特征因子

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特征因子相关的耗材

  • 两位阀特征模板
    模板◇在管路制造和阀切换图表时非常有用。◇ 用于两位阀的特征模板带4、6、8 和10 通带两个位置指示和各种流路标记。模板描述货号模板TEMPLATE1
  • Pelcotec SEM线宽标样CDMS - XY 特征尺寸放大标样
    Pelcotec&trade CDMS-XY 标样是一种用于扫描电镜、场发射扫描电镜、离子束雕刻、CD-SEM、激光扫描显微镜和原子力显微镜快速、精确校准的便捷工具。该标样提供了 X 和 Y 两个坐标轴的比例尺线,可在不旋转样品台的情况下轻松进行二维校准。Pelcotec&trade CDMS-XY 标样使用最新的半导体和微电子制造技术制成,具有卓越的线缘质量,可提供广泛的测量范围。该标样有两种特征尺寸范围可选,分别是 Pelcotec&trade CDMS-XY-1T 和 Pelcotec&trade CDMS-XY-0.1T ,每个尺寸范围都提供可追溯和认证标样,总共有四种:Pelcotec&trade CDMS-XY-1T :特征尺寸范围为 2.0mm 到 1um,适用于放大倍率在 10x - 20,000x 之间的台式扫描电镜和低到中等放大应用。产品编号描述单位684-1Pelcotec&trade CDMS-XY-1T ,2mm - 1µ m,可追溯,没有样品座个Pelcotec&trade CDMS-XY-1C :每个标样均根据 NIST 标准进行了单独认证,特征尺寸范围为 2.0mm 到 1µ m,适用于放大倍率在 10x - 20,000x 之间的台式扫描电镜和低到中等放大应用。产品编号描述单位689-1Pelcotec&trade CDMS-XY-1C ,2mm - 1µ m,已认证,没有样品座个Pelcotec&trade CDMS-XY-0.1T :特征尺寸范围为 2.0mm 到 100nm,适用于所有扫描电镜和大多数场发射扫描电镜应用,放大倍率可达 10 - 200,000x。产品编号描述单位685-1Pelcotec&trade CDMS-XY-0.1T ,2mm - 100nm,可溯源,没有样品座个 Pelcotec&trade CDMS-XY-0.1C :每个标样均根据 NIST 标准进行了单独认证,特征尺寸范围为 2.0mm 到 100nm,适用于所有扫描电镜和大多数场发射扫描电镜应用,放大倍率可达 10 - 200,000x。产品编号描述单位690-01Pelcotec&trade CDMS-XY-0.1C ,2mm - 100nm,已认证,没有样品座个该标样的特征尺寸范围见下表:Pelcotec&trade CDMS-XY-1T 和 -1C 的特征尺寸为:2mm、1mm、0.5mm、0.1mm、50µ m、10µ m、5µ m、2µ m 和 1µ m。Pelcotec&trade CDMS-XY-0.1T 和 0.1C 的特征尺寸为:2mm、1mm、0.5mm、0.1mm、50µ m、10µ m、5µ m、2µ m 和 1µ m、500nm、250nm 和 100nm。可选的预先安装在样品座上。Pelcotec&trade CDMS-XY-1Pelcotec&trade CDMS-XY-0.1基底尺寸:2.5×2.5mm&check &check 基底厚度:525±10μm&check &check 唯一序列识别号&check &check 2mm、1mm、0.5mm 的校准方块&check &check 垂直于 X 轴和 Y 轴的刻度线,间距为 10um、5μm、2μm 和 1μm&check &check 仅限高分辨率版本 - 垂直于 X 和 Y 轴的附加刻度线以 500、250 和 100 nm 节距标出—&check 特征材料:50nm Cr (2mm - 5µ m)&check &check 特征材料:20nm Cr/50nm Au(2μm 和 1μm)&check &check 特征材料:20nm Cr/50nm Au(500、250 和 100nm)—&check 可在晶圆级追溯到 NISTT 版本T 版本CDMS 标样直接获得 NIST 标准认证C版本C版本不含样品台&check &check 可安装于SEM样品台&check &check 精度优于0.3%&check &check
  • Pelcotec SEM线宽标样 CDMS 标准特征尺寸放大标样
