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新型分子识别传感器系统诞生破解红外光谱仪分析难题“亚搏手机在线登录入口app下载”

更新时间  2021-11-20 00:35 阅读
本文摘要:据麦姆斯咨询讲解,红外光谱学是检测和分析有机化合物的一种基准方法。但是它必须简单的操作过程和大型、便宜的仪器设备,因此设备的微型化充满著挑战,妨碍了红外光谱技术的一些工业和医疗应用于,以及户外现场的数据搜集,例如污染物浓度的测量等。此外,其比较较低的灵敏度拒绝较小的样本量,因而也彻底容许了其广泛应用。

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据麦姆斯咨询讲解,红外光谱学是检测和分析有机化合物的一种基准方法。但是它必须简单的操作过程和大型、便宜的仪器设备,因此设备的微型化充满著挑战,妨碍了红外光谱技术的一些工业和医疗应用于,以及户外现场的数据搜集,例如污染物浓度的测量等。此外,其比较较低的灵敏度拒绝较小的样本量,因而也彻底容许了其广泛应用。为此,EPFL(瑞士联邦理工学院)工程学院(瑞士洛桑)和AustralianNationalUniversity(ANU,澳大利亚国立大学)的科学家们研发了一款紧凑型、高灵敏度纳米光子传感器系统,需要用于传统的光谱学技术之后能辨识分子的特征吸取。

他们早已将该系统用作聚合物、农药和有机化合物的观测。更为重要的是,这项技术还与CMOS技术相容。

将分子的特征吸取翻译为“条形码”有机物分子中的化学键都有其特定的方向和振动模式,这影响了分子对光的吸取,使每个分子都有其独一无二的“指纹吸取”。红外光谱学通过检测样本否吸取分子的指纹特征频率,来观测样本中否所含等价分子。

然而,这种分析必须尺寸可观、价格昂贵的实验室仪器。EPFL科学家研发的系统包括一种工程化的表面,覆盖面积有数百个被称作Metapixels(超强像素)的微型传感器系统,可以为表面认识的每个分子分解有所不同的“条形码”。这些条形码可以用于先进设备的模式识别和分类技术(如人工智能神经网络)展开大规模分析和分类。

这项研究成果已公开发表于今年6月出版发行的Science杂志。EPFL研发的这款开创性传感器系统不仅灵敏度低,且需要构建微型化;它使用了需要在纳米尺度捕猎光的纳米结构,因而对系统表面上的样品具备极高的灵敏度。

“我们想观测的分子是纳米级的,因此桥接这一尺寸鸿沟是必不可少的一步,”EPFL生物纳米光子系统实验室负责人及本研究牵头作者HaticeAltug说道。该系统表面的纳米结构被分成数百个超强像素组,每个超强像素都以有所不同的频率共振。

当一个分子与系统表面认识时,该分子对光的特征吸取,不会转变它认识的所有超强像素的振动。“十分最重要的是,这些超强像素的排序方式,可使有所不同的振动频率同构于系统表面的有所不同区域,”本研究牵头作者AndreasTittl讲解说道。这之后取得了一种像素简化的光吸收图,可以翻译为分子条形码。整个过程都不必须用于光谱分析仪。

这款新的系统的潜在应用于很广。“例如,它可以用作生产便携式医疗测试设备,为血液样本中的每种生物标记物都创立条形码,”本研究牵头作者DragomirNeshev说道。这项技术还可以和人工智能融合,为从蛋白质和DNA到农药和聚合物的各种化合物,创立并处置分子条形码库,为科研人员获取一种新的工具,较慢、准确地从简单样本中找到微量的化合物。


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