数显测厚表

上接：晶圆表面缺陷检测方法综述【上】4. 基于机器学习的晶圆表面缺陷检测机器学习主要是将一个具体的问题抽象成一个数学模型，通过数学方法求解模型，求解该问题，然后评估该模型对该问题的影响。根据训练数据的特点，分为监督学习、无监督学习和半监督学习。本文主要讨论这三种机器学习方法在晶圆表面缺陷检测中的应用。机器学习模型比较如表2所示。表 2.机器学习算法的比较。分类算法创新局限监督学习KNN系列对异常数据不敏感，准确率高。复杂度高，计算强度高。决策树-Radon应用Radon以形成新的缺陷特征。过拟合非常熟练。SVMSVM 可对多变量、多模态和不可分割的数据点进行高效分类。它对多个样本不友好，内核函数难以定位。无监督学习多层感知器聚类算法采用多层感知器增强特征提取能力。取决于激活函数的选择。DBSCAN可以根据缺陷模式特征有选择地去除异常值。样本密度不均匀或样本过大，收敛时间长，聚类效果差。SOM高维数据可以映射到低维空间，保持高维空间的结构。目标函数不容易确定。半监督学习用于增强标记的半监督框架将监督集成学习与无监督SOM相结合，构建了半监督模型。培训既费时又费时。半监督增量建模框架通过主动学习和标记样本来增强模型性能，从而提高模型性能。性能取决于标记的数据量。4.1. 监督学习监督学习是一种学习模型，它基于该模型对所需的新数据样本进行预测。监督学习是目前晶圆表面缺陷检测中广泛使用的机器学习算法，在目标检测领域具有较高的鲁棒性。Yuan，T等提出了一种基于k-最近邻（KNN）的噪声去除技术，该技术利用k-最近邻算法将全局缺陷和局部缺陷分离，提供晶圆信息中所有聚合的局部缺陷信息，通过相似聚类技术将缺陷分类为簇，并利用聚类缺陷的参数化模型识别缺陷簇的空间模式。Piao M等提出了一种基于决策树的晶圆缺陷模式识别方法。利用Radon变换提取缺陷模式特征，采用相关性分析法测度特征之间的相关性，将缺陷特征划分为特征子集，每个特征子集根据C4.5机制构建决策树。对决策树置信度求和，并选择总体置信度最高的类别。决策树在特定类别的晶圆缺陷检测中表现出更好的性能，但投影的最大值、最小值、平均值和标准差不足以代表晶圆缺陷的所有空间信息，因此边缘缺陷检测性能较差。支持向量机（SVM）在监督学习中也是缺陷检测的成熟应用。当样本不平衡时，k-最近邻算法分类效果较差，计算量大。决策树也有类似的问题，容易出现过度拟合。支持向量机在小样本和高维特征的分类中仍然具有良好的性能，并且支持向量机的计算复杂度不依赖于输入空间的维度，并且多类支持向量机对过拟合问题具有鲁棒性，因此常被用作分类器。R. Baly等使用支持向量机（SVM）分类器将1150张晶圆图像分为高良率和低良率两类，然后通过对比实验证明，相对于决策树，k-最近邻（KNN）、偏最小二乘回归（PLS回归）和广义回归神经网络（GRNN），非线性支持向量机模型优于上述四种晶圆分类方法。多类支持向量机在晶圆缺陷模式分类中具有更好的分类精度。L. Xie等提出了一种基于支持向量机算法的晶圆缺陷图案检测方案。采用线性核、高斯核和多项式核进行选择性测试，通过交叉验证选择测试误差最小的核进行下一步的支持向量机训练。支持向量机方法可以处理图像平移或旋转引起的误报问题。与神经网络相比，支持向量机不需要大量的训练样本，因此不需要花费大量时间训练数据样本进行分类。为复合或多样化数据集提供更强大的性能。4.2. 无监督学习在监督学习中，研究人员需要提前将缺陷样本类型分类为训练的先验知识。在实际工业生产中，存在大量未知缺陷，缺陷特征模糊不清，研究者难以通过经验进行判断和分类。在工艺开发的早期阶段，样品注释也受到限制。针对这些问题，无监督学习开辟了新的解决方案，不需要大量的人力来标记数据样本，并根据样本之间的特征关系进行聚类。当添加新的缺陷模式时，无监督学习也具有优势。近年来，无监督学习已成为工业缺陷检测的重要研究方向之一。晶圆图案上的缺陷图案分类不均匀，特征不规则，无监督聚类算法对这种情况具有很强的鲁棒性，广泛用于检测复杂的晶圆缺陷图案。由于簇状缺陷（如划痕、污渍或局部失效模式）导致难以检测，黄振提出了一种解决该问题的新方法。提出了一种利用自监督多层感知器检测缺陷并标记所有缺陷芯片的自动晶圆缺陷聚类算法（k-means聚类）。Jin C H等提出了一种基于密度的噪声应用空间聚类（DBSCAN）的晶圆图案检测与分类框架，该框架根据缺陷图案特征选择性地去除异常值，然后提取的缺陷特征可以同时完成异常点和缺陷图案的检测。Yuan， T等提出了一种多步晶圆分析方法，该方法基于相似聚类技术提供不同精度的聚类结果，根据局部缺陷模式的空间位置识别出种混合型缺陷模式。利用位置信息来区分缺陷簇有一定的局限性，当多个簇彼此靠近或重叠时，分类效果会受到影响。Di Palma，F等采用无监督自组织映射（SOM）和自适应共振理论（ART1）作为晶圆分类器，对1种不同类别的晶圆进行了模拟数据集测试。SOM 和 ART1 都依靠神经元之间的竞争来逐步优化网络以进行无监督分类。由于ART是通过“AND”逻辑推送到参考向量的，因此在处理大量数据集时，计算次数增加，无法获得缺陷类别的实际数量。调整网络标识阈值不会带来任何改进。SOM算法可以将高维输入数据映射到低维空间，同时保持输入数据在高维空间中的拓扑结构。首先，确定神经元的类别和数量，并通过几次对比实验确定其他参数。确定参数后，经过几个学习周期后，数据达到渐近值，并且在模拟数据集和真实数据集上都表现良好。4.3. 半监督学习半监督学习是一种结合了监督学习和无监督学习的机器学习方法。半监督学习可以使用少量的标记数据和大量的未标记数据来解决问题。基于集成的半监督学习过程如图 8 所示。避免了完全标记样品的成本消耗和错误标记。半监督学习已成为近年来的研究热点。图8.基于集成的半监督学习监督学习通常能获得良好的识别结果，但依赖于样本标记的准确性。晶圆数据样本可能存在以下问题。首先是晶圆样品数据需要专业人员手动标记。手动打标过程是主观的，一些混合缺陷模式可能会被错误标记。二是某些缺陷模式的样本不足。第三，一些缺陷模式一开始就没有被标记出来。因此，无监督学习方法无法发挥其性能。针对这一问题，Katherine Shu-Min Li等人提出了一种基于集成的半监督框架，以实现缺陷模式的自动分类。首先，在标记数据上训练监督集成学习模型，然后通过该模型训练未标记的数据。最后，利用无监督学习算法对无法正确分类的样本进行处理，以达到增强的标记效果，提高晶圆缺陷图案分类的准确性。Yuting Kong和Dong Ni提出了一种用于晶圆图分析的半监督增量建模框架。利用梯形网络改进的半监督增量模型和SVAE模型对晶圆图进行分类，然后通过主动学习和伪标注提高模型性能。实验表明，它比CNN模型具有更好的性能。5. 基于深度学习的晶圆表面缺陷检测近年来，随着深度学习算法的发展、GPU算力的提高以及卷积神经网络的出现，计算机视觉领域得到了定性的发展，在表面缺陷检测领域也得到了广泛的应用。在深度学习之前，相关人员需要具备广泛的特征映射和特征描述知识，才能手动绘制特征。深度学习使多层神经网络能够通过抽象层自动提取和学习目标特征，并从图像中检测目标对象。Cheng KCC等分别使用机器学习算法和深度学习算法进行晶圆缺陷检测。他们使用逻辑回归、支持向量机（SVM）、自适应提升决策树（ADBT）和深度神经网络来检测晶圆缺陷。实验证明，深度神经网络的平均准确率优于上述机器学习算法，基于深度学习的晶圆检测算法具有更好的性能。根据不同的应用场景和任务需求，将深度学习模型分为分类网络、检测网络和分割网络。本节讨论创新并比较每个深度学习网络模型的性能。5.1. 分类网络分类网络是较老的深度学习算法之一。分类网络通过卷积、池化等一系列操作，提取输入图像中目标物体的特征信息，然后通过全连接层，根据预设的标签类别进行分类。网络模型如图 9 所示。近年来，出现了许多针对特定问题的分类网络。在晶圆缺陷检测领域，聚焦缺陷特征，增强特征提取能力，推动了晶圆检测的发展。图 9.分类网络模型结构图在晶圆制造过程中，几种不同类型的缺陷耦合在晶圆中，称为混合缺陷。这些类型的缺陷复杂多变且随机性强，已成为半导体公司面临的主要挑战。针对这一问题，Wang J等提出了一种用于晶圆缺陷分类的混合DPR（MDPR）可变形卷积网络（DC-Net）。他们设计了可变形卷积的多标签输出和一热编码机制层，将采样区域聚焦在缺陷特征区域，有效提取缺陷特征，对混合缺陷进行分类，输出单个缺陷，提高混合缺陷的分类精度。Kyeong和Kim为混合缺陷模式的晶圆图像中的每种缺陷设计了单独的分类模型，并通过组合分类器网络检测了晶圆的缺陷模式。作者使用MPL、SVM和CNN组合分类器测试了六种不同模式的晶圆映射数据库，只有作者提出的算法被正确分类。Takeshi Nakazawa和Deepak V. Kulkarni使用CNN对晶圆缺陷图案进行分类。他们使用合成生成的晶圆图像训练和验证了他们的CNN模型。此外，提出了一种利用模拟生成数据的方法，以解决制造中真实缺陷类别数据不平衡的问题，并达到合理的分类精度。这有效解决了晶圆数据采集困难、可用样品少的问题。分类网络模型对比如表3所示。表3. 分类网络模型比较算法创新Acc直流网络采样区域集中在缺陷特征区域，该区域对混合缺陷具有非常强的鲁棒性。93.2%基于CNN的组合分类器针对每个缺陷单独设计分类器，对新缺陷模式适应性强。97.4%基于CNN的分类检索方法可以生成模拟数据集来解释数据不平衡。98.2%5.2. 目标检测网络目标检测网络不仅可以对目标物体进行分类，还可以识别其位置。目标检测网络主要分为两种类型。第一种类型是两级网络，如图10所示。基于区域提案网络生成候选框，然后对候选框进行分类和回归。第二类是一级网络，如图11所示，即端到端目标检测，直接生成目标对象的分类和回归信息，而不生成候选框。相对而言，两级网络检测精度更高，单级网络检测速度更快。检测网络模型的比较如表4所示。图 10.两级检测网络模型结构示意图图 11.一级检测网络模型结构示意图表4. 检测网络模型比较算法创新AccApPCACAE基于二维主成分分析的级联辊类型自动编码。97.27%\YOLOv3-GANGAN增强了缺陷模式的多样性，提高了YOLOv3的通用性。\88.72%YOLOv4更新了骨干网络，增强了 CutMix 和 Mosaic 数据。94.0%75.8%Yu J等提出了一种基于二维主成分分析的卷积自编码器的深度神经网络PCACAE，并设计了一种新的卷积核来提取晶圆缺陷特征。产品自动编码器级联，进一步提高特征提取的性能。针对晶圆数据采集困难、公开数据集少等问题，Ssu-Han Chen等首次采用生成对抗网络和目标检测算法YOLOv3相结合的方法，对小样本中的晶圆缺陷进行检测。GAN增强了缺陷的多样性，提高了YOLOv3的泛化能力。Prashant P. SHINDE等提出使用先进的YOLOv4来检测和定位晶圆缺陷。与YOLOv3相比，骨干提取网络从Darknet-19改进为Darknet-53，并利用mish激活函数使网络鲁棒性。粘性增强，检测能力大大提高，复杂晶圆缺陷模式的检测定位性能更加高效。5.3. 分段网络分割网络对输入图像中的感兴趣区域进行像素级分割。大部分的分割网络都是基于编码器和解码器的结构，如图12所示是分割网络模型结构示意图。通过编码器和解码器，提高了对目标物体特征的提取能力，加强了后续分类网络对图像的分析和理解。在晶圆表面缺陷检测中具有良好的应用前景。图 12.分割网络模型结构示意图。Takeshi Nakazawa等提出了一种深度卷积编码器-解码器神经网络结构，用于晶圆缺陷图案的异常检测和分割。作者设计了基于FCN、U-Net和SegNet的三种编码器-解码器晶圆缺陷模式分割网络，对晶圆局部缺陷模型进行分割。晶圆中的全局随机缺陷通常会导致提取的特征出现噪声。分割后，忽略了全局缺陷对局部缺陷的影响，而有关缺陷聚类的更多信息有助于进一步分析其原因。针对晶圆缺陷像素类别不平衡和样本不足的问题，Han Hui等设计了一种基于U-net网络的改进分割系统。在原有UNet网络的基础上，加入RPN网络，获取缺陷区域建议，然后输入到单元网络进行分割。所设计的两级网络对晶圆缺陷具有准确的分割效果。Subhrajit Nag等人提出了一种新的网络结构 WaferSegClassNet，采用解码器-编码器架构。编码器通过一系列卷积块提取更好的多尺度局部细节，并使用解码器进行分类和生成。分割掩模是第一个可以同时进行分类和分割的晶圆缺陷检测模型，对混合晶圆缺陷具有良好的分割和分类效果。分段网络模型比较如表5所示。表 5.分割网络模型比较算法创新AccFCN将全连接层替换为卷积层以输出 2D 热图。97.8%SegNe结合编码器-解码器和像素级分类层。99.0%U-net将每个编码器层中的特征图复制并裁剪到相应的解码器层。98.9%WaferSegClassNet使用共享编码器同时进行分类和分割。98.2%第6章 结论与展望随着电子信息技术的不断发展和光刻技术的不断完善，晶圆表面缺陷检测在半导体行业中占有重要地位，越来越受到该领域学者的关注。本文对晶圆表面缺陷检测相关的图像信号处理、机器学习和深度学习等方面的研究进行了分析和总结。早期主要采用图像信号处理方法，其中小波变换方法和空间滤波方法应用较多。机器学习在晶圆缺陷检测方面非常强大。k-最近邻（KNN）、决策树（Decision Tree）、支持向量机（SVM）等算法在该领域得到广泛应用，并取得了良好的效果。深度学习以其强大的特征提取能力为晶圆检测领域注入了活力。最新的集成电路制造技术已经发展到4 nm，预测表明它将继续朝着更小的规模发展。然而，随着这些趋势的出现，晶圆上表面缺陷的复杂性也将增加，对模型的可靠性和鲁棒性提出了更严格的挑战。因此，对这些缺陷的分析和处理对于确保集成电路的高质量制造变得越来越重要。虽然在晶圆表面缺陷分析领域取得了一些成果，但仍存在许多问题和挑战。1、晶圆缺陷的公开数据集很少。由于晶圆生产和贴标成本高昂，高质量的公开数据集很少，为数不多的数据集不足以支撑训练。可以考虑创建一个合成晶圆缺陷数据库，并在现有数据集上进行数据增强，为神经网络提供更准确、更全面的数据样本。由于梯度特征中缺陷类型的多功能性，可以使用迁移学习来解决此类问题，主要是为了解决迁移学习中的负迁移和模型不适用性等问题。目前尚不存在灵活高效的迁移模型。利用迁移学习解决晶圆表面缺陷检测中几个样品的问题，是未来研究的难题。2、在晶圆制造过程中，不断产生新的缺陷，缺陷样本的数量和类型不断积累。使用增量学习可以提高网络模型对新缺陷的识别准确率和保持旧缺陷分类的能力。也可作为扩展样本法的研究方向。3、随着技术进步的飞速发展，芯片特征尺寸越来越小、越来越复杂，导致晶圆中存在多种缺陷类型，缺陷相互折叠，导致缺陷特征不均匀、不明显。增加检测难度。多步骤、多方法混合模型已成为检测混合缺陷的主流方法。如何优化深度网络模型的性能，保持较高的检测效率，是一个亟待进一步解决的问题。4、在晶圆制造过程中，不同用途的晶圆图案会产生不同的缺陷。目前，在单个数据集上训练的网络模型不足以识别所有晶圆中用于不同目的的缺陷。如何设计一个通用的网络模型来检测所有缺陷，从而避免为所有晶圆缺陷数据集单独设计训练模型造成的资源浪费，是未来值得思考的方向。5、缺陷检测模型大多为离线模型，无法满足工业生产的实时性要求。为了解决这个问题，需要建立一个自主学习模型系统，使模型能够快速学习和适应新的生产环境，从而实现更高效、更准确的缺陷检测。原文链接:Electronics | Free Full-Text | Review of Wafer Surface Defect Detection Methods (mdpi.com)