    Pelcotec&trade CDMS 校准标样是一种独特的经济实惠、功能齐全、可追溯的校准标样,可用于快速精准的扫描电镜(SEM)、场发射扫描电镜(FESEM)、离子束刻蚀(FIB)、CD-SEM、LM和AFM放大倍数校准。这些标样采用最新的半导体和微机电系统(MEMS)制造技术制成,可以覆盖广泛的测量范围。Pelcotec&trade CDMS 校准标样有两种特征尺寸范围,分别是 Pelcotec&trade CDMS-1T 和 Pelcotec&trade CDMS-0.1T ,都提供可追溯和认证标样,共有4个种:Pelcotec&trade CDMS-1T : 可追溯,特征尺寸范围为2.0毫米到1微米,放大倍数范围为10倍到20,000倍,非常适合台式扫描电镜和低到中等放大应用。产品编号描述单位682-1Pelcotec&trade CDMS-1T ,2mm - 1µ m,可追溯,没有样品台个Pelcotec&trade CDMS-1C : 经过NIST标样认证的特征尺寸范围为2.0毫米到1微米,放大倍数范围为10倍到20,000倍,非常适合台式扫描电镜和低到中等放大应用。产品编号描述单位686-1Pelcotec&trade CDMS-1C ,2mm - 1µ m,经过认证,没有样品台个Pelcotec&trade CDMS-0.1T : 可追溯,特征尺寸范围为2.0毫米到100纳米,放大倍数范围高达10倍到200,000倍,适用于所有扫描电镜和大多数场发射扫描电镜应用。产品编号描述单位683-01Pelcotec&trade CDMS-0.1T ,2mm - 100nm,可追溯,没有样品台个 Pelcotec&trade CDMS-0.1C : 经过NIST标样认证的特征尺寸范围为2.0毫米到100纳米,放大倍数范围高达10倍到200,000倍,适用于所有扫描电镜和大多数场发射扫描电镜应用。产品编号描述单位687-01Pelcotec&trade CDMS-0.1T ,2mm - 100nm,经认证,没有样品台个 Pelcotec&trade CDMS 标样的特征尺寸范围为2mm、1mm、0.5mm、0.25mm、10µ m、5µ m、2µ m和1µ m(适用于 Pelcotec&trade CDMS-1T ISO 和 Pelcotec&trade CDMS-1C )。而Pelcotec&trade CDMS-0.1T 和 0.1C 的特征尺寸范围为2mm、1mm、0.5mm、0.25mm、10µ m、5µ m、2µ m、1µ m、500nm、250nm和100nm。Pelcotec&trade CDMS 标样采用超平整的硅衬底制成,采用精密的50nm铬沉积技术制造特征尺寸小于5µ m的部分,而采用50nm金/20nm铬的组合制造2µ m到100nm的特征尺寸。铬和金/铬在硅基底上提供了卓越的SE和BSE成像模式对比度,比刻蚀硅标样更易于确定特征。由于硅衬底、铬和铬/金特征都具有导电性,因此该校准标样不存在充电问题。由于其坚固的结构,CDMS标样可使用等离子体清洗器进行清洁。较小的特征尺寸被嵌套在一起,以便于导航和快速校准。特征的精度为0.3%或更高。标样的实际尺寸为2.5 x 2.5mm,厚度为525µ m ±10µ m,在硅表面上没有涂层。每个Pelcotec&trade CDMS 校准标样都有一个独特的识别编号。Pelcotec&trade CDMS 校准标样可供选择不安装或安装在SEM样品台A-R上。对于AFM应用,Pelcotec&trade CDMS 安装在12mm的AFM圆片上,而对于LM应用,则安装在25 x 75mm的载玻片上。也可以制备在自定义的支架上。可选的样品座。Pelcotec&trade CDMS-1Pelcotec&trade CDMS-0.1基底:硅&check &check 基底尺寸:2.5×2.5mm&check &check 基底厚度:525±10μm&check &check 唯一序列识别号&check &check 2mm、1mm、0.5mm、0.25mm 的校准方块&check &check 垂直于 X 轴的刻度线,间距为 10μm、5μm、2μm 和 1μm&check &check 仅高分辨率版本 - 垂直于 X 轴的附加刻度线以 500、250 和 100 nm 节距标出—&check 特征材料:50nm Cr (2mm - 5µ m)&check &check 特征材料:20nm Cr/50nm Au(2μm 和 1μm)&check &check 特征材料:20nm Cr/50nm Au(500、250 和 100nm)—&check 可在晶圆级追溯到 NISTT 版本T 版本CDMS 标样直接获得 NIST 标准认证C版本C版本不含样品台&check &check 可安装在 SEM样品台上&check &check 精度优于0.3%&check &check

特征因子相关的仪器

