализации. Для визуализации MIR, где длина волн составляет от 3 до 10 микрометров, теоретически могут быть разрешены объекты порядка 5 микрометров. Выборочные области ограничены текущими экспериментальными реализациями, потому что освещение обеспечивается интерферометром. Рамановское изображение может разрешить частицы размером менее 1 микрометра, но область образца, которая может быть освещена, сильно ограничена. С помощью рамановской визуализации считается непрактичным отображать большие площади и, следовательно, большие образцы. Химическая / гиперспектральная визуализация FT-NIR обычно разрешает только более крупные объекты (>10 микрометров) и лучше подходит для больших образцов, поскольку источники освещения легко доступны. Однако недавно сообщалось, что микроскопия FT-NIR способна обеспечивать разрешение около 1,2 микрона (микрометра) в биологических образцах.[10] Кроме того, эксперименты FCS с двухфотонным возбуждением, как сообщалось, достигли разрешения 15 нанометров на тонких пленках биомембраны с помощью специальной установки для счета фотонов совпадений.

Предел обнаружения [ править ]

Концепция предела обнаружения для химической визуализации сильно отличается от концепции объемной спектроскопии, поскольку она зависит от самого образца. Поскольку объемный спектр представляет собой среднее значение присутствующих материалов, спектральные характеристики микрокомпонентов просто подавляются разбавлением. Однако при формировании изображения каждый пиксель имеет соответствующий спектр. Если физический размер следовых примесей порядка размера пикселя, отображаемого на образце, его спектральная подпись, вероятно, будет обнаружена. Однако, если компонент следа распределен однородно (относительно размера пиксельного изображения) по всей пробе, его нельзя будет обнаружить. Следовательно, пределы обнаружения методов химической визуализации сильно зависят от размера частиц, химической и пространственной неоднородности образца и пространственного разрешения изображения.

Анализ данных [ править ]

В методах анализа данных для наборов данных химической визуализации обычно используются математические алгоритмы, общие для одноточечной спектроскопии или анализа изображений. Причина в том, что спектр, полученный каждым детектором, эквивалентен одноточечному спектру; поэтому методы предварительной обработки, хемометрии и распознавания образов используются с той же целью, чтобы разделить химические и физические эффекты и выполнить качественную или количественную характеристику отдельных компонентов образца. В пространственном измерении каждое химическое изображение эквивалентно цифровому изображению, и для выделения признаков можно использовать стандартный анализ изображений и надежный статистический анализ.

Программное обеспечение [ править ]

  • Программное обеспечение FECOM Object Learning Software (OLS), промышленная поточная обработка гиперспектральных характеристик [26]
  • UmBio Evince Image, многомерный гиперспектральный анализ изображений [ постоянная мертвая ссылка ]
  • Система восприятия; поточная гиперспектральная визуализация для промышленности [27]

См. Также [ править ]

  • Мультиспектральное изображение
  • Микроспектроскопия в ультрафиолетовом и видимом диапазонах
  • Спектроскопия изображений
  • Гиперспектральная визуализация
  • Лазерное прямое инфракрасное изображение (LDIR)
  • Тепловая инфракрасная спектроскопия
  • AFM-IR (инфракрасная спектроскопия на основе атомно-силового микроскопа)

Ссылки [ править ]