摘要晶圆表面缺陷检测在半导体制造中对控制产品质量起着重要作用，已成为计算机视觉领域的研究热点。然而，现有综述文献中对晶圆缺陷检测方法的归纳和总结不够透彻，缺乏对各种技术优缺点的客观分析和评价，不利于该研究领域的发展。本文系统分析了近年来国内外学者在晶圆表面缺陷检测领域的研究进展。首先，介绍了晶圆表面缺陷模式的分类及其成因。根据特征提取方法的不同，目前主流的方法分为三类：基于图像信号处理的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。此外，还简要介绍了代表性算法的核心思想。然后，对每种方法的创新性进行了比较分析，并讨论了它们的局限性。最后，总结了当前晶圆表面缺陷检测任务中存在的问题和挑战，以及该领域未来的研究趋势以及新的研究思路。1.引言硅晶圆用于制造半导体芯片。所需的图案是通过光刻等工艺在晶圆上形成的，是半导体芯片制造过程中非常重要的载体。在制造过程中，由于环境和工艺参数等因素的影响，晶圆表面会产生缺陷，从而影响晶圆生产的良率。晶圆表面缺陷的准确检测，可以加速制造过程中异常故障的识别以及制造工艺的调整，提高生产效率，降低废品率。晶圆表面缺陷的早期检测往往由经验丰富的检测人员手动进行，存在效率低、精度差、成本高、主观性强等问题，不足以满足现代工业化产品的要求。目前，基于机器视觉的缺陷检测方法[1]在晶圆检测领域已经取代了人工检测。传统的基于机器视觉的缺陷检测方法往往采用手动特征提取，效率低下。基于计算机视觉的检测方法[2]的出现，特别是卷积神经网络等神经网络的出现，解决了数据预处理、特征表示和提取以及模型学习策略的局限性。神经网络以其高效率、高精度、低成本、客观性强等特点，迅速发展，在半导体晶圆表面缺陷检测领域得到广泛应用。近年来，随着智能终端和无线通信设施等电子集成电路的发展，以及摩尔定律的推广，在全球对芯片的需求增加的同时，光刻工艺的精度也有所提高。随着技术的进步，工艺精度已达到10纳米以下[5]。因此，对每个工艺步骤的良率提出了更高的要求，对晶圆制造中的缺陷检测技术提出了更大的挑战。本文主要总结了晶圆表面缺陷检测算法的相关研究，包括传统的图像处理、机器学习和深度学习。根据算法的特点，对相关文献进行了总结和整理，对晶圆缺陷检测领域面临的问题和挑战进行了展望和未来发展。本文旨在帮助快速了解晶圆表面缺陷检测领域的相关方法和技能。2. 晶圆表面缺陷模式在实际生产中，晶圆上的缺陷种类繁多，形状不均匀，增加了晶圆缺陷检测的难度。在晶圆缺陷的类型中，无图案晶圆缺陷和图案化晶圆缺陷是晶圆缺陷的两种主要形式。这两类缺陷是芯片故障的主要原因。无图案晶圆缺陷多发生在晶圆生产的预光刻阶段，即由机器故障引起的晶圆缺陷。划痕缺陷如图1a所示，颗粒污染缺陷如图1b所示。图案化晶圆缺陷多见于晶圆生产的中间工序。曝光时间、显影时间和烘烤后时间不当会导致光刻线条出现缺陷。螺旋激励线圈和叉形电极的微纳制造过程中晶圆表面产生的缺陷如图2所示。开路缺陷如图2 a所示，短路缺陷如图2 b所示，线路污染缺陷如图2 c所示，咬合缺陷如图2d所示。图1.（a）无图案晶圆的划痕缺陷；（b）无图案晶圆中的颗粒污染。图2.（a）开路缺陷，（b）短路缺陷，（c）线路污染，以及（d）图案化晶圆缺陷图中的咬合缺陷。由于上述晶圆缺陷的存在，在对晶圆上所有芯片进行功能完整性测试时，可能会发生芯片故障。芯片工程师用不同的颜色标记测试结果，以区分芯片的位置。在不同操作过程的影响下，晶圆上会产生相应的特定空间图案。晶圆图像数据，即晶圆图，由此生成。正如Hansen等在1997年指出的那样，缺陷芯片通常具有聚集现象或表现出一些系统模式，而这种缺陷模式通常包含有关工艺条件的必要信息。晶圆图不仅可以反映芯片的完整性，还可以准确描述缺陷数据对应的空间位置信息。晶圆图可能在整个晶圆上表现出空间依赖性，芯片工程师通常可以追踪缺陷的原因并根据缺陷类型解决问题。Mirza等将晶圆图缺陷模式分为一般类型和局部类型，即全局随机缺陷和局部缺陷。晶圆图缺陷模式图如图3所示，局部缺陷如图3 a所示，全局随机缺陷如图3b所示。全局随机缺陷是由不确定因素产生的，不确定因素是没有特定聚类现象的不可控因素，例如环境中的灰尘颗粒。只有通过长期的渐进式改进或昂贵的设备大修计划，才能减少全局随机缺陷。局部缺陷是系统固有的，在晶圆生产过程中受到可控因素的影响，如工艺参数、设备问题和操作不当。它们反复出现在晶圆上，并表现出一定程度的聚集。识别和分类局部缺陷，定位设备异常和不适当的工艺参数，对提高晶圆生产良率起着至关重要的作用。图3.（a）局部缺陷模式（b）全局缺陷模式。对于面积大、特征尺寸小、密度低、集成度低的晶圆图案，可以用电子显微镜观察光刻路径，并可直接进行痕量检测。随着芯片电路集成度的显著提高，进行芯片级检测变得越来越困难。这是因为随着集成度的提高，芯片上的元件变得更小、更复杂、更密集，从而导致更多的潜在缺陷。这些缺陷很难通过常规的检测方法进行检测和修复，需要更复杂、更先进的检测技术和工具。晶圆图研究是晶圆缺陷检测的热点。天津大学刘凤珍研究了光刻设备异常引起的晶圆图缺陷。针对晶圆实际生产过程中的缺陷，我们通过设备实验对光刻胶、晶圆粉尘颗粒、晶圆环、划痕、球形、线性等缺陷进行了深入研究，旨在找到缺陷原因，提高生产率。为了确定晶圆模式失效的原因，吴明菊等人从实际制造中收集了811,457张真实晶圆图，创建了WM-811K晶圆图数据集，这是目前应用最广泛的晶圆图。半导体领域专家为该数据集中大约 20% 的晶圆图谱注释了八种缺陷模式类型。八种类型的晶圆图缺陷模式如图4所示。本综述中引用的大多数文章都基于该数据集进行了测试。图4.八种类型的晶圆映射缺陷模式类型：（a）中心、（b）甜甜圈、（c）边缘位置、（d）边缘环、（e）局部、（f）接近满、（g）随机和（h）划痕。3. 基于图像信号处理的晶圆表面缺陷检测图像信号处理是将图像信号转换为数字信号，再通过计算机技术进行处理，实现图像变换、增强和检测。晶圆检测领域常用的有小波变换（WT）、空间滤波（spatial filtering）和模板匹配（template matching）。本节主要介绍这三种算法在晶圆表面缺陷检测中的应用。图像处理算法的比较如表1所示。表 1.图像处理算法的比较。模型算法创新局限小波变换 图像可以分解为多种分辨率，并呈现为具有不同空间频率的局部子图像。防谷物。阈值的选择依赖性很强，适应性差。空间滤波基于空间卷积，去除高频噪声，进行边缘增强。性能取决于阈值参数。模板匹配模板匹配算法抗噪能力强，计算速度快。对特征对象大小敏感。3.1. 小波变换小波变换（WT）是一种信号时频分析和处理技术。首先，通过滤波器将图像信号分解为不同的频率子带，进行小波分解 然后，通过计算小波系数的平均值、标准差或其他统计度量，分析每个系数以检测任何异常或缺陷。异常或缺陷可能表现为小波系数的突然变化或异常值。根据分析结果，使用预定义的阈值来确定信号中的缺陷和异常，并通过识别缺陷所在的时间和频率子带来确定缺陷的位置。小波分解原理图如图5所示，其中L表示低频信息，H表示高频信息。每次对图像进行分解时，图像都会分解为四个频段：LL、LH、HL 和 HH。下层分解重复上层LL带上的分解。小波变换在晶圆缺陷特征的边界处理和多尺度边缘检测中具有良好的性能。图5.小波分解示意图。Yeh等提出了一种基于二维小波变换（2DWT）的方法，该方法通过修正小波变换模量（WTMS）计算尺度系数之间的比值，用于晶圆缺陷像素的定位。通过选择合适的小波基和支撑长度，可以使用少量测试数据实现晶圆缺陷的准确检测。图像预处理阶段耗费大量时间，严重影响检测速度。Wen-Ren Yang等提出了一种基于短时离散小波变换的晶圆微裂纹在线检测系统。无需对晶圆图像进行预处理。通过向晶圆表面发射连续脉冲激光束，通过空间探针阵列采集反射信号，并通过离散小波变换进行分析，以确定微裂纹的反射特性。在加工的情况下，也可以对微裂纹有更好的检测效果。多晶太阳能硅片表面存在大量随机晶片颗粒，导致晶圆传感图像纹理不均匀。针对这一问题，Kim Y等提出了一种基于小波变换的表面检测方法，用于检测太阳能硅片缺陷。为了更好地区分缺陷边缘和晶粒边缘，使用两个连续分解层次的小波细节子图的能量差作为权重，以增强每个分解层次中提出的判别特征。实验结果表明，该方法对指纹和污渍有较好的检测效果，但对边缘锋利的严重微裂纹缺陷无效，不能适用于所有缺陷。3.2. 空间过滤空间滤波是一种成熟的图像增强技术，它是通过直接对灰度值施加空间卷积来实现的。图像处理中的主要作用是图像去噪，分为平滑滤镜和锐化滤镜，广泛应用于缺陷检测领域。图6显示了图像中中值滤波器和均值滤波器在增加噪声后的去噪效果。图6.滤波去噪效果图：（a）原始图像，（b）中值滤波去噪，（c）均值滤光片去噪。Ohshige等提出了一种基于空间频率滤波技术的表面缺陷检测系统。该方法可以有效地检测晶圆上的亚微米缺陷或异物颗粒。晶圆制造中随机缺陷的影响。C.H. Wang提出了一种基于空间滤波、熵模糊c均值和谱聚类的晶圆缺陷检测方法，该方法利用空间滤波对缺陷区域进行去噪和提取，通过熵模糊c均值和谱聚类获得缺陷区域。结合均值和谱聚类的混合算法用于缺陷分类。它解决了传统统计方法无法提取具有有意义的分类的缺陷模式的问题。针对晶圆中的成簇缺陷，Chen SH等开发了一种基于中值滤波和聚类方法的软件工具，所提算法有效地检测了缺陷成簇。通常，空间过滤器的性能与参数高度相关，并且通常很难选择其值。3.3. 模板匹配模板匹配检测是通过计算模板图像与被测图像之间的相似度来实现的，以检测被测图像与模板图像之间的差异区域。Han H等从晶圆图像本身获取的模板混入晶圆制造工艺的设计布局方案中，利用物理空间与像素空间的映射，设计了一种结合现有圆模板匹配检测新方法的晶圆图像检测技术。刘希峰结合SURF图像配准算法，实现了测试晶圆与标准晶圆图案的空间定位匹配。测试图像与标准图像之间的特征点匹配结果如图7所示。将模式识别的轮廓提取技术应用于晶圆缺陷检测。Khalaj等提出了一种新技术，该技术使用高分辨率光谱估计算法提取晶圆缺陷特征并将其与实际图像进行比较，以检测周期性2D信号或图像中不规则和缺陷的位置。图7.测试图像与标准图像之间的特征点匹配结果。下接：晶圆表面缺陷检测方法综述【下】

作者：北京农学院 李相阳在当今社会，消费者日益关注健康饮食，而水果和蔬菜因其低脂、高纤维以及环保特性而备受推崇。然而，果蔬在采摘后的储存和运输过程中对温度、湿度、气体成分等环境因素极为敏感，在贮藏过程中面临着微生物污染、酶促反应、氧化变质等多重挑战。因此，一系列先进的贮藏保鲜设备和检测仪器被研发并应用于实际生产中，这些设备和仪器不仅提高了贮藏效率，延长了产品的货架期，同时也为消费者提供了更加安全、可靠的食品选择。有效的贮藏保鲜技术对于保持果蔬采后的新鲜度、营养价值以及食品安全至关重要。本文介绍果蔬采后贮藏保鲜的基本原理，常见仪器与设备。一、果蔬贮藏保鲜的基本原理果蔬贮藏保鲜是一个综合性的技术过程，其核心目标是延缓自然衰老和变质，保持其新鲜度和营养价值。以下是果蔬贮藏保鲜的几项基本原理：1.微生物控制。微生物是导致食品腐败变质的主要因素之一。在贮藏保鲜过程中，通过控制微生物的生长和繁殖，可以有效延长保质期。常用的微生物控制方法包括冷藏、加热处理、使用防腐剂等。2.酶活性抑制。果蔬中含有多种酶，这些酶在适宜的条件下会催化食品中的化学反应，导致其品质下降。通过控制贮藏条件，如降低温度、改变pH值或使用酶抑制剂，可以抑制酶的活性，减缓其生化变化。3.氧化还原反应控制。氧化反应是导致果蔬色泽、风味和营养成分变化的重要原因。通过控制氧气的接触，例如采用真空包装或充氮包装，可以减少氧化反应的发生，保持食品的原有品质。4.水分控制。水分是影响食品贮藏寿命的关键因素。过高或过低的水分活度都会加速果蔬的变质过程。通过控制包装环境的湿度或使用干燥剂，可以调节其水分活度，延长其保质期。5.气体成分调节。果蔬在贮藏过程中，气体成分的调节对于延缓食品衰老具有重要作用。例如，降低氧气浓度和提高二氧化碳浓度可以减缓呼吸作用，延长果蔬的保鲜期。6.温度控制。温度是影响微生物生长和酶活性的关键因素。通过冷藏或冷冻技术，可以显著降低食品中微生物的生长速率和酶的活性，从而延长果蔬的保质期。7.光照控制。光照，尤其是紫外线，可以加速果蔬中某些化学反应，导致其品质下降。在贮藏过程中，避免直接光照或使用遮光材料，可以减少光照对果蔬品质的影响。二、果蔬采后贮藏保鲜常见的检测仪器在果蔬采后的贮藏保鲜过程中，检测设备扮演着至关重要的角色。它们不仅能够确保果蔬在贮藏过程中的安全性和品质，还能为生产者提供实时反馈，以便及时调整贮藏条件。以下是一些关键的检测设备及其在贮藏保鲜中的应用：1. 微生物检测仪器。微生物污染是导致果蔬变质的主要原因之一。微生物检测仪器能够快速准确地检测细菌、霉菌等微生物含量。这些仪器通常采用培养基、酶联免疫吸附测定（ELISA）、PCR等技术，为果蔬贮藏过程中的微生物控制提供科学依据。 2. pH计和电导率仪。pH和电导率对于了解果蔬的生理状态和贮藏品质有重要意义。pH是衡量果蔬品质的一个重要指标。例如，梅特勒托利多公司提供的InLab Solids Pro-ISM电极，就是专为测量水果和蔬菜等固体样品的pH而设计的，它能够直接插入样品中而不会造成损坏 。电导率仪在果蔬采后生理生化实验中有其特定的应用。例如，不良环境对植物细胞膜的伤害可以通过测量细胞外渗液的电导率来评估，从而了解果蔬的生理状态 。此外，在实验中测定果蔬汁液的冰点，也涉及到电导率的测量 。例如，在石榴采后贮藏的研究中，使用电导率仪测量果皮的相对电导率，可以评估低温贮藏对石榴生理及贮藏品质的影响。pH计和电导率仪可以帮助研究人员和生产者监测和评估果蔬的贮藏品质，从而优化贮藏条件，延长果蔬的货架期。 3. 色差仪。食品的色泽是消费者评价食品新鲜度和品质的重要视觉指标。色差仪通过测量食品表面的反射光，计算出色彩的三个基本参数：L（亮度）、a（红绿色度）、b（黄蓝色度）。这些数据可以用来评估果蔬在贮藏过程中色泽的变化，指导生产者采取相应的保鲜措施。 4. 水分活度测定仪。水分活度（Aw）是衡量果蔬中可利用水分的指标，与果蔬的保质期和微生物生长密切相关。水分活度测定仪通过测量果蔬的蒸汽压或电导率，快速准确地测定水分活度。根据果蔬的类型和预期的保质期，确定理想的水分活度范围。一般来说，水分活度越低，微生物生长的可能性越小，果蔬的保质期越长。定期使用水分活度测定仪监测果蔬的水分活度，可以确保其在安全范围内。如果水分活度发生变化，及时调整贮藏条件。5. 气体分析仪。在气调贮藏中，气体成分的精确控制对保鲜效果至关重要。气体分析仪器能够实时监测包装内氧气、二氧化碳和氮气的浓度，确保气体比例符合保鲜要求。这些仪器通常采用电化学传感器、红外光谱或质谱技术，具有高灵敏度和准确性。 6. 质构分析仪。质构是评价果蔬口感和物理特性的重要指标。质构分析仪通过模拟人的咀嚼过程，测量果蔬的硬度、弹性、粘性和咀嚼性等参数。这些数据对于评估果蔬在贮藏过程中的质构变化，以及优化加工和贮藏条件具有重要意义。 7. 近红外光谱仪。近红外光谱技术是一种无损检测方法，能够快速分析果蔬中的水分含量和糖含量。近红外光谱仪通过分析食品对特定波长光的吸收和反射，建立模型来预测果蔬的品质。便携式近红外仪可以检测水果内部的褐变，可以用于水果的糖度分级。在线式近红外仪可以用于果蔬分选。 8. 食品安全检测仪。食品安全检测仪用于检测果蔬中的有害物质，如农药残留、重金属、添加剂等。这些仪器通常采用色谱、质谱、光谱等技术，为确保食品的安全性提供了重要保障。 三、常见贮藏保鲜设备果蔬的贮藏保鲜依赖于多种设备，这些设备通过不同的技术手段来延长食品的保质期和保持其新鲜度。以下是一些常见的贮藏保鲜设备：1. 冷藏设备。冷藏是最基本的保鲜方法之一，通过降低温度来减缓微生物的生长和酶的活性。冷藏库就像果蔬的“卫士”，通过精确的温度控制，为果蔬提供了一个适宜的贮藏环境。冷藏设备的设计需要考虑到温度的均匀性、湿度的控制以及空气流通等因素，以确保果蔬在贮藏过程中的品质。2. 真空包装机。真空包装通过抽取包装内的空气，减少氧气的含量，从而降低氧化反应和微生物生长的可能性。真空包装机能够自动完成抽真空、封口等过程，适用于各种形状和大小的包装。真空包装不仅能够延长食品的保质期，还能保持食品的色泽和风味。3. 气调保鲜设备。气调保鲜技术通过调节包装内气体的成分，如降低氧气浓度和提高二氧化碳或氮气的浓度，来抑制呼吸作用和微生物活动。气调保鲜设备可以是简单的充气包装机，也可以是集成了气体分析和控制的高级系统，以实现更精确的气体成分调节。4. 智能监控系统。现代贮藏保鲜技术中，智能监控系统发挥着越来越重要的作用。这些系统可以实时监测和记录贮藏环境中的温度、湿度、气体成分等参数，并通过自动化控制系统进行调节，以确保食品始终处于最佳的贮藏条件。每种设备都有其特定的应用场景和优势，选择合适的设备对于实现有效的贮藏保鲜至关重要。在实际应用中，往往需要结合多种设备和技术，以达到最佳的保鲜效果。果蔬采后的贮藏保鲜是一个不断发展的领域，它不仅关系到果蔬安全和品质，也是果蔬行业创新和发展的关键。随着技术的不断进步和消费者需求的不断变化，我们有理由相信，未来的贮藏保鲜技术将更加高效、安全和环保，为消费者提供更高品质的食品，同时也为食品和农业行业带来新的发展机遇。作者介绍：李相阳，北京农学院食品科学与工程学院副教授，北京市现代农业产业体系北京市创新团队岗位专家，主要开展农产品质量安全控制快速检测技术开发和示范应用推广。主持北京市科协金桥工程种子资金、北京市科委一般项目、北京市农业科技项目等课题 10 余项；以第一作者/通讯作者在 Food Chemistry、Frontiers in Chemistry、Agriculture 等期刊发表文章30余篇。