  • AMICS矿物特征自动定量分析系统 全自动矿物特征分析系统选矿专家们自动获取工艺矿物学定量分析数据的得力工具 AMICS-Mining 由国际工艺矿物学家团队主持开发的第三代矿物参数自动定量分析系统。该系统与高分辨率扫描电子显微镜完美结合,广泛适用于矿业、煤炭、地质科研等领域,是科学家及工程技术人员对样品进行工艺矿物学定量分析的有力帮手。 作为一个为矿业、煤炭业、地质科研、生产打造的专用矿石特征的定量分析工具,AMICS-Mining自动矿石特征分析系统软件主要功能。 数据采集数据分析结果显示智能信息管理系统 AMICS-Mining可以快速而准确地对矿石样品进行分析,分析结果样品的矿物组成样品的矿物元素组成元素在矿物中的分配矿物颗粒尺寸分布 单体矿物颗粒尺寸分别矿物颗粒的比重及分布矿物相关关系矿物包裹关系矿物嵌步特征单体矿物解离度分布煤中灰分含量可定制分析 系统可生成的分析图表样品BES图样品矿物成分分布图 矿物成分图、表矿物元素图、表矿物成分图、表矿物元素在矿物中的分布表颗粒尺寸分布图、表单体矿物颗粒尺寸分布图、表颗粒比重分布图、表矿物连生关系图、表矿物解离度计算图、表矿物的生存关系计算图、表矿物理想回收率、品位估算图、表元素理想回收率、品位估算图、表 样品矿物成分分布图 矿物成分图、表 矿物连生关系图、表 AMICS-Minning的应用范围十分广阔●矿产评估,预测矿藏的价值通过对矿石中有价值的成分及赋生状态的分析,对矿石的磨矿粒度,可分选性及回收率的进行预测,对矿产评估,预测矿藏的价值。 ●选矿、选煤工艺设计通过对样品的参数分析,特别是矿物粒度尺寸分布、单体矿物颗粒尺寸分布、目标矿物的解离度的分析,为确定合理的磨矿粒度、有的放矢地进行选矿实验、选矿方案的制定提供牢靠的数据。 ●新选矿、选煤工艺研发通过对矿石的深度分析比如目标矿物元素在矿物中的分配,加深对矿物的认识。研究新的选矿工艺,提高选矿的经济效益。新选矿工艺的诞生往往可以改变一个矿山的命运,使一个难选的矿变成一个有价值的好矿。 ●选矿、选煤流程优化,提高回收率,降低能耗通过对现有选矿工艺不同位置的样品参数分析,发现磨矿及浮选改进的方向及潜力并及以改进,达到优化流程、提高回收率,降低能耗的目的。 ●选矿流程的监控通过不断对原矿、精矿、尾矿,及时地调整选矿参数,使选矿厂始终工作在最佳状态,提高生产效益。在发生选矿回收率下降的情况下,通过分析尾矿中目标矿物的赋生状态,可以确定回收率下降的原因,加以修正。 ●环保通过对岩石、土壤、河床泥、空气粉尘、烟道粉尘的成分与物相分析,为环保提供依据。 ●煤矿灰份矿物的含量及粒度分布测定,指导煤矿资源的评估和综合利用 ●为现代数字化矿山提供基础数据 AMICS-Mining自动矿石特征分析系统系统的特点●先进的全自动矿物识别技术系统采用了先进的第三代自动矿物识别技术。矿物识别无需人工干预、无需人工建立编辑矿物数据标准。大大降低了系统的复杂性,将操作人员从繁琐、复杂的矿物数据标准库建立维护工作解放出来,同时最大限度地减少人为因素造成的矿物识别错误,使矿物识别更为精准、更快速。 ●完整的矿物数据库矿物数据库矿物种类齐全,数据完整。 ●全新先进的图形处理技术在分析过程中,系统采用了全新先进的图形处理技术分离矿物颗粒,区分矿物边界。不仅处理速度、及处理能力(处理图形面积的大小及复杂性)几倍、几十倍于第二代自动矿物所采用的图形处理技术,且结果更为精准。 ●快速在线矿物分类矿物分类在测量过程中同时进行,用户可以随时监视测量过程。测量完成后立即就可以输出简单的测量结果,如矿物成分及颗粒数。 ●简便测量设定及结果输出合理的软件设计,使得测量设定及结果输出及为方便,大大缩短了系统使用培训所需要的时间。 ●全新现代化软件界面采用了最新的软件编制工具,软件界面符合当今的潮流,更为人们所熟悉,方便使用。 ●合理的文件管理系统合理的文件管理系统设计,达到了即能自动管理结果文件,又方便转移结果文件的目的。 ●系统有英、中两个版本 AMICS-Mining自动矿石特征分析系统技术指标最小可识别矿物:1微米样品测量时间(直径30厘米):15分钟数据库:2000种以上基本矿物样品台样品数:高精度5轴电动9桩样品台 AMICS-Mining自动矿石特征分析系统的能谱仪技术指标硅漂移探头(BRUKER等)超快速脉冲处理电制冷(无需液氮)参照系统选择的能谱仪术指标 AMICS-Mining自动矿石特征分析系统的电镜技术指标参照系统选择的电镜技术指标 AMICS-Oil&Gas矿物特征自动定量分析系统作为一个为石油、天然气行业、地质科研、生产打造的专用岩芯、岩屑特征的定量分析工具,AMICS-Oil&Gas自动矿石特征分析系统软件主要功能。 数据采集 数据分析 结果显示 智能信息管理系统 AMICS-Oil&Gas可以快速而准确地对岩芯、岩屑样品进行分析,分析结果样品矿物成分样品元素成分岩屑颗粒、单体矿物颗粒尺寸分布孔隙度及孔隙尺寸分布矿物相关关系孔隙与矿物相关关系可定制分析 系统可生成的分析图表样品BES图样品矿物成分分布图矿物成分图、表矿物元素图、表岩屑颗粒尺寸分布图、表矿物颗粒尺寸分布图、表岩屑颗粒比重分布图、表矿物连生关系表岩屑岩性分析图、表 样品矿物成分分布图 矿物成分图、表 矿物连生关系表 AMICS-Oil&Gas的应用范围十分广阔油田勘探、开发地质分析压裂点的选择(水平井)测井数据修正辅助录井为现代数字化油田提供基础数据特殊应用功能定制