  1. ^ http://www.imaging.net/chemical-imaging/ Архивировано 09 февраля 2011 г. на сайте Wayback Machine Chemical imaging
  2. ^ http://www.malvern.com/LabEng/products/sdi/bibliography/sdi_bibliography.htm Льюис, Э. Ли и Л. Х. Киддер, Объединение изображений и спектроскопии: решение проблем с помощью химической визуализации в ближнем инфракрасном диапазоне. Микроскопия сегодня, Том 12, № 6, 11/2004.
  3. ^ Хаген, Натан; Куденов, Михаил У. "Обзор технологий построения спектральных изображений моментальных снимков" . Шпион. Электронная библиотека . Оптическая инженерия. Архивировано 20 сентября 2015 года . Дата обращения 2 февраля 2017 .CS1 maint: bot: исходный статус URL неизвестен ( ссылка )
  4. ^ Эванс, CL; Се, XS (2008). "Когерентная антистоксовая микроскопия комбинационного рассеяния: химическая визуализация для биологии и медицины". Ежегодный обзор аналитической химии . 1 : 883–909. Bibcode : 2008ARAC .... 1..883E . DOI : 10.1146 / annurev.anchem.1.031207.112754 . PMID 20636101 . 
  5. ^ Диаспро, А .; Робелло, М. (1999). "Многофотонная микроскопия возбуждения для изучения биосистем". Европейская микроскопия и анализ . 5 : 5–7.
  6. ^ Мантус, DS; Моррисон, GH (1991). «Химическая визуализация в биологии и медицине с использованием ионной микроскопии». Microchimica Acta . 104 (1–6): 1–6. DOI : 10.1007 / BF01245536 . S2CID 94821222 . 
  7. ^ Багатолли, Луизиана; Граттон, Э. (2000). «Двухфотонная флуоресцентная микроскопия сосуществующих липидных доменов в гигантских однослойных везикулах бинарных смесей фосфолипидов» . Biophys J . 78 (1): 290–305. Bibcode : 2000BpJ .... 78..290B . DOI : 10.1016 / s0006-3495 (00) 76592-1 . PMC 1300637 . PMID 10620293 .  
  8. ^ Schwille, P .; Haupts, U .; Maiti, S .; Уэбб, W. (1999). «Молекулярная динамика в живых клетках, наблюдаемая с помощью флуоресцентной корреляционной спектроскопии с одно- и двухфотонным возбуждением» . Биофизический журнал . 77 (4): 2251–2265. Bibcode : 1999BpJ .... 77.2251S . DOI : 10.1016 / s0006-3495 (99) 77065-7 . PMC 1300505 . PMID 10512844 .  
  9. ^ 1. Ли, SC и др., (2001). ЯМР-микроскопия с разрешением один микрометр. J. Magn. Res. , 150: 207-213.
  10. ^ a b Микроспектроскопия в ближнем инфракрасном диапазоне, флуоресцентная микроскопия, инфракрасная химическая визуализация и ядерно-магнитно-резонансный анализ высокого разрешения семян сои, соматических зародышей и отдельных клеток., Baianu, IC et al. 2004 г., в области добычи и анализа нефти. , Д. Лутрия, редактор, стр. 241–273, AOCS Press., Шампейн, Иллинойс.
  11. ^ Обнаружение единичных раковых клеток с помощью микроскопии в ближнем инфракрасном диапазоне, инфракрасной химической визуализации и флуоресцентной микроскопии, 2004 г. IC Baianu, D. Costescu, NE Hofmann и SS Korban, q-bio / 0407006 (июль 2004 г.)
  12. ^ Дж. Дюбуа, Г. Сандо, Э. Н. Льюис, Химическая визуализация в ближнем инфракрасном диапазоне, ценный инструмент для фармацевтической промышленности, GIT Laboratory Journal Europe, № 1-2, 2007.
  13. ^ Dalvi, H .; и другие. (2018). «Мониторинг концентрации с помощью химического изображения в ближнем инфракрасном диапазоне в таблетирующем прессе» . Журнал спектральной визуализации . 7 : a5. DOI : 10.1255 / jsi.2018.a5 .