作者：荆淮侨 来源：中国科学报受SCIE期刊《极端制造》极端制造编辑部邀请，华中科技大学教授刘世元团队近日在该刊上发表了《10nm及以下技术节点晶圆缺陷光学检测》的综述文章，对过去十年中与光学晶圆缺陷检测技术有关的新兴研究内容进行了全面回顾。随着智能终端、无线通信与网络基础设施、智能驾驶、云计算、智慧医疗等产业的蓬勃发展，先进集成电路的关键尺寸进一步微缩至亚10nm尺度，图形化晶圆上制造缺陷的识别、定位和分类变得越来越具有挑战性。传统明场检测方法虽然是当前晶圆缺陷检测的主流技术，但该方法受制于光学成像分辨率极限和弱散射信号捕获能力极限而变得难以为继，因此亟需探索具有更高成像分辨率和更强缺陷散射信号捕获性能的缺陷检测新方法。据了解，晶圆缺陷光学检测方法的最新进展包含了缺陷可检测性评估、光学缺陷检测方法、后处理算法等三个方面。其中，缺陷可检测性评估，包含了材料对缺陷可检测性的影响、晶圆缺陷拓扑形貌对缺陷可检测性的影响两个方面。在多样化的光学缺陷检测方法上，目前，晶圆缺陷光学检测系统可根据实际使用的光学检测量进行分类。在后处理算法方面，根据原始检测图像来识别和定位各类缺陷，关键在于确保后处理图像中含缺陷区域的信号强度应明显大于预定义的阈值。在该综述研究中，也总结了代表性晶圆缺陷检测新方法。具体可划分为明/暗场成像、暗场成像与椭偏协同检测、离焦扫描成像、外延衍射相位显微成像、X射线叠层衍射成像、太赫兹波成像缺陷检测、轨道角动量光学显微成像。研究人员认为，基于深度学习的缺陷检测方法的实施流程非常简单。首先，捕获足够的电子束检测图像或晶圆光学检测图像。其次，训练特定的神经网络模型，从而实现从检测图像中提取有用特征信息的功能。最后，用小样本集测试训练后的神经网络模型，并根据表征神经网络置信水平的预定义成本函数决定是否应该重复训练。据介绍，尽管图形化晶圆缺陷光学检测一直是一个长期伴随IC制造发展的工程问题，但通过与纳米光子学、结构光照明、计算成像、定量相位成像和深度学习等新兴技术的融合，其再次焕发活力。该团队介绍，这一研究领域的前景主要包含以下方面：首先，为了提高缺陷检测灵敏度，需要从检测系统硬件与软件方面协同创新。同时，为了拓展缺陷检测适应性，需要更严谨地研究缺陷与探测光束散射机理。此外，为了改善缺陷检测效率，需要更高效地求解缺陷散射成像问题。除了IC制造之外，上述光学检测方法对光子传感、生物感知、混沌光子等领域都有广阔的应用前景。相关研究人员表示，通过对上述研究工作进行评述，从而阐明晶圆缺陷检测技术的可能发展趋势，将为该领域的新进入者和寻求在跨学科研究中使用该技术的研究者提供有益参考。华中科大机械学院研究员朱金龙、博士后刘佳敏为该文共同第一作者，华中科大教授刘世元以及朱金龙为共同通讯作者。相关论文信息：https://doi.org/10.1088/2631-7990/ac64d7

2021年2月，日本汽车零部件巨头曝大规模造假，约有11.4万件产品存在伪造刹车装置及其零部件的检查数据，引发网友热议和消费者信任危机。为帮助汽车零部件生产、质控与研究人员及时发现零部件缺陷，避免不合格产品流向市场，本文在上篇介绍汽车零部件缺陷类型及危害的基础上，详细阐述汽车零部件的常用缺陷鉴别技术。一、金相检测技术金相分析技术是失效分析中最重要的方法，主要分为以下几个方面：低倍组织缺陷评定锻造流线检测分析样件显微组织是否符合标准/预期要求评定非金属夹杂物级别测定晶粒度脱碳层检测渗碳层检测判断裂纹类型（淬火裂纹？锻造裂纹？）确定裂纹扩展方式（穿晶？沿晶？）.......案例1：金相检测实例——低温冲击功不合格原因分析以下钢板的3个试样中，一个试样低温冲击功不合格，而其他两个试样合格。检测人员通过观察其冲击试样金相组织，发现钢板在板厚发现存在严重的珠光体条带现象，这是造成低温冲击性能不达标和冲击性能值波动较大的主要原因。二、无损检测——（重点介绍X射线无损检测技术）无损检测采用传统的射线照相检测（RT)、射线数字成像检测（DR)及机算机断层扫描技术（CT)技术，在对被检测物体无损伤的条件下，以平面叠加投影或二维断层图像的形式，清晰、准确、直观地展示被检测物体的内部结构、组成、材质及缺损状况。射线检测技术在缺陷表征中的应用主要有以下5个方面：（1）缺陷的识别（2）缺陷尺寸测量（3）三维重建及缺陷提取（可以对材料内部缺陷三维重构，表征缺陷形状和分布）（4）不拆解情况下内部结构分析（5）不拆解情况下装配分析三、化学成分分析材料化学成分分析主要用于排查设计选材是否不当，存在以次充优或以假乱真。四、力学性能为什么要做力学性能测试？（1）根据失效分析的目的、要求及可能性，对硬度、室温拉伸、冲击、弯曲、压扁、疲劳及高温下的力学性能等进行测定（不破坏主要失效特征）；（2）评定失效件的工艺与材质是否符合要求；（3）获得材料抵抗变形或断裂的临界值。力学性能不合格的常见原因：（1）热处理工艺不当；（2）取样位置或取样方式不当；（3）材料偏析严重。五、断口分析技术（断口分析三板斧）通过断口的形态分析，可以研究断裂的一些基本问题：如断裂起因、断裂性质、断裂方式、断裂机制、断裂韧性、断裂过程的应力状态以及裂纹扩展速率等。因此，断口分析现已成为对金属构件进行失效分析的重要手段。断口记录了从裂纹萌生、扩展直到断裂的全过程，是全信息的。断口可以说是断裂故障的“第一裂纹”，而其他裂纹可能是第二甚至第三生成的。第一与第二裂纹的模式、原因和机理有时是相同的，有时是不同的，也就是说裂纹有可能只记录了断裂后期的信息，因此断口分析在断裂事故分析中具有核心的地位和作用。断口有时是断裂失效（事故）唯一的“物证”，人证有时是不可靠的，只能作为辅助信息或证据。利用现代分析技术和方法，断口包含的信息是可以“破译＂的，析断口可以获取失效的信息。如何进行断口分析？第一板斧：按图索骥提供典型断口宏观照片，学习断口形貌特征，可以独立判断断口类型。第二板斧：顺藤摸瓜寻找到断裂的源头是整个分析的重中之重，否则后期的分析将成为无本之本。第三板斧：一叶知秋从一片树叶的掉落，可以预知秋天的到来。断口的微观和宏观信息也同样存在一定联系，通过断口微观特征观察也可以进一步验证宏观检查的判断结果。综上，断口分析技术可以归纳为以下三点：按图索骥，预判断口类型；顺藤摸瓜，寻找断裂源头；一叶知秋，微观佐证宏观。作者简介：潘安霞：中车戚墅堰机车车辆工艺研究所有限公司失效分析高级工程师，现任全国机械工程学会失效分析分会委员、中国中车技术专家，中车计量理化培训讲师，主要从事轨道交通行业齿轮、紧固件、弹簧等关键零部件失效分析研究工作，著有《紧固件失效分析与案例》。拓展阅读：中车戚墅堰所试验检测中心：汽车零部件缺陷类型及危害

售后服务一直是仪器行业最受客户关注的问题之一，近些年，随着中国客户数量呈几何级数量的增长，仪器供应商所面临的服务问题也是前所未有的。周贤飚，沃特世(Waters)中国售后服务高级经理，从1998年加入沃特世公司就一直在从事售后服务工作，并先后在瓦里安及安捷伦担任维修经理之职。在周贤飚看来，&ldquo 售后服务的角色就如同足球比赛的守门员，进球了，欢呼声不属于&lsquo 他&rsquo ，而一旦丢球失分就会被记录在案，这就是售后服务工作的特点及压力所在。&rdquo 　　如何当好这个&ldquo 守门员&rdquo ?作为业内最具创新活力公司的中国区售后服务负责人，周贤飚有着自己的理解与困惑。沃特世中国售后服务高级经理周贤飚　　售后服务变化&ldquo 翻天覆地&rdquo 　　18年前，周贤飚入行从事售后服务工作时，客户数量少，一个工程师就可以管3、4个省份的售后工作，可以熟知每位客户的需求，当时中国客户对于服务收费还很抵触。&ldquo 而如今情况已经发生了翻天覆地的变化，服务收费已经非常地普遍&rdquo ，周贤飚说，&ldquo 今天售后服务所面临的一个最大挑战是，随着产品量呈爆发性增长，客户的需求变得非常的多样化，进而客户个性化需求也在不断增多。同时产品更新换代大大加速，这对售后服务提出了更高的要求。&rdquo 　　&ldquo 在上个世纪90年代，一个好的工程师就是一个公司的口碑 到了本世纪初，一个好的售后服务系统就是一个公司的口碑 到了今天，对于截然不同的客户需求，人和系统都不能单独胜任此项工作，需要将人和系统有机结合起来，强调系统的同时，还要发挥工程师的主动性，如果能够很好地将两者融合，则我们售后服务又可以上一个台阶。&rdquo 　　&ldquo 此外，近年来，另一个显著变化的趋势是售后服务不仅仅局限于硬件维修服务，客户应用需求服务越来越多，对于数据准确性、可靠性要求也越来越高。&rdquo 周贤飚补充道。因而，服务产品创新也是日新月异，从最为传统的硬件维修服务发展到预防性维修服务，到应用需求服务，再发展到顾问式服务、生命周期服务。周贤飚告诉笔者，&ldquo 以前售后服务99%都是硬件维修，而如今预防性维修服务、服务合约等已经占到了逾20-30%的比例。&rdquo 　　顾问式服务登陆中国　　以沃特世为例，沃特世全球服务拥有业内最全的服务产品线，强调全生命周期资产管理服务体系。在此体系中，涵盖资产计划咨询服务、资产采购咨询服务、资产利用率咨询服务、资产维护服务、资产调配及重新部署及资产报废和捐赠6个环节。据周贤飚介绍，目前在中国，资产维修服务是做的最多的，资产计划咨询服务、资产调配及重新部署等服务也在逐渐增多，资产采购咨询服务、资产报废和捐献因为中国国情开展较少。今年沃特世在中国市场将正式推广资产利用率咨询服务。沃特世全生命周期资产管理服务体系　　资产利用率咨询服务属于个性化顾问式服务，主要针对对通量有要求，重视投资回报率的客户，如制药企业、CRO企业及第三方测试企业等。该服务一个独特之处在于，其依托沃特世Empower软件所记录的工作流(workflow)数据，可以对工作流每个环节进行分析，提出建议，以最大化地提高仪器的利用率。此外，目前各大厂商的预防性维修服务，都是阶段性一次更换所有的备件和耗材。&ldquo 这是否是过度维修?&rdquo 周贤飚说，&ldquo 通过顾问式服务，我们可以通过数据源来判断备件和耗材更换的时间，则更加科学。&rdquo 　　该项服务在欧美国家，特别是制药行业已比较多被采纳，但在中国还处于起步阶段，2012年沃特世将其引入中国。周贤飚表示，&ldquo 该项服务推广的困难之处在于：其一，客户顾虑数据安全性 其二，需要大量IT技术人员。目前，前期准备工作已完成。今年，就将选择1-2家沃特世服务产品的重要客户作为合作伙伴开始试用该项服务。&rdquo 　　客户成功是最终目的　　沃特世一直强调&ldquo customer success(客户成功)&rdquo ，对于售后服务而言，就是要让客户购置的仪器能真正地发挥其应有的价值。周贤飚说，&ldquo 目前，沃特世中国新客户数量占比达到50-60%，传统的安装服务已然不能满足客户需求。为此，沃特世独创推出了从订单生效开始至保修结束的全方位服务。&rdquo 　　具体而言，这一全方位服务的流程大致是，从订单生效开始，售后服务人员会第一时间向客户了解购置仪器所要测试的样品及操作人员背景 之后则是指导客户实验室环境条件准备 随后，安排上门安装仪器，并根据前期了解情况做针对性安装培训，以及安排客户参加沃特世相应的应用领域培训 装机后3个月，沃特世会安排2-3天的现场支持维护 装机后11-12个月，安排上门清洁维护服务。　　除此之外，为了达成客户成功这一愿景，沃特世在售后服务方面还采取多项举措。周贤飚说，&ldquo 大量采取实时远程监控及诊断技术，最大程度减少停机时间 分级响应管理体系，确保在承诺时间内完成客户需求 在全国主要城市设零配件仓库，维修工程师配备service bag(装备常用零配件)，确保客户所需零配件及时送达 维修工程师必须取得相关产品的培训证书方可上岗，确保工程师服务水平等。&rdquo 　　&ldquo 当然，作为&lsquo 守门员&rsquo ，我们也不可能百分之百将所有的球挡在门外，我们能做的是尽量少进球，但一定会进球。如今，沃特世已建立了很好的质量控制流程和响应体系，并通过聘请第三方调查公司做客户满意度调查，及时作出改进。&rdquo 　　展望未来，周贤飚表示，&ldquo 售后服务的关键在于好的报修系统、完备的人员，以及零配件物流体系和完善的服务产品。而沃特世持续在这些方面投入和创新，我们将探讨如何建立更科学的电话报修系统，将800服务提升到更专业的水平 继续扩充售后服务人员队伍，再则在仓储、物流方面引入更完善的管理体系。如果我们能更加合理判断客户需求，同时客户也能更加理性地判断自己的需求，那服务对于双方都将是完美的。这也是我们期望最终能达到的状况。&rdquo 　　采访编辑：杨娟　　附录：周贤飚个人简历　　周贤飚于1992年毕业于复旦大学药学院，获得药理学学士学位。毕业后，供职于上海交通大学附属仁济医院，多年从事临床药师和药物代谢研究工作。　　于1998年加入沃特世公司后，先后担任应用工程师/维修工程师/维修主管/地区维修经理/全国维修经理的职务。期间，为了追求职业生涯的不断进步和扩展自己的视野，还先后在瓦里安科技中国有限公司担任大中华区维修经理，安捷伦科技中国有限公司生命科学及化学分析部维修经理(新兴产品线)。熟悉相关的分析仪器，如原子光谱、分子光谱、核磁共振仪、色谱仪和质谱仪等产品。　　周贤飚先生从事相关行业二十余年，对于分析仪器行业，尤其对分析仪器行业的全球售后服务体系、当地服务体系、售后服务生意业务、中国的各类客户及各类客户需求，具有丰富的知识和经验。