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  • 产品概述  ETMS-200-ZG是一款基于传感器法的有毒有害多气体监测仪。监侧仪可同时监测多种有机/无机因子气体(例如VOCs、硫化氢、氨气等),具有工作温度宽,气体传感器配置灵活、人机交互简便等特点。该在钱检测仪适用于化工园区及其周边地区的大气突发性环境事件风险物质监测。产品特点  基于传感器法,可实现对多数机/无机因子气体定性定量监侧  支持恶臭气体的恶臭因子OU值测量计算  采用精细过滤、恒流采样、自动清洗以及伴热等预处理技术,保证传感器有效运行具有开机及运行故障自诊断功能  监侧数据以GPRS无钱通讯方式传输,无需铺设通讯线  气体探测器支持拔插式更换、维护简便  系统防爆设计、集体小、安装简单  可集成气象五参数监测设备
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  • PAMS及厂界特征因子监测方案--斯特林一体式深冷核心技术该方案是专门应对环境空气中PAMS以及厂界PAMS特征因子监测而设计的在线监测设备。其符合HJ 1010-2018 《环境空气挥发性有机物气相色谱连续监测系统技术要求及检测方法》标准要求。环境空气通过采样系统采集,其中的VOCs(挥发性有机化合物)在低温条件下,可被在线冷阱系统捕集中,然后冷阱系统快速升温,将VOCs送入分析系统进行分离检测,结果可实时显示在界面上。性能特点:在线冷阱系统特点:采用斯特林一体式深冷核心技术,冷阱低温可达-130℃? 无需液体制冷剂,整体功耗低,提高运行效率;微捕集闪蒸机构,最高150℃/s升温速率 ? 避免峰型展宽及结果误差;专用冷阱模块? 免更换,性能稳定,适合在线应用;阀体、流路高精度温控控制,样品管路全程惰性化? 确保样品无残留。分析系统特点:无需两台设备,采用中心切割技术,一次进样分析57种PAMS挥发性有机物;C2-C3组分不流失线性良好;系统整体无需更换冷阱、无需更换液氮,适合在线连续运行。系统原理示意图应用实例:C2-C5 组分C6-C12 组分C2-C5 组分线性相关系数R2均在0.995以上应用范围:城市及周边空气质量监测、重点行业、化工、包装等污染行业VOCs排放监督、针对工厂偷排,在线监控等......
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特征因子相关的试剂

特征因子相关的方案

  • 特征因子在线监测解决方案
    有毒有害气体在线监测仪,可以在线监测多种无机因子气体(例如氨气、氟化氢、氯化氢、硫化氢、一氧化碳等),具有较高的测量精度和较宽的动态范围。该系统适用于石油化工、橡胶制品、半导体制造、医药、印刷、喷涂、有机溶剂制造、汽车制造等工业固定污染源的有机物排放监测。支持多种检测原理( ECD、PID、激光法等)的气体分析仪,适用于有毒有害及恶臭气体的在线监测。
  • 宁夏贺兰山东麓产区西夏王-2013-霞多丽白葡萄酒苦涩味特征差异及相关性分析
    运用电子舌、常规指标检测法对宁夏贺兰山东麓产区霞多丽、贵人香干白葡萄酒的呈味特征差异及相关性检测分析,并结合主成分分析(prineipalcomponentanalysis,PCA)、聚类分析及因子分析等分析方法,对不同酒样进行分析测定,从而为宁夏贺兰山东麓产区霞多丽、贵人香干白葡萄酒呈味相关特征提供理论指导。结果表明:经主成分分析得出,鲜味、咸味、酸味、丰厚度指标对呈味特征贡献较大;经聚类分析得出,对葡萄酒呈味特征影响因素中,品种差异较年份影响具有优势;经雷达图得出,不同酒样中,除苦味、涩味值相差较大外,鲜味、咸味、丰厚度等指标强度基本一致,且品种间区别较明显;经因子分析对常规理化指标分析得出,酒样中干浸出物与总酚贡献度较大,且酸味优于甜味的贡献度。经过以上多种分析处理法,以上酒样得到了较好区分。
  • 宁夏贺兰山东麓产区西夏王-2013-霞多丽白葡萄酒尖锐度特征差异及相关性分析
    运用电子舌、常规指标检测法对宁夏贺兰山东麓产区霞多丽、贵人香干白葡萄酒的呈味特征差异及相关性检测分析,并结合主成分分析(prineipalcomponentanalysis,PCA)、聚类分析及因子分析等分析方法,对不同酒样进行分析测定,从而为宁夏贺兰山东麓产区霞多丽、贵人香干白葡萄酒呈味相关特征提供理论指导。结果表明:经主成分分析得出,鲜味、咸味、酸味、丰厚度指标对呈味特征贡献较大;经聚类分析得出,对葡萄酒呈味特征影响因素中,品种差异较年份影响具有优势;经雷达图得出,不同酒样中,除苦味、涩味值相差较大外,鲜味、咸味、丰厚度等指标强度基本一致,且品种间区别较明显;经因子分析对常规理化指标分析得出,酒样中干浸出物与总酚贡献度较大,且酸味优于甜味的贡献度。经过以上多种分析处理法,以上酒样得到了较好区分。