  14. ^ Рагхавачари, Р., редактор. 2001. Применение ближнего инфракрасного диапазона в биотехнологии , Марсель-Деккер, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк.
  15. ^ Применение новых методов к здоровому питанию, медицинской и сельскохозяйственной биотехнологии. (Июнь 2004 г.) IC Baianu, PR Lozano, VI Prisecaru и HC Lin q-bio / 0406047
  16. ^ Эйген, М .; Риглер, Р. (1994). «Сортировка отдельных молекул: приложения к диагностике и эволюционной биотехнологии» . Proc. Natl. Акад. Sci. США . 91 (13): 5740–7. Bibcode : 1994PNAS ... 91.5740E . DOI : 10.1073 / pnas.91.13.5740 . PMC 44073 . PMID 7517036 .  
  17. ^ Риглер Р. и Виденгрен Дж. (1990). Сверхчувствительное обнаружение одиночных молекул с помощью флуоресцентной корреляционной спектроскопии, BioScience (Ed. Klinge & Owman), стр.180.
  18. ^ Обнаружение одиночных раковых клеток с помощью ближней инфракрасной микроскопии, инфракрасной химической визуализации и флуоресцентной микроскопии. 2004. IC Baianu, D. Costescu, NE Hofmann, SS Korban et al., Q-bio / 0407006 (июль 2004 г.)
  19. ^ Oehlenschläger, F .; Schwille, P .; Эйген, М. (1996). «Обнаружение РНК ВИЧ-1 путем амплификации на основе последовательностей нуклеиновых кислот в сочетании с флуоресцентной корреляционной спектроскопией» . Proc. Natl. Акад. Sci. США . 93 (23): 12811–12816. Bibcode : 1996PNAS ... 9312811O . DOI : 10.1073 / pnas.93.23.12811 . PMC 24002 . PMID 8917501 .  
  20. ^ Микроспектроскопия в ближнем инфракрасном диапазоне, флуоресцентная микроскопия, инфракрасная химическая визуализация и ядерно-магнитно-резонансный анализ высокого разрешения семян сои, соматических зародышей и отдельных клеток., Baianu, IC et al. 2004 г., в области добычи и анализа нефти. , Д. Лутрия, редактор, стр. 241–273, AOCS Press., Шампейн, Иллинойс.
  21. ^ Holma, H., (май 2011), Thermische Hyperspektralbildgebung им langwelligen Infrarot архивации 2011-07-26 в Wayback Machine , Photonik.
  22. ^ М. Чемберленд, В. Фарли, А. Валлиер, Л. Белюмер, А. Виллемер, Дж. Жиру и Дж. Лего, Высокопроизводительная портативная технология радиометрического спектрометра для получения изображений для гиперспектральных изображений, Proc. SPIE 5994, 59940N, сентябрь 2005 г.
  23. ^ Новые методы микроскопии и химического анализа изображений семян и зародышей сои. (2002). Баяну, И.К., Костеску, Д.М., и Ю , T. Soy, Конференция 2002 г. , Урбана, Иллинойс.
  24. ^ Микроспектроскопия в ближнем инфракрасном диапазоне, химическая визуализация и анализ ЯМР масла в развивающихся и мутагенизированных зародышах сои в культуре. (2003). Баяну, И.К., Костеску, Д.М., Хофманн, Н., и Корбан, Совещание SS AOCS, Аналитический отдел .
  25. Перейти ↑ Gill, H (март 2010). «Оценка эффективности флуоресценции и поглощения триптофана в качестве инструмента выбора для идентификации кристаллов белка» . Acta Crystallogr F . 66 (3): 364–372. DOI : 10.1107 / S1744309110002022 . PMC 2833058 . PMID 20208182 .  
  26. ^ Пользователь, Super. «ФЕКОМ КГ» . fecom.at . Проверено 20 апреля 2018 года .
  27. ^ "Парк восприятия - ХИМИЧЕСКОЕ ЦВЕТОВОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ" . Парк восприятия - ХИМИЧЕСКОЕ ЦВЕТОВОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ . Проверено 20 апреля 2018 года .