给水果贴上标签很普遍 　　近日一则"水果标签下边那块最好别吃"的微博被大量转载，原因是含有毒化学物的黏合剂会残留在水果表面。记者走访发现，除了水果标签外，超市用塑料胶带捆绑蔬菜也十分普遍。食品专家表示，标签和胶带的黏合剂存在安全风险，且尚未纳入农产品检测范围。　　蔬菜捆胶带、水果贴标签很普遍　　昨日中午，记者走访郑州多家超市、蔬菜店发现，台架上码放的大葱、韭菜、芹菜、白菜等蔬菜，大都用红色或绿色的塑料胶带捆扎着。　　在经二路与丰产路交叉口附近一家超市里，蔬菜区除了上海青用草绳捆扎外，其他蔬菜都用红色塑料胶带捆扎着。不过，这家超市的水果区，只有可以剥皮的橘子、柚子、橙子等贴有标签。　　然而，在经一路上的一家水果超市里，水果被分成不贴标签和贴标签两类，不贴标签的零散摆放，贴有标签的装在纸箱里。看到箱子里有一个苹果坏了，老板把坏苹果取出，顺手拿了一个没贴标签的苹果放了进去，并贴上标有英文单词的标签。他说："有啥说啥，贴标签的和不贴标签的水果是一样的，但贴上标签后一箱15个可以多卖10多块钱。"揭开标签后，记者用手指按按之前贴过标签位置，感觉黏黏的。　　不过，在经一路与红专路附近的农贸市场里，菜摊上难觅胶带踪迹。　　黏合剂对人体有危害，尚不在检测范围　　对此，郑州轻工业学院食品与生物工程学院教授张中义说："胶带的黏合剂成分，基本上由一些像甲醛、甲苯之类的有毒物质组成，揭掉后会直接附着在蔬菜和水果表面，肉眼看不见，并且其中有些有毒物质是非水溶的，很难洗掉，长期食用与胶带直接接触的蔬菜，很可能对身体造成影响。"　　河南包装技术协会秘书长李武军表示，胶带的黏合剂部分含有化学成分，在食品包装上，胶带一般用于纸箱或袋子封口，"直接用于果蔬表面确实存在风险，最好削皮或除去表层菜叶再食用".　　因为存在安全风险，国内一些城市甚至为此对蔬菜下发了"胶带禁用令".去年3月，哈尔滨市农委便下发了《关于禁止直接使用胶带对蔬菜进行打捆销售的通知》，认为黏合剂含有多种化学成分，残留在蔬菜上难以清洗，易对人体造成危害。　　目前，农产品安全检测由农委质检部门负责。郑州市农委质检队队长谢毅表示，尚未对捆绑蔬菜所用胶带和标签的成分进行过检测，"我们主要对农产品的农药残留和重金属含量进行检测，是对农产品本身，而包装物质成分则不在检测范围".然而，《食品安全法》中明确规定，直接接触食品的容器、包装均须无毒无害。

金力院士简介：金力，中国科学院院士，现任复旦大学常务副校长、复旦大学上海医学院院长。“十三五”国家精准医学研究重点专项专家组组长。国际人类表型组研究协作组共同发起人，上海国际人类表型组研究院与复旦大学人类表型组研究院院长。　　《瞭望东方周刊》：中国的人类表型组研究目前在全球处于什么样的地位?如此之规模体量的生命科学尤其是表型组学研究，全球还有哪些国家有能力进行?　　金力：目前，中国在人类表型组学领域处于国际前列位置。尽管美国、英国等发达国家在部分领域内布局时间较早，进展较快，涌现出一批前沿成果，但与其对比，中国在科研理念、设施能力、科研规划、大科学计划组织实施等方面，已处于国际前列。　　比如从科研理念上看，中国是第一个基于对人体系统精密测量，全面获取各尺度表型基础上开展研究的国家，也是最早系统全面启动布局人类表型组计划的国家。在多尺度(特别是宏观尺度)覆盖、集成度等方面，中国的工作已优于其他国家的相关团队。　　同时，中国正在推进的人类表型组研究，把发现宏观表型与微观表型之间的跨尺度关联，继而探究基因和环境如何通过影响微观表型作用于宏观表型作为主要任务，是真正“以表型组为中心”的研究。　　从设施集成能力看，在国家和上海市的支持下，以“中国人类表型组研究协作组”为代表的中国科学界已在张江建成了世界上首个跨尺度的人类表型组集成研究平台，能够实现跨尺度、系统集成的人类表型精密测量和数据汇算。　　全球范围内，尽管美、英、欧盟、日本等国也能够开展较大规模的人群队列表型研究，但是它们已建成的设施和平台(由于建成时间较早)主要集中于分子尺度，不是像张江平台这样的跨尺度精密测量平台，尚不具备覆盖从宏观到微观各尺度、全景式的表型精密测量与分析能力。　　从这个意义上说，中国在表型组研究的设施建设方面有着“后发优势”。　　同时，通过生命科学与航空航天学科、环境学科的融合创新，中国还预研开发了一些具备更强功能、打破科研空白的表型组学科研设施与设备，国外尚无同类设施。　　在西方发达国家发展多年的代谢组、蛋白质组等领域，中国也正在迎头赶上，在某些方面实现了赶超和领跑。比如在在蛋白质表型组方面，我们初步建立了国际领先的蛋白质组快速扫描模块，其分析效率远高于国际主流水平，同时建有高性能蛋白质组数据分析系统，可完成海量蛋白数据在线分析和知识挖掘。　　在组织实施国际大科学计划中，中国也发挥了引领作用。分子表型蛋白质组平台实验室(复旦大学人类表型组研究院供图)　　《瞭望东方周刊》：“国际人表型组计划(一期)”进行的“上海自然人群健康表型测量”和1万人的“特定人群应用示范测量”目前进展如何?　　金力：“上海自然人群健康表型测量”目标是建立包含1000位20-60周岁常住上海的健康人的自然人群队列。　　所谓“自然人群”，就是来源要尽量随机。所谓“健康人”，就是没有高血压、糖尿病等常见的基础性慢性病。常住上海，则是要求至少未来三年以上时间不会移居其他地方。我们希望通过研究，最终绘制出第一版的上海自然人群全表型组参比图谱。　　截至2021年1月7日，已有近1600位志愿者报名参加检测，300余名志愿者则已经完成了在张江平台两天一夜的全流程表型检测。　　另一个项目是 “特定人群应用示范测量”。所谓“特定人群”，是指儿童、中老年人群等特殊人群，糖尿病、癫痫、冠心病等重大疾病人群，高原习服等特定生理能力人群。在选取其代谢物和蛋白质等具有代表性的分子表型进行检测后，再通过表型组学研究发现新的标志物。　　目前这项任务的表型检测已完成近90%，进入了跨尺度表型数据分析攻关阶段，有望产生一批前沿的创新性研究成果。　　最终，所有科研产生的表型数据均会被汇总到“国际人表型组计划(一期)”的表型组大数据库。这个数据库目前管理的表型数据体量约为2PB(拍字节，数据存储量单位，1PB=1024TB=104856GB)。随着任务的持续深入开展，数据量还将不断攀升。　　《瞭望东方周刊》：在全球协同测量方面，是否也制定了相关计划?　　金力：目前，我们正在积极与国际合作伙伴加强联络与沟通，扎扎实实为将来实现全球协同推进国际大科学计划作好前期的基础工作。　　生命科学的学科特点，是对规范化、标准化、可参比以及结果的连续性要求较高。因此，国际大科学计划主要以“分布式”模式组织，即在统一的标准和规范下，各参与方分别建设技术平台、协同开展相关研究，再对研究成果进行共享、汇算与集成。　　这其中最重要的，是就“测什么”、“怎么测”、“怎么算”等核心科研实操问题达成国际科学共识，建立国际性的表型组学研究标准操作程序(SOPs)。　　目前，中国科学界已率先较为系统地厘定了人类表型组相关的指标范围和表型测量的标准规程(SOPs)，并建立了多组学质量控制体系，相关工作已具备国际领先水平。　　2019年，复旦大学、上海国际人类表型组研究院、国家计量院联合向国际标准组织(ISO)递交了成立“人类表型组技术委员会”的申请，获得了较大范围的国际响应。目前，三家单位正在积极准备，将继续全力推动人类表型组相关国际标准的建立。　　在此基础上，我们推动了各方协商“路线图”，即人类表型组大科学计划初期的重点主攻方向。　　2020年的10月24-26日，我们在线上主办了第三届国际人类表型组研讨会。经过讨论，科学家们初步达成共识，提出人类表型组大科学计划在近期应优先聚焦“新冠肺炎和其他重大疾病的表型组学研究”、“表型组研究技术体系与科研基础设施构建”以及“表型组学研究中的标准操作程序(SOPs)”三大主攻方向。　　各国科学家高度认同，应把聚焦新冠肺炎疫情开展表型组学研究作为人类表型组大科学计划启动后实质推进的首要优先主题之一。除了新冠，其他重大疾病的表型组研究也是大科学计划的重要“落脚点”。