特征因子相关的论坛

  • 关于主成份阶数,主因子数,最佳特征向量数

    关于主成份阶数,主因子数,最佳特征向量数

    关于主成份阶数,主因子数,最佳特征向量数,这三者是否指的同一个值,是否指的是抽象组分数d呢?定义如下图:http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2014/03/201403201433_493776_2854560_3.jpg这个是OPUS6.5软件建立定量模型的界面,这个max维数是否指的是抽象组分数呢?http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2014/03/201403201438_493777_2854560_3.jpg

  • 【原创大赛】如何确定重点行业企业用地调查的特征污染物

    【原创大赛】如何确定重点行业企业用地调查的特征污染物

    [align=center][b]如何确定重点行业企业用地调查的特征污染物[/b][/align][align=center](老兵)[/align] 重点行业企业用地土壤污染物状况调查是一项重要的国情调查,也是落实《土壤污染防止行动计划》(“土十条”)的一项重要工作,该项工作分两步走,第一步为入户调查信息采集,计划年内完成;第二步是在通过对入户调查信息采集筛查的基础上,对疑似地块开展采样分析测试,并建立污染地块优先管控名录。由于不少省市是委托第三方机构来实施的,调查队伍对各行业企业的排污情况不了解,为指导地方做好此项工作,现将最近针对某地编写的“重点行业/企业/工艺特征污染物的填报思路与参考”培训教材贴出来供大家参考。该文还可以作为在对下述重点行业/企业实施监测时确定监测因子的参考。[b]一、各重点行业/企业/工艺特征污染物的确定思路[/b] (1)应依据“国家规定的重点行业企业特征污染物分类”、“国家规定的重点行业企业调查分析测试项目”和“国家危险废物名录”进行填报; (2)对上述特征污染物分类、分析测试项目和“国家危险废物名录”未明确的污染物可以参考下述的“各重点行业/企业特 征污染物填报参考”填报; (3)对上述特征污染物分类、分析测试项目、“各重点行业/企业特征污染物填报参考”和“国家危险废物名录”中没有的,一是查阅企业的“建设项目竣工环境保护监测验收报告”、“环境影响报告书(表)”、“清洁生产审核报告、“日常的监督性监测报告”、“排污申报登记表”、“原辅材料成分分析报告”和“地质勘探报告”等;二是可以通过查阅“建设项目竣工环境保护验收技术规范”、“排污单位自行监测技术指南”、“污染物排放或控制标准”、“污染源源强核算技术指南”“排污许可证申请与核发技术规范”、“环境影响评价技术导则”和“清洁生产标准”针对具体行业的规定来填报。 (4)凡原辅材料还伴生或含有其它有毒有害污染物的必须相应增加填报。[b]二、各重点行业/企业特征污染物的确定参考(不含COD、BOD、氨氮、二氧化硫、氮氧化物和一氧化碳等非土壤污染物) 各重点行业/企业特征污染物确定参考一览表 [/b][align=center][b][img=,690,387]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/10/201810241406484517_5213_1634717_3.jpg!w690x387.jpg[/img][img=,690,449]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/10/201810241407025274_9972_1634717_3.jpg!w690x449.jpg[/img][img=,690,383]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/10/201810241407131254_8475_1634717_3.jpg!w690x383.jpg[/img][/b][/align][b][/b]

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  • 单细胞测序绘制人类大脑皮层图谱,揭示神经发育中分子动态特征