Дальнейшее чтение [ править ]

  • Э. Н. Льюис, П. Дж. Тредо, И. В. Левин, Спектроскопическая визуализация в ближнем инфракрасном и комбинационном диапазонах, Американская лаборатория, 06/1994: 16 (1994).
  • Льюис, Э. Нил .; Тредо, Патрик Дж .; Ридер, Роберт С.; История, Глория М .; Доури, Энтони Э .; Маркотт, Кертис .; Левин, Ира В. (1995). «Спектроскопическая визуализация с преобразованием Фурье с использованием инфракрасного детектора матрицы в фокальной плоскости». Аналитическая химия . Американское химическое общество (ACS). 67 (19): 3377–3381. DOI : 10.1021 / ac00115a003 . ISSN  0003-2700 . PMID  8686889 .
  • Коларуссо, Пина; Киддер, Линда Х .; Левин, Ира В .; Фрейзер, Джеймс С.; Аренс, Джон Ф .; Льюис, Э. Нил (1998). «Инфракрасная спектроскопическая визуализация: от планетных к сотовым системам» . Прикладная спектроскопия . Публикации SAGE. 52 (3): 106A – 120A. DOI : 10.1366 / 0003702981943545 . ISSN  0003-7028 .
  • Тредо, Патрик Дж .; Левин, Ира В .; Льюис, Э. Нил (1994). «Обнаружение решетки фокальной плоскости (FPA) на основе антимонида индия (InSb) для микроскопии изображения в ближнем инфракрасном диапазоне». Прикладная спектроскопия . Публикации SAGE. 48 (5): 607–615. DOI : 10.1366 / 0003702944924899 . ISSN  0003-7028 . S2CID  96094223 .
  • Хаммонд, Стивен V .; Кларк, Фиона К. (15 августа 2006 г.), «Микроспектроскопия в ближнем инфракрасном диапазоне», в Chalmers, John M .; Гриффитс, П. Р. (ред.), Справочник по вибрационной спектроскопии , 2 , Чичестер, Великобритания: John Wiley & Sons, Ltd, стр. 1405-1418, DOI : 10.1002 / 0470027320.s2603 , ISBN 0-471-98847-2
  • Л. Х. Киддер, А. С. Хака, Э. Н. Льюис, Аппаратура для получения изображений FT-IR. В: Справочник по колебательной спектроскопии, Vol. 2, JM Chalmers and PR Griffiths Eds. Джон Вили и сыновья, Западный Суссекс, Великобритания, 2002 г., стр. 1386–1404.
  • Дж. Чжан; А. О'Коннор; Дж. Ф. Тернер II, Анализ косинусной гистограммы для классификации данных спектральных изображений, Прикладная спектроскопия, Том 58, номер 11, ноябрь 2004 г., стр. 1318–1324 (7).
  • Дж. Ф. Тернер II; Дж. Чжан; А. О'Коннор, Картограф спектральной идентичности для химического анализа изображений, Прикладная спектроскопия, Том 58, номер 11, ноябрь 2004 г., стр. 1308–1317 (10).
  • HR MORRIS, JF TURNER II, B. MUNRO, RA RYNTZ, PJ TREADO, Химическая визуализация архитектуры поверхности термопластичного олефина (TPO), Langmuir, 1999, vol. 15, №8, с. 2961–2972.
  • Дж. Ф. Тернер II, Химическая визуализация и спектроскопия с использованием настраиваемых фильтров: приборы, методология и многомерный анализ, Диссертация (PhD). ПИТТСБУРГСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ, Источник DAI-B 59/09, стр. 4782, март 1999 г., 286 стр.
  • П. Швилль. (2001). в флуоресцентной корреляционной спектроскопии. Теория и приложения. Р. Риглер и Э. С. Элсон, ред., Стр. 360. Springer Verlag: Берлин.
  • Schwille, P .; Oehlenschläger, F .; Уолтер, Н. (1996). «Анализ кинетики гибридизации РНК-ДНК методом флуоресцентной корреляционной спектроскопии». Биохимия . 35 : 10182. дои : 10.1021 / bi960517g . PMID  8756483 .
  • FLIM | Флуоресцентная микроскопия с визуализацией на протяжении всей жизни: флуоресценция, флуорофорная химическая визуализация, конфокальная эмиссионная микроскопия, FRET, кросс-корреляционная флуоресцентная микроскопия .
  • Приложения FLIM: «FLIM может различать флуоресценцию, исходящую от разных флуорофоров, и аутофлоресцентные молекулы в образце, даже если их спектры излучения схожи. Таким образом, он идеально подходит для идентификации флуорофоров в исследованиях с несколькими метками. FLIM также может использоваться. для измерения внутриклеточных концентраций ионов без обширных процедур калибровки (например, Calcium Green) и для получения информации о локальной среде флуорофора на основе изменений его срока службы ». FLIM также часто используется в микроскопических или микроскопических исследованиях, чтобы контролировать пространственные и временные белок-белковые взаимодействия, свойства мембран и взаимодействия с нуклеиновыми кислотами в живых клетках.
  • Гаделла Т.В. младший, методы FRET и FLIM , 33. Выходные данные: Elsevier, ISBN 978-0-08-054958-3 , (2008) 560 страниц. 
  • Langel FD и др., Множественные белковые домены опосредуют взаимодействие между Bcl10 и Malt1, J. Biol. Chem. , (2008) 283 (47): 32419-31.
  • Clayton AH., Поляризованный график AB для частотного анализа и представления вращения флуорофора и гомотрансфера резонансной энергии. J Microscopy (2008) 232 (2): 306-12.
  • Clayton, AH; и другие. (2008). «Преобладание активированных олигомеров высших порядков EGFR на поверхности клетки». Факторы роста . 20 : 1.
  • Plowman et al., Электростатические взаимодействия положительно регулируют образование и функцию K-Ras нанокластеров. Молекулярная и клеточная биология (2008) 4377–4385.
  • Беланис Л. и др. Галектин-1 является новым структурным компонентом и основным регулятором нанокластеров H-Ras. Молекулярная биология клетки (2008) 19: 1404–1414.
  • Ван Манен Х. Дж., Определение показателя преломления зеленых флуоресцентных белков в живых клетках с использованием микроскопии визуализации времени жизни флуоресценции. Biophys J. (2008) 94 (8): L67-9.
  • Ван дер Крогт GNM и др., Сравнение донорно-акцепторных пар для генетически кодированных датчиков FRET: применение к датчику цАМФ Epac в качестве примера, PLoS ONE, (2008) 3 (4): e1916.
  • Дай, Х; и другие. « Интенсивность флуоресценции и визуализация времени жизни свободного и инкапсулированного в мицеллы доксорубицина в живых клетках. Наномедицина». (2008) . 4 (1): 49–56.
  • Вальдез Т. и др., Более разумное изображение уха с помощью химической визуализации. Новости SPIE, (2015) DOI: 10.1117 / 2.1201510.006193

Внешние ссылки [ править ]

  • Koehler, F .; и другие. (2002). «Спектроскопия в ближнем инфракрасном диапазоне: практическое решение для химической визуализации» . Спектроскопия Европы . 14 (3): 12.
  • Химическая визуализация: новый потенциальный инструмент борьбы с преступностью
  • Се, Чарльз (2011). «Визуализация химии с помощью инфракрасного изображения». Журнал химического образования . 88 (7): 881–885. DOI : 10.1021 / ed1009656 . ISSN  0021-9584 .