2023年2月，中科院遗传发育所、中科脂典的相关研究人员在《Trends in Analytical Chemistry》(IF: 14.9)上发表了题为“Embracing Lipidomics at Single-cell Resolution: Promises and Pitfalls”的综述文章，总结了单细胞脂质组学当前的技术进展和瓶颈，讨论了在单细胞水平分析脂质的独特技术挑战(特别是准确的脂质鉴定和定量的重要性)，并例举了单细胞脂质组学在生物学和临床医学中的潜在应用。(中科院遗传发育所王泽华博士和曹明君博士为本文的第一作者，中科院遗传发育所税光厚研究员和中科脂典技术总监Sin Man Lam博士为本文的共同通讯作者。)　　1、引言　　脂质作为细胞膜和细胞内细胞器(如脂滴)的主要组成部分，发挥着一系列复杂的生物物理、能量储存和信号传导功能，这些功能是细胞机制正常运转的基础。脂质代谢失调涉及多种主要疾病，包括糖尿病、心血管疾病、代谢相关性脂肪肝(MAFLD)、癌症、神经退行性疾病、传染病等。近几十年来，随着脂质组学的蓬勃发展以及分析工具/技术的改进，脂质的结构和生物学复杂性才开始被解开。　　质谱(MS)是广泛用于脂质组学领域的主要分析技术，相对于其它方法，它具有更高的灵敏度、更大的选择性、更强的稳定性和更高的特异性。质谱仪的快速发展，伴随着软件和数据库的进步，使得来自不同生物样本的各种生物液体(血浆、血清、尿液、唾液、泪液、痰等)、组织和亚细胞器中的脂质能够以前所未有的分辨率进行表征。脂质组覆盖范围的扩大极大地促进了疾病生物标志物的识别、表型验证以及假设的产生，并在脂质数据分析中提出了可能的系统方法，包括功能脂质模块的构建和脂质通路分析。　　脂质组学的典型工作流程和应用　　经典的脂质组学给出了构成生物样本的不同细胞群的“平均”图谱，这通常需要一个器官的代表性组织样本，使得最终构建的图谱能够反映一般的生物状态。然而，取一个有代表性的组织切片，忽略了脂质的空间分布，而脂质的空间分布往往具有重要的生物学意义。例如，该研究团队先前对金线鲃属洞穴鱼和地表鱼全脑切片的定量脂质组学研究发现，洞穴鱼中的硫苷脂(髓鞘的主要脂质成分)普遍减少。基质辅助激光解吸电离(MALDI)质谱成像(MSI)进一步揭示了洞穴鱼硫苷脂缺失的区域与中缝5-羟色胺能神经元的位置相对应。因此，金线鲃个体大脑脂质的空间分布图谱有助于证明5-羟色胺能神经元的脱髓鞘是洞穴鱼攻击性行为丧失的基础。　　随着光学成像和细胞内电生理学的技术创新，人们得以在单细胞分辨率下深入研究组织的生物结构，细胞异质性的普遍性变得明显起来。单个细胞与邻近细胞以及它们的原生微环境动态地相互作用和交流，最终影响由不同的单细胞脂质组(和代谢组)所反映的细胞内生物化学状态。事实上，早期组学的单细胞革命揭示了细胞异质性在无数生物环境中的普遍性。例如，单细胞蛋白质组学揭示了循环系统中肿瘤细胞表面蛋白在单细胞水平的异质表达，这些蛋白预测了对药物治疗的不同细胞反应，而随着疾病的进展，患者体内这些相同蛋白的平均表达并不能确定真正的治疗效果。在这篇综述中，作者讨论了单细胞水平的脂质组学革命如何从早期的组学开始，揭示细胞内以脂质为中心的见解，以及其潜在的应用和独特的技术挑战。　　2、单细胞脂质组学的新兴技术　　与单细胞基因组学和单细胞转录组学相比，单细胞脂质组学(和代谢组学)提供了最接近实际表型的数据信息。脂质组学与代谢组学的区别主要在于其关注非极性疏水代谢物，这些代谢物需要不同的提取和分析方案(例如需要不同的溶剂系统)。与信号可以扩增数百万倍的单细胞转录组学不同，高灵敏度对于单细胞脂质组学至关重要。此外，脂质在细胞内和细胞外的不同作用使细胞脂质组具有动态性和多功能性，这需要在采样时极度谨慎和快速，以便收集的细胞能够反映其原始状态。　　2.1 单细胞的取样　　经典脂质组学侧重于批量分析，以最小化组内的异质性，而单细胞脂质组学则侧重细胞间的差异。因此，收集技术应努力保持细胞异质性，并尽量减少来自邻近细胞和细胞外基质的污染。许多现有的样品处理或细胞分离策略可以扩展到单细胞脂质组学的采样中，包括膜片钳、微量移液、流式细胞荧光分选(FACS)和微流控单细胞阵列等。这些采样技术有其独特的优势和技术瓶颈，应根据组织或细胞类型的性质以及要解决的生物学问题逐案考虑选择。例如，倾向于成团粘附和/或对操纵敏感的细胞在采样过程中可能表现出较高的细胞死亡率，这会混淆数据并导致生物学错误解读。通常，非粘附细胞，如循环中的各种类型的血细胞，更易于进行高通量单细胞处理。组织的细胞外基质(ECM)的组成以及细胞分布各不相同，因此需要获得单分散细胞的优化方案，例如机械切割、酶解或这些方法的组合。特别是，与正常组织相比，病变组织(例如纤维化组织)可能具有明显不同的解离动力学，因此，优化分离方法以确保收集单分散、完整和有活力的细胞用于单细胞脂质组分析是非常重要的。　　膜片钳通常用于研究神经元、肌肉纤维和心肌细胞等易兴奋细胞，其优势是在相对原生状态下对细胞进行采样，通常来自新鲜的组织切片。然而，在膜片钳辅助的单细胞脂质组学分析中，在不破坏细胞膜的情况下分离完整的细胞是特别具有挑战性的。例如，使用膜片钳从灌注的小鼠大脑切片中捕获单个神经元细胞体不能完全保存轴突和相关终端的完整性，这可能会影响所得到的单个神经元脂质组数据。考虑到质膜是单细胞脂质组的重要组成部分，在单细胞分离过程中对质膜的损伤对单细胞脂质组分析尤为不利。此外，细胞损伤可能触发膜修复过程，这改变了原生细胞脂质组的特征，并混淆了下游分析。　　如果谨慎操作，精密微量移液管可以获得完整的细胞，但它的低通量低且相对耗时，因此更适合于感兴趣的稀有细胞类型的取样。　　FACS可将具有不同表型的单个细胞(由特定蛋白质(抗体)的荧光强度定义)排序到用户预定义的特定血管和缓冲液中，以实现相对高通量的单细胞分离，该方法错误率较低(低于1/100)，且细胞质膜通常保持完整。FACS的一个主要缺点是需要大量的细胞(超过10,000个)，因此不适合分离数量少的稀有细胞类型。悬浮细胞的要求也意味着细胞在采集样品之前不处于其原始状态，单个细胞的空间位置丢失。如果使用非质膜荧光标记物来标记细胞，则需要验证瞬时孔形成对特定质膜脂质和细胞内代谢产物的影响。　　微流控装置包括使用阀门、油滴或纳米管对单个细胞进行微型分隔。基于液滴的策略可能不适合单细胞脂质组学，如果单个细胞的包封是在油滴中完成的，这干扰了下游的脂质分析。油包裹的水滴为下游单细胞脂质组学提供了更好的选择，但是在去除油相期间需要谨慎，以获得相对清洁的液滴内细胞提取物用于下游分析。虽然微流控芯片的处理量高，对原料数量的要求较低，但其后的样本处理通常是在现场进行，这限制了 MS 在选择脂质提取方案进行下游分析时的灵活性。此外，有效的脂质提取需要使用有机溶剂，例如氯仿和甲基叔丁基醚(MTBE) ，这些溶剂与大部分用于制造纳米芯片的塑料材料不太相容。　　基于探针的电喷雾电离(ESI)也经常用于单细胞采样，这涉及使用直径足够小的探针尖端以插入单细胞(~3-9μm)。提取溶剂连续输送以进行原位代谢物提取，随后将提取物引导到质谱仪中进行直接分析。然而，这种取样策略不能确保每个细胞的完整质膜被输送到下游分析。质膜包括全细胞中一半的磷脂和90%的总胆固醇和鞘磷脂含量，基于探针的采样可能会导致单细胞脂质组学的大量信号损失。　　与限制脂质提取程序选择的微流控芯片和基于探针的取样相比，激光捕获显微切割在为下游分析选择样品处理方案方面有更高的灵活性。微解剖的单细胞的空间信息被保留。然而，该方法事先必需用福尔马林或乙醇固定细胞，以确保在显微切割过程中划定单细胞边界时的形态清晰度，而在此过程中脂质和小分子代谢物会大量丢失。此外，即使事先固定，整个细胞的完整性也往往得不到保留，这也使得这种技术不太适合收集单细胞用于下游的脂质组学研究。　　无论采用何种细胞采集策略，采集后都应立即对分离的单个细胞进行淬灭和灭活，以停止酶活性并尽量减少细胞脂质的人为改变。　　　　单细胞脂质组学技术　　2.2 单细胞脂质的获取　　拉曼光谱具有非破坏性和非侵入性的优点，允许进行原位分析，在捕获单个细胞在其自然状态下的脂质方面具有优势，但其无法在分子水平上破译精确的脂质结构，这大大限制了其脂质覆盖范围。而MS由于在区分脂质异构体方面的卓越灵敏度和特异性，已成为单细胞脂质组学中的主要分析技术。除了结构解析，基于MS的方法还允许检查单个细胞内的空间和亚细胞脂质定位，如通过C60二次离子质谱(SIMS)分析海蜗牛Aplysia单个神经元上脂质的异质性分布。尽管与 MALDI-MS 相比，SIMS 的灵敏度较低，但其能够获得亚微米的横向分辨率，由于探针尺寸的限制，其横向分辨率限制在10μm。利用簇离子源的SIMS技术还具有更柔和的电离动力学，有助于检测完整形态的脂质，空间分辨率通常在100nm至1µm之间。　　在各种基于MS的技术中，MSI方法在取样细胞的原生微环境方面具有选择性优势，并能保留对生物推断有用的空间信息。目前已经开发了图像引导的单细胞器MALDI-MSI，用以比较来自Aplysia的致密核心囊泡和透明囊泡中脂质含量差异。尽管 MALDI-MSI 具有诸多优点，但是它存在共采样的缺点，即从相邻的细胞产生混淆信号。一些脂质对 MS 扫描过程中可能出现的环境干扰很敏感，通常需要至少一个小时或更长时间才能完成组织切片的检查。此外，MALDI-MSI 单细胞分析也容易因离子抑制而降低灵敏度。最后，精确的脂质定量仍然是 MSI 方法中的一个主要技术挑战，因为同位素内标与内源性脂质均匀混合以进行标准化在技术上是具有挑战性的。　　荧光成像在灵敏度以及空间/时间分辨率方面优于基于MS的方法，使其在单细胞成像中具有潜在的用途。然而，基于荧光的技术在单细胞脂质组学中的应用受到其脂质组覆盖范围的限制。在自然界中很少有脂质和小分子代谢物表现出自身荧光，这就需要使用荧光探针。与基于MS的方法不同，亲脂性染料通常可以标记特定的某一类脂质，但无法区分同一类脂质中具有不同酰基链组成的单个脂质种类，或不同的脂质异构体。另一方面，脂质的荧光标记极大地改变了脂质的生化性质，如有些脂质被优先分配到不同的膜微区中，而与荧光基团是在头基还是酰基链上引入无关。因此，目前的脂质荧光染料缺乏特异性，这限制了荧光光学成像在单细胞脂质组学中的更广泛应用。　　虽然单细胞取样和基于质谱的技术革新已经实现了单细胞脂质组学分析的可能性，但仍存在一些技术瓶颈，包括：脂质覆盖面相对较窄(通常只有不到一百个具有高置信度的脂质) 缺乏准确的结构鉴定 缺乏可靠的定量数据 以及对单细胞水平的分析可重复性验证不足。为了解决这些技术瓶颈并推动该领域的发展，必须采用新技术来更好地描述细胞的异质性，并以更高的精度和更大的定量准确性来阐明其生物学意义。　　3、单细胞脂质组学的技术瓶颈　　3.1 迫切需要高覆盖率、准确的识别和定量测量　　单细胞脂质组学的一个最终目标是构建单个细胞的精确脂质组图谱，以揭示细胞间的差异。即使在对大量的生物样本进行研究的经典的脂质组学中，与转录组水平的变化相比，具有生物学意义的脂质水平的定量变化通常较小。这使得准确的定量对于解读单细胞水平上微妙但有意义的脂质变化尤为重要。单细胞脂质组学的定量也具有相当大的挑战性，因为脂质的内源丰度会有很大的变化。一个细胞中内源性脂质的高动态范围意味着，在一个特定的样品浓度下，不是所有的脂质都能落入质谱检测器的线性范围。虽然这在大部分脂质组学中通常通过在另一个样品浓度下的额外进样检测来解决，但这又为单细胞脂质组学增加了另一个难度，因为来自单细胞的样品材料数量往往是有限的。内源性脂质丰度的巨大差异也需要色谱系统从其内源性丰富的对应物中有效分离微量脂质，以尽量减少离子抑制，提高次要脂质物种的敏感性，并扩大分析物的覆盖范围。重要的是，为了在单细胞脂质组学中进行准确的脂质定量，应加入稳定的同位素内标。如果没有适当的内标来归一化内源性信号，校正来自不同类别的脂质或携带不同酰基链的同一类别脂质的离子响应变化，产生的单细胞脂质组数据很容易出现错误。　　基因组几乎整个区域都可以测序和注释，而仅基于MS/MS数据却很难最大限度地确定高置信度的脂质结构。这一瓶颈部分是由于自然界中脂质结构异构体的广泛存在，其中一些异构体在缺乏专门的预处理(如化学衍生)的情况下很难分离。例如，单个TAG的甘油主链被酯化为三个脂肪酰基链，从而为每个分子式产生无数脂肪酰基链组合。此外，不同脂质类别的结构异构物可能会使脂质鉴定过程更加复杂，例如双(单酰基甘油)磷酸酯(BMP)和磷脂酰甘油(PG)，以及半乳糖神经酰胺(GalCer)和葡萄糖神经酰胺(GluCer)等。幸运的是，这些结构异构体中的一些物质在色谱上是可区分的。因此，适当的前期色谱分离的应用极大地促进了某些脂质结构异构体的准确识别和定量，从而实现了更大的脂质覆盖。　　虽然脂质组学是组学家族中一个较年轻的分支，但在过去二十年中，它的发展速度很快。基于常规高效或超高效液相色谱(流速为100-1000μL/min)并结合质谱(HPLC/UPLC-MS)的各种经典脂质组学方法已被开发用于多种生物样品。近年来，基于微流量(流速为10-100μL/min)的LC-MS方法获得了更高的灵敏度，并能够以更少的起始材料(例如≈20-1000个细胞)实现全面的脂质代谢。可以想象，通过减小柱直径和流速进一步缩小色谱分离的规模可以提高分析物浓度，从而提高检测灵敏度。因此，基于纳米流(即流速1μL/min)的超灵敏脂质组学方法有望在单个细胞内实现亚微米级的脂质检测和定量。然而，迄今为止报道的纳米流方法的脂质覆盖率仍然相对较低，通常只覆盖一到两个主要类别的脂质，如PCs、PEs和/或TAGs，或者没有适当的结构标识。仅基于一级质谱分析的分子式水平的结构鉴定会导致不准确和低灵敏度，这极大地影响了单细胞脂质组学的分析范围和质量。因此，在单细胞脂质组学能够在基础生物学和转化医学中发挥更大作用之前，通过精确的结构鉴定和精确的定量分析来扩大脂质的有效分析范围是必不可少的。离子迁移率-质谱仪在脂质鉴定中的应用将碰撞截面(CCS)引入到脂类鉴定中，增加了m/z、保留时间和MS/MS谱图上的另一个维度的信息，有望增强单细胞脂质结构鉴定的可信度。　　目前，单细胞脂质组学方法大多是低通量的，因此，与早期的单细胞组学研究相比，通常分析的细胞种类要少得多。鉴于与基因组/转录组相比，细胞脂质组的生物学动态范围要大得多，因此，在单细胞脂质组学实现更大速度和更高容量分析之前，建立健全可重复的方法、设定正确的技术基准和构建可靠的单细胞参考脂质组数据库至关重要。　　　　基于LC-MS的单细胞脂质组学的不同模式　　3.2 数据分析　　正确分析大型数据集是从各种组学技术中收集有用的生物学见解的先决条件。由于单细胞脂质组学仅处于发展的早期阶段，尚未建立系统的数据分析体系。针对海量数据定制的方法通常不直接适用于单细胞数据。这是因为大量数据分析中的分布假设经常不成立，原因是单细胞数据集拥有更高的噪声和稀疏度，存在固有的额外异质性。目前，单细胞脂质组学的出现在某种程度上加剧了在分析和解释脂质组学数据方面的瓶颈。鉴于目前在单细胞脂质组学中脂质覆盖方面的局限性，在单细胞脂组学分析中收集生物学相关的途径改变之前，需要在单细胞脂肪组学的采集和数据分析方面进行长期努力。　　4、单细胞脂质组学的生物学和转化前景　　在过去的十年里，由于分析化学的技术创新和各种组学技术的出现，生物化学从传统的系综测量转向单分子测量。传统的集合分析可能导致静态异质性，当分子集合包含在观察期内保持稳定或变化不够快的亚群体时，就会出现这种异质性，从而导致“没有明显变化”的误导性结论。生物事件的平均分析数据不会捕捉到与整体行为不同的分子。同样，在任何细胞群体中，细胞间的差异总是不同程度的存在，基于整个群体的批量测量不能完全描述单个细胞的完整表型。通过在种群和单细胞水平上同时进行表型分析，可以破译潜在的有意义的生物学偏差，从而为很多生物学问题提供新的研究方向。　　4.1 发育与细胞谱系追踪　　多细胞生物体从一个受精卵发育成一个由不同细胞类型和器官系统组成的复杂组织，整个过程被记录在细胞谱系树中，它概述了在发展成多细胞生物体的过程中，从单个母细胞到其不同分支后代的细胞转换。目前已经开发了各种工具来构建单个生物体的细胞谱系树，但大多局限于绘制有限数量的克隆种群。细胞谱系树对于科学家解开生命的错综复杂的工程，以及加深我们对生物体发育、器官生成以及疾病进展和发病的理解非常重要。通过拼凑生物体内单个细胞的发育轨迹，单细胞谱系追踪以前所未有的细节捕捉到整个发育过程中不同的细胞命运，这扩展了我们对细胞分化机制、细胞异质性以及细胞间发育潜力差异的理解。　　考虑到生物体的单个细胞携带着由DNA编码的相同的遗传物质，人们通常认为不同的细胞命运是由单个细胞中基因在空间和时间上的差异表达决定的。虽然乍一看，与单细胞转录组学相比，单细胞脂质组学与单细胞谱系追踪的相关性可能不那么直观，但许多科学证据阐明了脂质代谢在决定细胞命运中的作用。例如，脂肪酸氧化产生的乙酰COA是组蛋白乙酰化的前体，组蛋白乙酰化改变染色质结构，从而调节DNA对转录机制的可及性。在不对称细胞分裂过程中，脂筏(富含胆固醇的膜微域)的不对称遗传也被认为是胶质母细胞瘤子细胞不同治疗耐药的基础。真皮成纤维细胞中存在由不同种类的鞘磷脂组成的不同的脂类构型，这触发了不同的转录程序，进而驱动细胞间异质性的不同细胞状态的建立(例如，纤维形成或增殖)。因此，单细胞脂质组学可以增加另一个维度的有用信息，以识别不同细胞命运的分子控制。　　4.2 了解肿瘤异质性　　构成肿瘤块的细胞是异质性的，在基因表达、细胞代谢、运动性、增殖率以及转移潜能方面具有不同的形态和表型特征。这种现象被称为肿瘤内异质性，它延伸到不同的肿瘤(即肿瘤间异质性)，可由遗传和非遗传因素共同引起。肿瘤的异质性可能在一定程度上解释了为什么癌症在临床上仍然难以攻克。研究肿瘤的异质性，特别是增殖能力和转移的来源，将有助于确定新的治疗靶点，以及指导免疫治疗和药物筛选。细胞间脂质代谢的差异对各种癌症的生长和预后有重要影响，如单个胰腺导管肾上腺癌细胞的脂质组学分析观察到胰腺癌特异性脂质代谢失调，这可能是由于介导脂质合成的关键酶ATP柠檬酸裂解酶表达减少所致。单细胞脂组学在加深我们对肿瘤异质性的理解方面有很大的希望。　　4.3 剖析对疾病的免疫反应　　除癌症外，传染病和新陈代谢疾病也是对公众健康的主要威胁。哺乳动物的免疫系统保护宿主免受各种病原体的入侵。构成宿主免疫系统的免疫细胞表现出巨大的细胞多样性，可以根据各种刺激进行动态调整。例如，对不同严重程度的新冠肺炎患者的单个外周血单核细胞进行scRNA-seq检测，发现存在一种具有增殖和代谢活性的自然杀伤细胞亚群，其代谢活动与疾病的严重程度呈正相关。有趣的是，这一亚群的自然杀伤细胞显示出神经鞘脂代谢的增强，这突显了单细胞脂质组学从以脂质为中心的角度阐明单个免疫细胞对新冠肺炎感染的差异反应的潜力。除感染性疾病外，对从人胰岛分离的单个细胞的scRNA-seq分析表明，在1型糖尿病患者中存在免疫耐受的胰腺导管细胞亚群。这一导管细胞亚群的转录特征类似于耐受性树突状细胞(即缺乏CD80和CD86)，导致免疫耐受和抗原呈递时的T细胞抑制。值得注意的是，单细胞分析显示胰腺β-细胞的基因特征与抗谷氨酸脱羧酶(GAD)滴度相关。与GAD水平相关的基因通路富集丰富分析包括许多脂代谢途径，如鞘磷脂代谢和磷脂酰肌醇信号系统。虽然在这些研究中没有进行单细胞脂质组学，但上述结果强调了单细胞中的脂代谢对于破译不同疾病背景下宿主免疫反应的代谢基础的重要性。　　　　单细胞脂质组学的应用　　结束语　　单细胞脂质组学的发展仍处于起步阶段，我们相信随着该领域的发展，将会有更多的生物学和临床应用。技术突破彻底改变了我们研究生物学的方式，其标志是从整体分析过渡到专注于单分子和单细胞。随着我们以更高的分辨率检查生物结构，细微的差异被揭示出来，这可能会为新的研究方向铺平道路，从而为生物学和临床医学中长期存在的问题提供独特的见解。