    从解剖学角度来看,大脑可以被细分为多个特定区域,包括新皮层(neocortex)。大脑皮层是高级认知的中枢,是人类进化过程中大脑中扩张和多样化最多的区域。早期的大脑分区和皮层分区是由形态发生梯度(morphogenetic gradient)引导建立的【1-2】,但随着发育进程的展开,这些早期模式如何产生更加精细更加离散的空间差异目前还不是很清楚【3】。大脑皮层的发育过程已被研究了一个多世纪,历史上科学家通过每次只观察一种细胞类型,研究少量的基因,随后逐步拼接整个发育事件来进行探索。但我们必须意识到,大脑在同一时间并不是只产生一种细胞类型,而是数百种细胞类型一起发生发展,就像交响乐一样美妙且复杂。随着单细胞和空间转录组学的出现和发展,结合大数据分析,我们已经能够去探究神经发育这支交响乐中所隐藏的规律。2021年10月6日,来自美国加州大学的Arnold R. Kriegstein团队在Nature杂志上在线发表了题为An atlas of cortical arealization identifies dynamic molecular signatures的研究论文。该研究利用单细胞测序研究了神经发育和早期胶质生成阶段10个主要的脑区和6个新皮层区域,揭示了不同皮层区域不同细胞纵向发育的分子图谱。绘制人类大脑发育图谱 为了描绘大脑发育过程中不同脑区及皮质区域的细胞多样性,作者收集了妊娠中期(怀孕3-6个月,神经发育高峰期)的大脑组织,随后进行为分割(大脑细分后的区域称为“regions”,皮层细分后的区域称为“areas”)和单细胞转录测序(图1)。作者从13个个体中拿到了10个脑区(主要是前脑、中脑和后脑)样本及6个新皮层区域样本(prefrontal cortex(PFC), motor, somatosensory, parietal, temporal 和primary visual(V1)皮层),最终获得了698,820个高质量的单细胞数据。通过UMPA(uniform manifold approximation and projection,新的降维技术,用于数据可视化和探索)分析,作者发现了预期的细胞类群(包括excitatory neurons,intermediate progenitor cells(IPCs),radial glia等)。数据表明,在整个大脑中,细胞类型是产生区域分化隔离的主要因素。区域特定基因分析显示,一些区域特异性基因存在于同一区域中的多个细胞类型中,说明某些区域性表达基因特征在细胞类型中具有高度渗透性。图1. 测序样本收集示意图新皮质中的细胞类型 已有研究表明新皮质包括几十个专门从事认知过程的功能区【4】。V1和PFC中的神经元在出生后就完全不同【5】,而其他的细胞类型并没有展示出明显的区域特异性差异。为了进一步扩展已有的研究,作者对来自于特定皮层区域的单细胞进行测序分析,获得了387,141个高质量的单细胞数据。通过分析,作者发现了预期的细胞类型,包括Cajal-Retzius neurons, dividing cells, excitatory neurons等。随后,按细胞类型进行分层聚类得到了138个新皮质细胞群,其中104个细胞群是由来自多个皮层区域的细胞组成的。动态区域性基因特征 为了探究新皮质发育过程中的细胞区域性差异,作者在皮质不同区域的兴奋性谱系中(radial glial (RG), IPCs和excitatory neurons)寻找每个细胞类型中的差异表达基因,同时通过检测已知的区域特异性基因的表达来评估皮质区域划分的可靠性。作者构建了星座图来探索不同皮质区域细胞类型之间的关系:RG节点主要在同细胞类型之间相互连接;IPC与兴奋神经元之间存在相互连接;PFC 和 V1 细胞类型节点之间没有连接,说明这两个基因表达模式之间相互排斥。在每一组区域标记基因中,作者鉴定了编码转录因子的基因,这些转录因子在特定区域的细胞中大量富集。其中包括一些在区域化过程中功能已知的转录因子,例如NR2F1和BCL11A,这两个基因都与神经发育疾病相关【6】。作者还发现一些与皮层区域化不相关的转录因子:在V1中,包括NF1A, NF1B和NF1X,它们是大脑发育的重要调节因子,与大头症和认知障碍有关【7】;ZBTB18, 大脑扩张驱动因子,与神经元分化和皮层迁移有关;在PFC中,包括HMGB2和HMGB3,它们在发育的不同阶段在神经干细胞中差异性表达,是神经分化的关键性调节因子,但它们在皮层区域化的过程中的功能未被研究和报道。原位杂交验证候选标志物 上述单细胞数据揭示了人类大脑发育过程中皮层的6个不同区域内细胞类型的多样性和转录谱。接下来,作者选择了兴奋神经元簇的候选标记基因进行验证,采用单分子荧光原位杂交(single-molecule fluorescent in situ hybridization, (smFISH))量化了20个样本中(来自4个皮质区域)31个RNA转录本的表达情况(图2)。与之前的报道一致,神经基因SATB2和BCL11B呈现区域动态性表达:他们在frontal区域共表达,但在occipital区域相互排斥。通过分析所有的区域,作者找到了新的亚细胞群标志物候选基因:NEFL, SERPINI1和NR4A1。