导 读10月26日，《科学》杂志及其子刊一口气发表了四篇关于新冠的论文，内容覆盖极广——从德尔塔变种为何感染性高，到新冠的长期免疫力，再到导致年轻人病情加重的基因… … 这些论文让我们从更全面的角度，加深了对新冠的认知。撰文 | 学术经纬图1 在第一篇发表于《科学》的论文中，哈佛医学院的陈冰教授课题组对德尔塔变种的感染性进行了深度分析。研究人员们指出，自出现以来，这种新冠变种很快就成为了全球的主流病毒株，背后与其特殊的变异不无关联。于是他们获得了德尔塔变种刺突蛋白三聚体（S trimer）的结构，并分析了它的功能和抗原性。作为比较，研究人员们也分析了来自其它新冠变种的数据。比较结果表明，德尔塔变种的刺突蛋白在入侵细胞上更有效。如果说普通新冠病毒的刺突蛋白就像是敲开细胞大门的破城槌，那么德尔塔变种的刺突蛋白就像是轰开大门的火箭炮。即便细胞表面让新冠病毒结合的ACE2受体水平较低，在其变异刺突蛋白的帮助下，德尔塔变种依旧可以与细胞膜进行融合，高效进入细胞，远胜其它变种。图2 德尔塔变种与细胞膜融合的活性要超过其它5种变种 | 图源[5]“细胞膜融合需要很多能量，也需要催化剂，”陈冰教授解释道，“在不同的变种里头，德尔塔变种因能催化细胞膜融合而脱颖而出。这也解释了为什么德尔塔变种传播更快，为什么人在短暂接触后就能感染病毒，以及为什么德尔塔变种能在身体里感染更多细胞，产生更高的病毒载量。”图3第二篇发表于《科学-免疫学》的论文中，研究人员们指出，随着新变种的不断出现，我们需要知道针对新冠病毒的免疫力究竟能持续多久，以及能带来怎样的保护。于是他们使用金仓鼠（golden hamster）为模型，评估了新冠感染和新冠再次感染过程中，动物免疫系统的变化。研究人员们发现在感染新冠后，先天免疫系统的启动虽然有所延迟，但后续的适应性免疫系统能做出有效应对。不仅T细胞能减少病毒水平，针对新冠病毒的B细胞也能被快速诱导起来，表明两类免疫淋巴细胞都能参与对抗新冠。图4 过去的新冠感染史只能保护仓鼠自己，但无助于防止新冠病毒的传播 | 图源[2]当这些动物重新感染新冠后，研究人员们发现它们体内的T细胞和B细胞依旧能有效控制感染。然而这种保护力不足以阻止新冠病毒的传播。因为先前感染过新冠的缘故，这些金仓鼠在二次感染时，本身几乎不会出现任何问题。但当它们与其它金仓鼠共处一室时，依旧可以将病毒传播出去。作者们在讨论环节提到，传播所需的病毒量，或许要低于研究人员们的检测阈值。这对疫情有着重要启示，因为这不仅表明接种疫苗可以最大程度上为自己带来保护，还表明不接种的疫苗的人依旧处于高风险之中——即便身边的人都接种了疫苗，疫苗接种者在自身安全的情况下，还是可能将病毒传播给没接种过的人。对于疫情，这个发现算是喜忧参半。 图5第三篇论文发表于《科学-转化医学》，关于新型疫苗的开发。作者们指出目前的疫苗虽然已经取得了很大的成功，但为了满足全球接种需求，可能还需要开发更多新的疫苗。基于大猩猩体内的一种腺病毒，研究人员们开发出了一类全新的腺病毒疫苗。在年轻和年长的健康志愿者中，他们测试了一针腺病毒疫苗的效果。在肌肉注射后，研究人员们指出疫苗的不良反应大多为轻度或中度，持续时间不长。接种的四周后，几乎所有的志愿者中都能检测到针对新冠刺突蛋白及受体结合域的血清转化。与之一致，在89名志愿者中，87人的体内能检测到中和抗体的存在。此外，绝大多数志愿者也出现了针对刺突蛋白的T细胞反应。研究人员们指出，这一新型疫苗表现出了良好的安全性和免疫原性，有望在未来得到进一步开发。图6最后一篇论文同样发表在《科学-转化医学》上。在这项研究里，科学家们关注年轻人在感染新冠后，为何会发展为危重症——住进ICU，需要接呼吸机。为了找到危重症背后的驱动因子，研究人员们做了多组学的分析，包含全基因组测序、全血RNA测序、血浆和血液单核细胞蛋白质组、细胞因子分析、以及高通量的免疫表型分析等。此外，他们也使用机器学习、深度学习、量子退火算法、以及结构因果模型来协助分析。研究指出危重症新冠患者的炎症有所加剧，淋巴和骨髓会出现扰乱，会更容易凝血，也有病毒相关的细胞生物学特征。而在众多表达不同的基因中，研究人员们观察到编码金属蛋白酶ADAM9的基因有明显上调。图7 ADAM9基因可能是危重症新冠的驱动因子 | 图源：[4]在另一组独立的患者群体中，这一基因特征得到验证——无论是转录水平，还是蛋白水平，ADAM9都有所上升。后续实验发现，体外对ADAM9进行抑制，可以在人类肺部上皮细胞中减少新冠病毒的复制。基于这些结果，研究人员们对年轻人中出现的新冠危重症有了新的理解。他们指出这些年轻人平时虽然看似健康，但ADAM9基因的上调可能驱动了疾病朝危重方向发展。这也为我们带来了治疗新冠的潜在靶点，有助于未来的新药开发。在全球范围内，新冠累计病例数已接近2.5亿，死亡人数也趋近500万。尽管人类在对抗新冠的战斗中已经取得了很多成就，但距离疫情彻底平息，还有不短的距离。我们也期待这些科学研究能加快疫情平息的速度，早日让世界恢复正常。

天瑞仪器近日发布2016年半年度业绩预告,实现归属于上市公司股东的净利润3440.71-3715.97万元,同比增长25-35%。预计报告期内非经常损益金额为1560万元左右。　　业绩增长主要源于天瑞环境并表。公司2015年4月使用超募资金1.35亿元收购问鼎环保100%股权,随后更名为“天瑞环境”。天瑞环境专业从事环保工程的设计、施工,在工业废水治理、环保营运和水处理药剂销售等领域具有丰富的经验。天瑞环境收入从2015年5月开始并表,2015-2017年业绩承诺分别为1200、 1500、1800万元。“天瑞环境”2015年实现利润1,214.92万元,达到业绩承诺,2016年1-6月预计实现净利润730万元左右,由于环保工程结算集中下半年,预期全年业绩承诺能够达成。2015年5-6月天瑞环境实现净利润342.98万元,今年上半年并表净利润相比去年同期增加约 390万元。即使16、17年公司传统仪器业务业绩与15年持平,天瑞环境业绩承诺的达成将给公司带来至少25%、20%增长。又因2015年只有8个月的并表收入,预期业绩增长将高于此水平。　　受益土壤、VOCs等新兴领域的监测需求增长。公司作为分析仪器行业的领军企业,技术实力雄厚。公司过去五年平均研发费用为3762万元,平均研发费用占销售收入的比例高达12.35%。截止2015年底,公司及其子公司已获得授权专利196项。公司2015年成立环保事业部,专门从事环境监测仪器的研发、生产、售后和销售业务,加上多年积累,目前已有全系列的重金属便携检测和在线检测产品,并继续丰富产品线,涉及土壤监测、VOCs在线监测、生物毒性检测、污染源在线监测、地表水在线监测、空气质量在线监测等产品。随着土壤、VOCs治理等市场的兴起,前端监测需求将率先启动,带动公司传统监测仪器业务的增长。　　产业基金助力公司外延拓展。公司坚持贯彻“利用资本优势,开展产业并购,拓展公司业务领域”的长期战略,2016年4月,公司正式与上海东方睿德共同投资设立“东方天瑞并购基金(有限合伙)”。并购基金出资总额3.01亿元,天瑞仪器作为有限合伙人,认缴出资6,100万元,占出资总额的 20.27%。并购基金专注于天瑞仪器的产业整合,主要投资于环境保护、食品安全和生命科学领域。公司利用并购基金的资金优势,结合自身先进的分析监测技术和设备,将推动其在环境监测和治理领域的产业链布局。

导读近年来，人们越来越关注健康防护类产品，比如，具有抗菌功能的高附加值纺织品等，越来越受到大众的青睐。最近小编在网上购物时发现，一些纺织品（如被子、衣服、口罩、手套等）宣称其面料中添加了石墨烯材料，自带抗菌功能。小编很是疑惑，经过一番查询，发现早在2010年，中国科学院上海应用物理研究所就报道了石墨烯材料的抗菌性能。石墨烯是一种片层的二维纳米粒子，不存在类似于高聚物的分子链，直接制备石墨烯存在一定的难度，因而在实际应用中多以氧化石墨烯为主。在氧化石墨烯的制备和研究中，其物理特性的精确表征技术和方法是关注的重点之一。不同氧化程度的氧化石墨烯的厚度不同，其性能也不同，因此厚度测量是表征氧化石墨烯的首要核心指标。石墨烯小科普石墨烯具有优异的光学、电学、力学特性，在材料学、能源、生物医学等方面具有重要的应用前景，被认为是一种未来革 命性的材料。石墨烯的抗菌机理之一是边缘切割理论，即石墨烯因片层结构而具有锋利的边缘，可对细菌进行物理切割，破坏细菌的细胞膜，降低膜电位或使电解质泄露从而抑制细菌生长。氧化石墨烯作为石墨烯的氧化物，其结构与石墨烯相似，都为单层原子层状结构。将活性含氧基团引入石墨烯上，经过处理后得到经过修饰的石墨烯薄片，这样可以增加活性反应位点，使得氧化石墨烯变得更容易进行表面改性，丰富了功能化的手段，可以有效提高改性氧化石墨烯与溶剂、聚合物的相容性，使其在有机以及无机复合材料领域有着更为广阔的应用。岛津SPM，助您从容应对科研难题目前，国内外对氧化石墨烯的厚度测量手段主要是原子力显微镜，将氧化石墨烯平铺在具有良好平整度的基底表面，借助原子力显微镜测量氧化石墨烯与基底间的高度差来确定氧化石墨烯的厚度。为了使氧化石墨烯的厚度测量方法规范化，国家标准化管理委员会发布了GB/T 40066-2021《纳米技术 氧化石墨烯厚度测量 原子力显微镜法》，这意味着氧化石墨烯厚度的主要测试手段——原子力显微镜开始逐步被标准化工作认可和接受。岛津扫描探针显微镜SPM具有快速响应的高速扫描器、独特的头部滑移结构以及丰富的测量模式，除了普通的形貌扫描，还可拓展电流、电势、磁力以及纳米力学测量等功能。氧化石墨烯厚度表征随机选取样品的两个区域，使用岛津扫描探针显微镜SPM-9700HT的动态模式对氧化石墨烯样品进行表面形貌扫描测试，获取了5 μm x 5 μm的两个区域的样品表面形貌，并在每个区域内随机选取3个样品进行剖面分析（见图1和图2），随机选取的剖面线分别为A-B、C-D和E-F。图1. 区域1内氧化石墨烯的表面形貌（左）和剖面分析（右）图2. 区域2内氧化石墨烯的表面形貌（左）和剖面分析（右）将获取的剖面线中的上、下台阶的各坐标进行线性拟合，得到两条拟合直线和对应的拟合参数：a1, b1, a2, b2。通过公式（1）计算上、下台阶的高度差H，即为上直线和下直线在xT点的距离（样品的厚度）。式中：H——样品厚度值，单位为纳米（nm）；xT——两条拟合直线相邻端点中心位置的x坐标；a1, b1——上台阶拟合直线对应的参数值；a2, b2——下台阶拟合直线对应的参数值。注：拟合的两条直线应具有相同的长度和点数，长度不小于14 nm，点数不少于20个点，且这两条直线的b1和b2斜率应小于0.1，否则弃用该轮廓线。将上述形貌图中的选取的剖面线数据导入Origin软件中进行分段线性拟合，获取的上、下台阶拟合直线参数。以区域1中的剖面线A-B为例，上、下台阶拟合直线参数见图3。两个区域内的氧化石墨烯样品的厚度值见表1。图3. 氧化石墨烯样品的剖面线拟合图表1. 剖面线拟合计算的厚度值结语氧化石墨烯作为石墨烯的一类重要衍生物，具有优异的光学、电学、力学以及良好的生物相容性，被广泛应用于材料学、生物医学以及药物传递等诸多领域。岛津SPM可简单、快速地表征氧化石墨烯的表面形貌，并准确获取氧化石墨烯的厚度值，这也体现了岛津SPM具有精确表征纳米级及以下样品厚度的能力。本文内容非商业广告，仅供专业人士参考。

被视为信心与品质象征的黄金，因卷入“造假”风波而成为近日备受关注的焦点。近日有网友称，工商银行出售的黄金被用户检测后发现其中掺假，引发消费者广泛关注，并纷纷对银行所售黄金的质量提出质疑。随后，工商银行予以否认，但公众对于银行黄金的掺假风波仍然存在着疑虑和质疑。　　而记者调查发现，无论是银行销售渠道还是黄金企业的制造环节，的确存在着不可忽视的漏洞。　　用户质疑金条掺假　　银行喊冤　　黄金周期间，一位实名认证的网友发出的一条微博引起众多黄金投资者的极大关注，并在短短的时间内被迅速转发。这位网友在微博中称，有客户购买了工行的一公斤黄金后经过检测，发现金条中掺杂了铱。而随后他发布了一条更为令人震惊的微博——“中国市场40%金条用铱或钨掺假”。　　一石激起千层浪。这一说法令众多购买过银行黄金的客户产生了恐慌感，不少人纷纷留言，对自己手中的黄金也产生了怀疑。　　处于舆论漩涡的工商银行也迅速作出回应，工行贵金属业务部新闻发言人施旭东表示“这纯属不实之言”。他介绍，工行严格贯彻上海黄金交易所对金条质量控制的标准，品牌金条从原料入库、生产加工、产成品出厂前及销售各个环节都进行了严格的质量控制。同时工行表示，对已售黄金承诺回购，消费者可以在工行200多家网点办理黄金制品回购业务。　　与此同时，曾与工商银行金条业务进行合作的中国金币总公司，其一内部人士在介绍记者采访时也表示，这批金条是在国家造币厂生产，作为央行印钞造币系统在品质上要求严格，绝对不会出现掺假现象。　　尽管如此，公众对于银行业整体上黄金业务的疑虑，并没有完全消除。记者联系这位实名投诉的网友，但其所在公司表示不接受采访，而其最初的投诉微博也已被其删除。记者在网上搜索发现，有许多类似的用户投诉，反映自己在银行网点购买的黄金产品，拿到检测机构检测发现成色不纯。　　代销模式无法杜绝漏洞　　消费者需重品牌　　实际上，黄金掺假问题早已屡见不鲜，记者查阅发现此前全国各地工商质检部门多次查处掺假黄金等。其中在2010年大中华区最大的珠宝商周生生爆出K金不足量的新闻，成为近年来最大的黄金珠宝质量案件，直接冲击了公众对黄金质量的信任。　　不过，来自银行渠道的黄金存在品质问题，仍然冲击了不少消费者的心理防线。银行销售的黄金是否完全有品质的保证?　　“掺假这种行为违背企业经营原则和商业道德，是一种可耻的行为，但从行业整体上来说或多或少总会存在，很难保证100%杜绝。”深圳市黄金珠宝首饰行业协会名誉会长许锦池如是表示。他介绍说，作为全国黄金最大的生产基地，目前深圳有很多厂家为银行加工制作黄金和金币，但根本不需要资质，因为自2002年起国家已经放开对于金银的生产加工经营权。在此情况下，不排除个别厂商通过造假等不法行为来牟取不当利益。　　可见，看黄金纯不纯，还得从国内银行与黄金公司的合作模式说起。平安银行贵金属业务部门相关人士介绍，目前国内银行与黄金公司之间常见合作方式包括三种：一是公司品牌的代销模式，在这种模式下黄金制品上印制的是合作公司的logo，合作公司提供黄金并进行加工，合作公司利用银行的渠道进行销售，公司负责开立发票，表示客户是从公司手中购买了黄金，公司负责解决所有售后问题，银行只负责提供场所。也就是把金店开到银行里，但使用金店的自有品牌。因为银行拥有最好的客户渠道加上隐形的担保，这种方式下公司也会对银行支付相关代销手续费。　　第二种是银行品牌的代销模式。这种模式下，黄金制品上印制的是银行的品牌，但合作公司提供黄金并进行加工，利用银行的渠道进行销售，公司负责开立发票，表示客户是从公司手中购买了黄金，公司解决主要的售后问题，银行会进行协助。金条上印制了银行的标志，银行提供了直接的信誉担保，这种方式下，银行获得更高比例的代销手续费。　　第三种是银行品牌的自营模式。这种模式下，黄金制品上印制的是银行的品牌，银行提供黄金到合作公司进行加工，利用银行自身的渠道进行销售，银行负责开立发票，表示客户是从银行手中购买了黄金，银行解决所有的售后问题。这种模式下，合作公司仅收取加工费，其他利益均为银行所有。　　据介绍，各种合作模式中，第三种模式的黄金由银行提供，品质最有保证。替银行加工的金条，为了维持合作关系，一般企业不会故意掺假，假的只是极少数。一旦客户购买黄金出现质量问题，对于追责措施要看公司和银行协议内容，一般需要赔偿对方发生的实际损失、名誉损失等。还有一旦发现问题由生产商给替换，减少合作或取消合作，具体项目还看签的合同。　　许锦池认为，网友们反映的黄金造假行为，对于黄金加工企业来说，在工艺上肯定是可以做得到的。尽管造假使得黄金的成色受到影响，但对于普通消费者来说，仅从肉眼上根本无法辨别。　　此外，由于银行黄金的来源众多，国家在贵金属生产方面没有准入要求，有些银行的黄金来自小作坊甚至是贴牌生产，因此银行代销黄金难免出现良莠不齐。　　消费者尴尬：“回购”大多是噱头　　不过，在目前的黄金市场上，消费者处于相对的弱势。一般情况下，消费者购买黄金，首先需要清楚了解产品是在哪里生产的、哪家公司制作，从而选择更为可靠的产品。但在实际操作过程中，除了中国金币等大型企业，很多银行销售的金币和金条根本就没有标明生产厂家，即使是销售经理也回答不出具体的供应商，老百姓更是无法辨别。　　此外，消费者通过银行购买黄金，还遭遇到鉴定难题。目前各家银行并没有自身的检测中心，而全国目前也仅有为数不多的检测机构。　　上述中国金币总公司相关人士介绍，为了应对市场日益增多的黄金造假问题，他们在深圳国宝造币有限公司设立了中国金银币鉴定中心，但目前还没有对公众开放，考虑到市场的需求将会在未来对公众提供黄金检测。　　目前，有些银行打出“回购”牌来力证自己的产品质量，但上述中国金币相关负责人认为，这在当前市场上更多只是一个噱头。“银行只是承诺回购，但没有具体说明回购的主体。”他指出，在现实操作中的确有银行开展回购，但并不是自身来操作，而是采取灵活做法，通过另外一家企业来办理。而黄金销售涉及的纳税问题也很难解决，因为投资者购买黄金时已经纳税，但退回时的税金却无法拿回，加上回购另行收费、手续烦琐等多个原因，为回购设置了众多门槛，导致很多用户碰壁而无法成功办理。　　专家建议：交易所金条最保险　　长期以来，黄金在老百姓的心目中地位比较特殊，因此不少消费者对于爆出的掺假事件感到惊讶和难以接受。不过，业内人士认为，黄金也是一种商品，和其他商品存在造假现象一样，黄金掺假也并不稀奇。　　许锦池表示，掺假等毕竟还只是极个别现象，铤而走险的厂商还是少数，国内黄金市场相对还是比较健康，总体上消费者也应该放心。同时，政府监管部门和银行等机构也应加大监督力度，为消费者购买黄金创造一个良好的环境，让大家买得放心。　　他同时呼吁银行与生产加工厂家事先做好合作协议，严格交易行为，对黄金含量等各项指标作出相应规定，如果厂家产品不达标就要受到严厉处罚。与此同时，银行应配备光谱检测仪等设备，为消费者提供检测便利。　　许锦池介绍，国内目前最有保证的当属上海黄金交易所的黄金业务，无论从原料、生产厂家等都有着严格的监控和制约。而从国内黄金企业来看，还不能做到像上海黄金交易所那样完善，因此在自律的同时更需要进一步加强管控。

每天出没于食品市场，手里拎的不是菜篮子而是沉重的检测箱，眼里盯的也不是菜色菜价，而是食品的安全质量。食药监管部门的基层检测员就是这样一群人。　　听着这个岗位您可能还有点陌生，这是2013年食品、药品监管部门合并以后才有的新职业。　　眼见过了腊八到了办年货的日子，基层检验员们的工作也越发忙碌。《法制晚报》记者跟随丰台区卢沟桥乡食品药品监督管理所检测员体验发现，看似只是和食品、试剂打交道的工作其实并不简单，不仅要精通化学知识，还得懂点儿心理学，兼职调解员和&ldquo 导购员&rdquo 也是常事儿。【整装上车】检测车虽小，但检测设施齐全，检测员正在整理设备　　目击 实验室市场来回跑 检测食品也&ldquo 应景&rdquo 　　卢沟桥乡食品药品监督管理所不大，但所里17个平均年纪37岁的员工却肩负着全乡4299个食品和药品经营者的基本商品安全。　　昨天上午9时，检测员老蔡和老张就已经忙碌起来了。昨天是腊八节，不少老百姓都有泡腊八醋的习惯，前一天，他们到卢沟桥乡的岳各庄批发市场进行食品抽样，采集了食醋和豆类、油类的样品。　　老蔡和老张昨天的工作就从一瓶醋开始。经过试剂实验，食醋样品的酸度算是过关的。　　做完实验登记结果后，老蔡和老张登上了食品药品安全流动检测车，打算到岳各庄批发市场进行日常的现场监测。&ldquo 我们的工作不是在实验室测试，就是在取样准备做实验的路上。&rdquo 老蔡开玩笑地说。【市场取样】检测员到水产市场进行抽样　　体验 检测车内别有洞天 咋进市场有讲究　　外面看起来很普通的检测车，车内里别有洞天，猛一看到处都是仪器的按钮。车内还有上下水装置和操作台，并配有全市统一的综合实验仪器，供现场检测用。为了给这些仪器供电，车上自带特殊电源，还有一个220伏的军用移动电箱。可谓麻雀虽小五脏俱全。　　车内虽然有空调，但冬天仍然很冷，记者穿着羽绒服都不禁打冷战。穿着工作服的老蔡和老张更是冷得一直攥着拳头。不过相比自己的身体，他们更担心试剂，很多试剂都是在0℃和30℃之间才能有效，为了保证检测效果，他们一般把试剂保存在温度适宜的室内，直到出发前再装上车。　　到了岳各庄批发市场，老蔡让司机像往常一样先绕着各个大厅转上一圈。从心理学上讲，商户们每天看到检测车，对他们也是一种无形的警告和压力，让大家不敢对食品安全掉以轻心。　　按照安排，今天要对水发产品进行测试。停了车，老蔡和老张攥着冻得通红的手先去找市场的管理人员，在市场方的带领下进了水产交易大厅，地面水多，俩人和记者的鞋子不一会儿已是&ldquo 海鲜味儿&rdquo 。【开门检测】检测车在市场里敞开车门做检测，引来商户观望　　现场检测 敞开车门透明作业 一天做10次试验　　选定一家海参店，老蔡跟商户说明取样来意，商户很配合，主动在抽样表里填上了摊位信息。老蔡顺利地取了发泡海参的水和一根海参。回到检测车上，老蔡和老张开始做实验。在水产行业里，一些商户可能利用浓度较高的甲醛来保鲜水产，这项现场实验就是测试养殖液里的甲醛含量。　　虽然天气很冷，老蔡还是打开汽车大门进行实验。引来一些来往的商户和顾客好奇地驻足观看。老蔡介绍，只要实验条件允许，一般都会敞开车门进行实验，这样无论商户和顾客都能实实在在看见过程，不仅公开透明，还能提高大家食品安全的意识。试验结果显示这只海参的泡发环境达标。　　老蔡介绍，随机抽样时，一般情况下商户都会积极配合。一些试纸可以测试的简单实验都会在车上完成。如需要复杂条件的实验就必须拿回去再查。　　按照要求，每个月至少要进行60个样本的随机抽测，此外检测员们还会根据时令变化，对比较热销的商品进行检测。&ldquo 正月十五测元宵，八月十五测月饼&rdquo 。平均下来，老蔡和同事每天要进行10个样本的实验。　　所有被投诉举报的食品也需进行检测。如有异常则需立即上报控制市场流通，经第三方检测仍有问题就要下架。　　检测员讲述 这活儿不只要技术 还得身兼数职　　老蔡告诉记者，从理论上讲，检测员是跟靠实验数据说话的，但有些时候他们还要&ldquo 兼职&rdquo 调解员和导购员。　　检测员偶尔会接到群众举报去出现场，有时还夜查到后半夜。老蔡告诉记者，去年，一位刚吃完涮羊肉喝多了的市民打电话举报羊肉有问题。　　老蔡和同事立即赶到现场。初步检查后，超市出示了羊肉的相关证明，检测员也基本判断没有问题，但这位醉醺醺的市民还是坚持要退掉羊肉。为了避免市民情绪激动，检测员只好先劝超市退了羊肉的钱。第二天再联系举报的这位食客，他已经酒醒，不好意思地表示不用检测了。　　每隔几个月，食品药品安全检测车还会开进社区，让老百姓一块参与实验，他们也会教老百姓如何挑选柴米油盐，防止买到过期和假冒产品。　　到了年底该是普通人放松的时候，但对于老蔡和同事们，却进入每年最忙的时候，每年除夕，检测车就开到办年夜饭的食街转悠，到了正月，检测车又开到了庙会现场，大肉串、茶汤都得进车受检。　　采访中，老蔡总说自己和同事都是一帮普通的人，但他又经常强调，每次实验虽按部就班但却丝毫马虎不得，&ldquo 食品安全无小事&rdquo 。

涂魔师在线漆层检测|复杂外形工件表面非接触漆膜膜厚自动检测系统测量平坦表面涂层厚度并不容易，对复杂几何表面结构的涂层厚度的测量更加困难。传统的单点接触测量往往无法满足客户需求，这种方法通常是相当不准确的，而且只适用于固化后的涂层厚度测量，无法支持在生产工艺过程中进行涂层厚度测量。为了实现对复杂几何表面结构的涂层厚度，涂魔师在线漆膜测厚仪基于先进的ATO光热法技术，研发了一款利用涂层与底材之间的热性能差异进行涂层厚度的非接触无损测量系统。涂魔师漆膜膜厚自动检测系统适用于粉末喷涂，能精确检测粉末涂层厚度，稳定喷涂工艺质量；适用于湿膜和干膜应用，能精确检测固化前湿膜涂层即时得到干膜厚度，节省时间和稳定质量等。通过调研，50%的人在固化或干燥工艺后手动测量涂层厚度，43%的人是在有质量保证的实验室中手动测量涂层厚度，21%的人在选择在固化干燥工艺前手动测量涂层厚度，然而，没有人使用自动化仪器进行涂层厚度测量并优化喷涂工艺。从调研结果上看，大部分的人选择在生产线后期使用接触式涂层测厚仪，手动测量固化后的涂层厚度，然而，无论是湿膜还是干膜，在生产线末端进行涂层厚度测量已经太晚了，如果此时测量效果不好，则会产生大批量的次品，需要进行返工，这将导致更多的资金、人力、物力的消耗。涂魔师非接触无损测厚系统能够在生产线早期阶段进行涂层厚度测量，为您和您的客户记录涂装工艺过程的连续数据，为优化工艺、更换耗材提供依据；能减少物料消耗；提供高精度的生产条件，及时分析膜厚数据，及时发现喷枪堵塞等失效问题，协助调整工艺参数。涂魔师在线漆膜测厚系统如何实现在固化前测量涂层厚度？涂魔师在线漆膜测厚系统使用ATO光热法原理，通过计算机控制光源以脉冲方式加热待测涂层，其中内置的高速红外探测器从远处记录涂层表面温度分布并生成温度衰减曲线。表面温度的衰减时间取决于涂层厚度及其导热性能。最后利用专门研发的算法分析表面动态温度曲线计算测量待测的涂层厚度。涂魔师漆膜膜厚自动检测系统产品系列介绍涂魔师漆膜膜厚自动检测系统有FLEX手持式，Inline在线式，Atline实验室，3D整体膜厚成像系统这4种。涂魔师手持式涂层测厚仪FLEX是一款功能齐全的高精准的非接触式无损测厚系统，无需进行整合，操作方便，校准简单，无需严格控制测试距离和角度，无需等到涂层固化后才进行涂层厚度测量，能有效节省材料和避免涂层缺陷问题，十分适用于生产车间现场，且自动记录数据及生产全过程。使用手持式涂层测厚仪FLEX在产线上监控喷粉膜厚后，调节出粉量后节省30%的粉末。特别是对于小批量，产品未出炉已喷完，所以无法根据干膜调整膜厚。而涂魔师在开始喷涂的几分钟内就调整好出粉量，减少返工，降低成本。涂魔师3D整体膜厚成像系统，通过3D成像检测技术，轻松非接触精准测量形状复杂零部件的膜厚分布情况，测试点的数据与工件被测部份一一对应，实时高效监控膜厚真实情况。为什么需要测量整体的涂层厚度？通过使用涂魔师3D整体膜厚成像系统测量涂层厚度，可以使涂层分布清晰可见，连续实时检测产线的移动工件膜厚，无需严控测量条件，对于摇摆晃动、外形复杂（曲面、内壁、立体、边缘等部位）、各种颜色（不受白色等浅色限制）的工件也能精准测厚。通过SPS等接口实现涂装线的自动化控制，能将涂魔师3D整体膜厚成像系统轻松高效集成到现有涂装线上，集成成本低。涂魔师3D整体膜厚成像系统测量复杂几何表面工件涂层厚度，能够在半秒内获得复杂形状工件表面大约十万个测量点的信息，这使得复杂表面涂层厚度的测量变得简单，并通过对测量结果的记录归档及时调整工艺，实现对喷涂工艺质量的有效控制。翁开尔是涂魔师漆膜膜厚自动检测系统中国总代理，欢迎致电咨询涂魔师漆膜膜厚自动检测系统更多产品信息和技术应用案例。

中国科学家Nature Genetics上发表金丝猴属物种高海拔适应遗传机制研究成果金丝猴属(Rhinopithecus)属于灵长目，猴科，疣猴亚科，包括5个近缘物种：滇金丝猴（R.bieti），怒江金丝猴(R.strykeri )，川金丝猴(R. roxellana)、黔金丝猴(R. brelichia)和越南金丝猴(R. avunculus)。所有物种均被列为红色物种名录濒危物种。除了重要保护生物学价值，金丝猴属物种不仅发展出以树叶为食的特化食性，而且占据了从低海拔到高海拔的生境类型（800-4500m）。黔金丝猴和越南金丝猴分别生活在中国贵州和越南北部的低地山区，滇金丝猴，川金丝猴和怒江金丝猴生活在西藏和中国中部不同的高海拔区域。尤其是滇金丝猴，目前仅存于我国滇藏交界的高寒森林中，海拔高度都在4000米左右， 是除人类外世界海拔分布最高的灵长类动物。金丝猴属物种为研究动物对高海拔环境适应性进化遗传机制提供了很好的动物模型。近年来基因组学，特别是进化基因组学的发展，为系统和整体的揭示自然选择的遗传机制提供了前所未有的机会。云南大学于黎研究员课题组，中国科学院昆明动物研究所张亚平院士课题组， 中国科学院昆明动物研究所陈勇斌课题组、芝加哥大学吴仲义教授课题组、和北京基因组所强强联合，成立联合攻关团队，对金丝猴属物种高海拔环境适应遗传机制开展研究。首先，利用二代Ilumina HiSeq2000测序平台，对一只滇金丝猴进行denovo测序，并与其他哺乳动物的比较基因组分析显示：滇金丝猴中显着扩张基因家族中的基因显着富集在DNA修复和氧化磷酸化过程。此外，对滇金丝猴和猕猴多个组织进行RNA测序和比较转录组分析显示：能量代谢相关组织(心脏和肌肉)中高表达基因富集在与氧化磷酸化和心脏肌肉收缩相关通路。接下来，对同属的黔金丝猴，怒江金丝猴和越南金丝猴各一个个体进行全基因组重测序，并结合已经发表的川金丝猴denovo基因组，通过比较基因组学分析，在三个高海拔金丝猴物种中（滇金丝猴，怒江金丝猴和川金丝猴）发现6个基因中的8个共有氨基酸替换，与肺功能，DNA修复和血管生成相关。对其中与DNA修复相关的CDT1的紫外辐照实验表明突变型相对于野生型具有更强的稳定性。推测突变有助于金丝猴在高海拔环境中对紫外线的抵抗。对与血管生成相关的RNASE4基因检测发现突变型在诱导HUVEC细胞生成管状结构方面具有更高活性。推测突变可能增强RNASE4的血管生成能力，有助于金丝猴适应高海拔环境。最后，对滇金丝猴一个群体（20个个体）和川金丝猴三个群体（26个个体）进行基因组扫描，发现了群体之间的重叠和各群体特异的受选择基因，这些基因与DNA修复，心脏和血管发育，缺氧反应，能量代谢和血管生成相关。本研究基于多层次研究，包括种上和群体的基因组序列分析，转录组和功能实验，发现与金丝猴物种适应高海拔环境相关的遗传机制。以非人灵长类为研究模型，为高海拔适应这一复杂性状提供一个新的和更全面的揭示。