这三个基因在PFC, somatosensory, temporal和V1皮层细胞中的表达量基本相等,但是它们相对的空间位置发生巨大改变:NEFL, SERPINI1和NR4A1在PFC中共表达,但在其他区域中相互排斥;在somatosensory皮层中,这些标记基因主要表达在上层分子层中。图2. 自动化空间RNA转录检测流程综上所述,该研究对新皮质区域不同细胞类型的基因表达特征提供了细致的理解。作者发现:(1) 在主要的大脑结构中,区域特征在不同的细胞类型中非常普遍;(2) 新皮质中的区域特征非常特殊,受限于单个细胞类型;(3) 除了细胞类型特征外,细胞的发育阶段(即妊娠周)是基因表达特征组合的有力决定因素。这些发现表明,区域特异性基因表达特征的动态变化速度非常快,而且是细胞类型特异性的(图3),这与之前的理论似乎不太一致,在以前认知中,基因表达模式通常被认为是一旦建立就会持续存在。通过绘制大脑发育过程中的基因表达图谱,研究人员对大脑皮层是如何形成有了更好的理解,有助于探索大脑皮层是如何在神经发育疾病中受到影响的。图3. 发育过程中皮层区域化模式图原文链接:https://doi.org/10.1038/s41586-021-03910-8
  • 拖尾因子、对称因子、不对称因子三者间的关系
    相信小伙伴们在日常测试中会发现,评价色谱峰的峰形对称性,有拖尾因子、对称因子、不对称因子三种参数。而目前使用的分析软件,ChemStation工作站中的对称因子,Empower工作站中的USP拖尾因子,Chameleon工作站中并没有对称因子参数,是以不对称度评价的。这三种参数的关系是什么,有什么区别,今天小编就和大家聊一下。理想条件下,色谱峰应该具有高斯型的特征:式中,χ等于(t-tR)/σ,t是时间,σ=W/4,y是峰高。色谱图中的真实峰通常会稍稍偏离对称的高斯峰形,通常会或多或少带一点拖尾。如下图所示: 拖尾因子:Tailing factor常用Tf表示,以峰高5%处计算。不对称因子:Asymmetry factor常用As表示,以峰高10%处计算。对称因子:Symmetry factor常用S表示,与不对称因子As互为倒数关系。As和Tf值的关系大概可以表达为:As≈1+1.5(Tf-1)所以一般来说As的值在一定程度上大于Tf的值。峰形随着不对称因子(As)和拖尾因子(Tf)而变化。当As或者Tf=1.0时,对应的是一个完美的对称色谱峰,在这种情况下,两个色谱峰可以很好地彼此分开。然而,随着峰拖尾的程度加重,它们之间的分离也变得糟糕。多数情况下峰拖尾的程度并不是很严重(Tf1.2),并且一般不会被注意到。这种程度的拖尾(Tf1.2)对分离造成的影响可以忽略不计,除非是在一个很大的色谱峰后跟随了一个很小的色谱峰的情况下。拖尾因子、对称因子和不对称因子规定范围探讨中国药典(CP)要求拖尾因子的范围是在0.95-1.05,是有一个适用前提的,即中国药典规定峰高法定量时拖尾因子应该在0.95-1.05之间,低于0.95为前延峰,高于1.05为拖尾峰。欧洲药典(EP)和英国药典(BP)规定进行有关物质或含量测定时,除另有规定外,色谱图中定量用对照品溶液的色谱峰对称因子应为0.8~1.5。美国药典(USP)中出现了对某些化合物拖尾因子要求不大于2.0。日本药典(JP)中没有具体规定拖尾因子的范围。从各国药典对拖尾因子范围的约束来看,拖尾因子并没有一个数值范围的确定标准,在实际的色谱实验中需要具体问题具体分析。
  • XPS数据处理必备 | 原理、特征、分析
    01 XPS简介XPS(X-ray Photoelectron Spectroscopy),译为X射线光电子能谱,以X射线为激发光源的光电子能谱,是一种对固体表面进行定性、定量分析和结构鉴定的实用性很强的表面分析方法。XPS是一种高灵敏超微量表面分析技术,样品分析的深度约为20埃,可分析除H和He以外的所有元素,可做定性及半定量分析。定性:从峰位和峰形可以获知样品表面元素成分、化学态和分子结构等信息 半定量:从峰强可以获知表面元素的相对含量或浓度▲ XPS测试过程示意图 ▲02 功能和特点(1)定性分析--根据测得的光电子动能可以确定表面存在哪些元素,a. 能够分析除了氢,氦以外的所有元素,灵敏度约0.1at%,空间分辨率为 100um, X-RAY 的分析深度在 2 nm 左右,信号来自表面几个原子层,样品量可少至10的-8次方g,绝对灵敏度高达10的-18次方g。b. 相隔较远,相互干扰较少,元素定性的相邻元素的同种能级的谱线标识性强。 c.能够观测化学位移,化学位移同原子氧化态、原子电荷和官能团有关。化学位移信息是利用XPS进行原子结构分析和化学键研究的基础。(2)定量分析--根据具有某种能量的光电子的强度可知某种元素在表面的含量,误差约20%。既可测定元素的相对浓度,又可测定相同元素的不同氧化态的相对浓度。(3)根据某元素光电子动能的位移可了解该元素所处的化学状态,有很强的化学状态分析功能。(4)结合离子溅射可以进行深度分析。(5)对材料无破坏性。03 基本原理当单色的X射线照射样品,具有一定能量的入射光子同样品原子相互作用: 1)光致电离产生光电子;2)电子从产生之处迁移到表面;3)电子克服逸出功而发射。用能量分析器分析光电子的动能,得到的就是X射线光电子能谱。▲ 基本原理 ▲这方面很多书上都介绍了,归根结底就是一个公式:E(b)= hv-E(k)-WE(b): 结合能(binding energy)hv: 光子能量 (photo energy)E(k): 电子的动能 (kinetic energy of the electron)W: 仪器的功函数(spectrometer work function)通过测量接收到的电子动能,就可以计算出元素的结合能。铝靶:hv=1486.6 eV镁靶:hv=1253.6 eV04 具体定性分析步骤A:对化学成分未知的样品——全谱扫描(0-1200eV)图谱分析步骤:1、在XPS谱图中首先鉴别出C1s、O1s、C(KLL)和O(KLL)的谱峰(一定存在且通常比较明显)。 2、鉴别各种伴线所引起的伴峰 3、确定主要元素的最强或较强的光电子峰(或俄歇电子峰),再鉴定弱的谱线。 4、辨认p、d、f自旋双重线,核对所得结论。鉴别通常采用与XPS数据库和标准谱图手册的结合能进行对比的方法:XPS数据库一般采用NIST XPS database:https://srdata.nist.gov/xps/selEnergyType.aspx通过这个网站你可以查到几乎xps所需的所有数据包括:对双峰还应考虑两个峰的合理间距、强度比等。▲ 网站截图 ▲XPS表征手册一般采用:Handbook of X-ray photoelectron spectroscopy: a reference book of standard spectra for identification and interpretation of XPS data. 1995.还可以对比XPS电子结合能对照表进行查找(文末资源包内含),有了这些表,你就可以指导每个元素分峰的位置。▲ 结合能对照表部分内容 ▲B:分析某元素的化学态和分子结构——高分辨谱测化学位移扫描宽度通常为10-30eV,以确保得到精确的峰位和良好的峰形。05 具体定量分析步骤经X射线辐照后,从样品表面出射的光电子的强度(I,指特征峰的峰面积)与样品中该原子的浓度(n)有线性关系,因此可以利用它进行元素的半定量分析。简单的可以表示为:I = n*SS称为灵敏度因子(有经验标准常数可查,但有时需校正)对于对某一固体试样中两个元素i和j, 如已知它们的灵敏度因子Si和Sj,并测出各自特定谱线强度Ii和Ij,则它们的原子浓度之比为:ni:nj=(Ii/Si):(Ij/Sj)06 数据处理这里小编向大家推荐三款软件Xpspeak、Avantage以及我们最常用的origin篇幅有限,作图过程在这里就不详细说了07 常见问题解答1、XPS样品制备:粉末制样• 压片• 粘到双面胶带上• 分散到挥发性有机溶剂中,形成悬浊液滴到硅片等固体基片、金属箔或滤膜、海绵等基底上纤维细丝(网)样品• 缠绕或压在架子或回形针上,或样品台的孔中 央,分析区域内纤维丝悬空,避免基底元素干 扰分析结果;• 包裹在有孔的铝箔中,用小束斑XPS分析孔内样品;液体、膏状样品• 滴到Si片、聚乙烯/聚丙烯、金属片、滤膜、树 脂、海绵等固体基片上晾干或冷冻干燥2、H和He为什么不能测XPS主要原因有三点:1) H和He的光电离界面小,信号太弱;2) H1s电子很容易转移,在大多数情况下会转移到其他原子附近,检测起来非常困难 3) H和He没有内层电子,其外层电子用于成键,H以原子核形式存在。所以用X射线去激发时,没有光电子可以被激发出来。3、什么是荷电校正,如何进行荷电校正XPS分析中,样品表面导电差 样品表面导电差,或虽导电但未有效接地。此时,当X射线不断照射样品时,样品表面发射光电子,表面亏电子, 出现正电荷积累(XPS中荷正电),从而影响XPS谱峰,影响XPS分析。在用XPS测量绝缘体或者半导体时,需要对荷电效应所引起的偏差进行校正,称之为“荷电校正”。最常用的,人们一般采用外来污染碳的C1s作为基准峰来进行校准。以测量值和参考值(284.8 eV)之差作为荷电校正值(Δ)来矫正谱中其他元素的结合能。具体操作:1) 求取荷电校正值:C单质的标准峰位(一般采用284.8 eV)-实际测得的C单质峰位=荷电校正值Δ;2)采用荷电校正值对其他谱图进行校正:将要分析元素的XPS图谱的结合能加上Δ,即得到校正后的峰位(整个过程中XPS谱图强度不变)。将校正后的峰位和强度作图得到的就是校正后的XPS谱图。4、磁性元素对XPS有没有影响有,磁性样品最好进行退磁、消磁处理也可在测试中采用磁透镜模式或静电透镜模式
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