本来，秋天里暖洋洋的阳光是最治愈系的了，到西湖边走走、看看北山路上的落叶，多少惬意!可是昨天的杭州让人空对着一窗好阳光却不敢出门。　　昨天，在省环保厅网站的全省环境空气质量指数(AQI)发布平台上，可以看到紫红色、大红色、橙色的小圆点密密麻麻覆盖了浙中北，这些都是空气质量监测点，颜色越红，代表空气质量越差，红得发紫，代表重度污染。昨天全省有20多个点位出现重度污染，连大海中的嵊泗岛都出现了中度污染，浙中北的PM2.5浓度连连爆表……　　浙北多个监测点PM2.5 一度超国标1倍以上　　昨天晴空万里无云，阳光真心不错，照在身上暖洋洋的。杭州市气象台说，昨天杭州能见度还算可以，在5公里以上，平均相对湿度80%以下，有轻微霾出没。看看远处的天空，果然有淡黄色的霾让远处的楼群变得朦朦胧胧。雾霾是看得见的，其实还有更多看不见的污染物也飘荡在空气中。　　昨天中午1点，我打开全省环境空气质量指数(AQI)发布平台，真是吓了一跳，浙中北已经被一片橙色、大红、甚至紫红色的圆点覆盖。这些圆点分别代表轻度污染、中度污染和重度污染。这些圆点就像一盏盏高悬的红灯提醒大家：灰霾来袭，请勿外出!几乎所有的首要污染物都是臭名昭著的PM2.5。　　让我们从北往南看下来：　　嘉兴市区，包括嘉兴学院在内的3个点位都是重度污染 湖州市区，2个点位重度污染 杭州市区，下沙重度污染，包括朝晖五区、和睦小学在内的7个点位重度污染 宁波市区，三个点位重度污染，其余中度污染 就连空气一向洁净的舟山，5个点位轻度污染，嵊泗中度污染，住在桃花岛上的黄药师估计也要发飙了!　　全省只有温州、台州、丽水的情况好一些。　　浙中北各个城市的PM2.5指数也是连连爆表，昨天中午1点的时候，嘉兴学院PM2.5浓度(24小时均值)达到了逆天的181微克/立方米(国家标准75微克/立方米)，超国标几成大家自己算算看吧。　　昨天傍晚5点，杭州朝晖五区PM2.5浓度(24小时均值)达到了140微克/立方米，滨江146微克/立方米、下沙147微克/立方米，浙中北一片PM2.5爆表的霹雳巴拉声。　　秋冬季是空气污染频发期　　大气环流吹来北方污染物　　话说11月1日起，我省试发布县级城市环境空气质量指数，全省空气质量监测站点从53个增加到153个，覆盖到每一个县级城市。截至昨天，这张全省空气质量“地图”已试运行一周，整体空气质量还是不错的。为何昨天突然“变脸”，全省各监测点位中甚至出现了重度污染?到底我们是得罪了哪路神仙，导致昨天突然污染物大爆发、PM2.5大爆表呢?　　其实不光我们浙江，昨天整个长三角的空气质量都好不到哪里去。”杭州市环境监测中心站高级工程师洪盛茂说，昨天浙江周边的上海、南京，空气质量状况也不佳。反倒是前几天污染很厉害的北京，昨天的空气质量还不错。　　在他看来，本月已经进入秋冬季的空气污染频发阶段，这次是由于大气环流，将上游的污染物输送到了这里，加上风力微小，大气扩散条件差。两者共同影响作用，导致空气污染。　　省环境监测中心的工作人员说，空气质量的评价要一个阶段的数据累计才能得出，仅仅看一某个时间点、一天的意义并不大。举例来说，11月1日，海盐的空气质量名列前茅，但昨天海盐的监测点位上就出现了重度污染。　　今天杭州仍是灰霾天气　　冷空气君，你快快来吧　　什么时候空气质量才能好转?这就得看冷空气君的脚程快不快了，因为目前，只有冷空气君有实力和灰霾斗一斗。　　根据预报，今天杭州多云，气温13到25℃。今天全省也是多云为主，早晨局部地区有雾。今天杭州空气污染气象条件是四级，较差，不利于空气污染物稀释、扩散和清除。看来今天灰霾还会继续缠住我们阴魂不散。　　大家千呼万唤的冷空气君什么时候到?省气象台说，本周日受较强冷空气影响，全省有一次弱降水、大风和明显的降温天气，过程降幅大部地区可达7到9℃。到时候灰霾天会被吹散，好空气才会重新登场。省疾控中心提示：雾霾天气尽量减少户外活动，适当注意防护。

部长信箱关于废气监测中测定下限及检出限折算问题来信：1、gb/t 16157-1996修改单规定颗粒物测定下限为20mg/m3、HJ 57-2017规定二氧化硫测定下限为12mg/m3，请问，当测定浓度在测定下限时是否需要进行折算，如果折算是按实测进行折算还是有其他规定；如果不需要折算时，如何去判断是否达标排放？2、HJ 57-2017规定二氧化硫检出限为3mg/m3、HJ 693-2014规定氮氧化物检出限为3mg/m3，当测定浓度在检出限以下时应如何去表示，是用3Lmg/m3还是ND或者是其他方式；这时监测结果是否需要去折算，如果折算是按实测进行折算还是有其他规定；如果不需要折算时，如何去判断是否达标排放？回复：关于废气监测中测定下限及检出限折算问题”的来信收悉。经研究答复如下：1、当测定浓度在测定下限时，需要进行折算，折算的要求与高于测定下限时要求一致。2、现行标准体系中未对低于检出限的表示方法进行统一规定，按照3（L）、ND、3等进行表示均可。当测定浓度在检出限以下时，需要进行折算，折算要求与高于检出限时的要求一致。如实测浓度按照ND表示，则折算浓度也按照ND表示；如实测浓度按照3（L）或3表示，则折算浓度按照折算后结果表示（如：表示为3.5（L）或3.5），如果折算后浓度超过排放限值，则应注明无法进行达标评价，并重点复核含氧量、含湿量、烟气温度等参数测试是否准确无误。省厅回复固定污染源废气中低于检出限的数据该如何计算排放速率内容：关于固定污染源废气中某种污染物浓度低于方法检出限的数据该如何计算排放速率，相关标准中并没有规定，部分人按0计算，部分人参考《环境空气质量监测规范》（试行）中的规定，以1/2检出限计算，请问该以那种方式参与计算？答复内容：您好。关于固定污染源废气中某种污染物浓度低于方法检出限的数据该如何计算排放速率，固定污染源废气监测相关技术规范均未作统一规定。建议按《固定污染源排气中颗粒物测定与气态污染物采样方法》（GB/T 16157-1996）第11.4小节“颗粒物或气态污染物排放率的计算”、《固定源废气监测技术规范》（HJ/T397-2007）第12.5小节“污染物排放速率”所列公式进行计算，并备注说明参与计算的参数取值。感谢您的关注与支持！SL219-2013《水环境监测规范》水环境检测规范12.2.5：年平均值以算术平均法计算，小于检出限的按1/2方法检出限参加计算。但在统计污染物总量时以零计。HJ/T166-2004《土壤环境监测技术规范》土壤环境监测技术规范11.3“低于分析方法检出限的测定结果以“未检出”报出，参加统计时按二分之一最低检出限计算”；《地表水环境质量监测数据统计技术规定（试行）》（环办监测函〔2020〕82号）第七点：当监测数据低于检出限时，以1/2检出限值参与计算和统计。《环境空气质量监测规范（试行）》附件五第二条第一款：若样品浓度低于监测方法检出限时，则该监测数据应标明未检出，并以1/2最低检出限报出，同时用该数值参加统计计算。HJ442-2008《近岸海域监测规范》近岸海域环境监测规范7.3监测数据产生后，在对数据准备性进行确认后进行必要的统计，其中未检出部门按检出限1/2量参加计算。HJ/Ｔ164-2004《地下水环境监测技术规范》地下水环境监测技术规范6.7.5当测定结果高于分析方法检出限时，报实际测定结果值；当测定结果低于分析方法检出限时，报所使用方法的检出限值，并加标志位“Ｌ”。HJ/T 91-2002《地表水和污水监测技术规范》地表水和污水监测技术规范“当测结果在检出限（或最小检出浓度）以上时，报实际测得结果，当低于方法检出限时，报所使用方法的检出限，并加标志位L，统计污染总量时以0计”；HJ/T92-2002《水污染物排放总量监测技术规范》中规定水污染物排放总量监测技术规范10.5当某种污染物监测结果小于规定监测方法检出下限时，此污染物不参与总量核定”。对某污染物监测结果小于规定监测方法检出下限时，此污染物不参与总量核定。HJ 91.1-2019《污水监测技术规范》污水监测技术规范9.6监测结果的表示方法9.6.1监测结果的表示应根据相关分析方法等要求来确定，并采用中华人民共和国法定计量单位。9.6.2当测定结果高于分析方法检出限时，报实际测定结果值；当测定结果低于分析方法检出限时，报使用的“方法检出限”，并加标志位“L”表示。9.7监测数据的处理对低于分析方法检出限的有效测定结果，按以下原则进行数据处理：a）日均浓度值统计时以1/2方法检出限参与计算；b）总量统计时按HJ/T 92执行；c）对于某一类污染物的测定，如果每个分项项目的监测结果均小于方法检出限，在填报总量的结果时，可表述为“未检出”检并备注出每个分项项目的方法检出限；当其中某一个或某几个分项的监测结果大于方法检出限时，总量的结果为所有分项之和,低于方法检出限的分项以0计。GB17378.1-2007《第2部分：数据处理与分析质量控制》海洋监测规范 第2部分：数据处理与分析质量控制4.4.低于检出限XN的测试结果，应报“未检出”，但在区域性监测检出率占样品频数的1/2以上（包括1/2）或不足1/2时，未检出部分可分别取XN的1/2和1/4量参加统计运算。

p　　为保障监测数据独立性，地表水监事权上收工作正快速推进，今年7月底前将基本完成水质自动站建设。/pp　　日前，环保部在沈阳分别召开国家地表水自动站建设工作推进视频会议与东北片区国家地表水自动站建设推进座谈会。这是自去年8月31日地表水监测事权上收工作动员会以来的第二次全国视频会议。/pp　　据悉，在2050个国家考核断面中，除279个不具备建站条件的断面外，目前已有727个完成自动站建设任务，占总任务量的41%。根据时间表要求，今年7月底前，基本完成水质自动站建设。/pp　　环保部介绍，总体建设进度较快，但是，部分地区仍存在自动站建设工作进展缓慢的情况。对此，环保部强调，从5月开始，对工作不力、任务进展严重滞后的省份，由环保部与省级环保部门联合派出工作组，公开进驻相关地市。/pp　　已建成727个自动站/pp　　环境监测数据造假行为一直是环保部关注和打击的重点，虽然在高压之下，监测数据造假的情况得到了很好遏制，但是，仍旧难从根本上得以解决。/pp　　去年7月，环保部发布通报称，为降低环境空气质量自动监测数据值，2016年2~3月，时任西安市长安分局环境监测站站长李森、副站长张锋勃以及阎良分局环境监测站站长张峰分别进入行政区域内空气子站，利用棉纱堵塞采样器的方法，干扰环境空气质量自动监测系统数据采集。李森还指使两名临聘人员被告人张楠、张肖对子站监测系统进行干扰。时任长安分局局长何利民、阎良分局局长唐兴民分别指使、授意李森和张峰实施上述行为。/pp　　对此，去年6月16日，西安市中级人民法院一审判决，李森等7人行为构成破坏计算机信息系统罪，获刑从1年3个月到1年10个月不等。/pp　　在今年1月的环保部例行发布会上，环保部环境监测司司长刘志全表示，环保部狠抓环境监测质量管理，确保监测数据真实、准确、全面。目前建立的环境监测数据质量监督机制以远程监控与实地抽查相结合，采用飞行检查、例行检查、专项检查等形式，加大环境空气、地表水监测质量监督检查力度，对西安空气监测数据造假案件等人为干扰和环境监测数据弄虚作假行为进行严肃处理，持续保持高压震慑态势。其中，在地表水方面，正在推进地表水监测体系改革，实施国家地表水环境质量监测事权上收，实现水质自动监测。/pp　　据悉，在2050个国家考核断面中，除279个不具备建站条件的断面外，目前已有727个完成自动站建设任务，占总任务量的41%。其中，上海、山东、浙江、湖南、湖北、北京、江西等省份建设进度较快，工作任务完成过半。/pp　　环保部称，各省份由省政府发文明确各地市政府作为水质自动站建设的实施主体，将工作纳入省政府对地市年度考核内容和各地市年度重点工作，为自动站建设提供有力政策保障。各地还积极协调财政等部门，争取落实自动站建设补助资金，同时在国家规范基础上，结合本地实际，对全省站房建设进行统一设计和具体指导 建立定期调度通报机制，对进度滞后的地方发函督办 对进度快，成效好的地方通报表扬并推广经验，发挥了良好效果。/pp　　多举措加快建站速度/pp　　环保部指出，在此前环保部开展的专项督导工作中还发现了一些突出的问题。建设工作时间紧、任务重、部分地市建设资金等准备工作不充分、工作推进机制不完善等问题仍然导致自动站建设工作进展缓慢。同时，部分地方还反映，当地有关部门对项目审批耗时过长、过程繁琐，也是导致整体进度缓慢的原因之一。/pp　　此前，一位地方环保系统工作人员告诉《每日经济新闻》记者，自动站建设一般是建在较为偏远的地区，同时，在建设自动站过程中，也涉及一些其他部门的职权，需要作一些协调，需要多部门加强沟通、协调。/pp　　其中，作为工作推进缓慢地区之一，云南省环保厅相关负责人表示，今后要加大工作力度，加强协调和调度，建立通报制度，对进度滞后、措施不力的地区进行全省通报，确保自动站建设工作在6月20日之前全部完成。/pp　　为了加快自动站建设，视频会提出，建立工作群，每周在工作群中报告各站点建设情况和运行情况 建立定期信息调度与公开制度。3月~4月实施两周一调度，5月~7月将实行每周一调度。同时从2月开始，将每月向社会公开通报各地调度情况 建立视频会议制度。从4月开始，每月召开一次视频会议，请工作任务进展缓慢的地市参加。/pp　　同时，视频会强调，建立派驻工作组制度。从5月开始，对工作不力、任务进展严重滞后的省份，由环保部与省级环保部门联合派出工作组，公开进驻相关地市。/pp　　据悉，从去年8月起，环保部就已分阶段、分步骤开展国家地表水监测事权上收工作。第一阶段是自2017年10月起，全国2050个考核断面全面推行地表水采测分离模式 第二阶段是2018年7月底前，基本完成水质自动站建设，实现地表水“自动监测为主、手工监测为辅”的模式。/pp　　环保部介绍，今年1月份，全国2050个地表水监测断面已全面实施“采测分离”并稳定运行，第一阶段的“采测分离”任务圆满完成。目前，环保部按照地表水监测事权上收工作安排，正在全力推进水质自动站建设，各项准备工作正在有序推进。/pp　　对此，公众环境研究中心主任马军向《每日经济新闻》记者介绍，通过上收监测事权，建设地表水自动站，有效规避地方政府的干扰，能够有效杜绝监测数据造假的情况出现。由于水质监测专业性较强，需要在此下功夫，使监测数据能真实反映环境质量。/pp　　马军认为，为了保障监测数据的独立性，此前已有一些地方将自动监测站的运维工作交由第三方专业机构承担，从实际情况看，水质监测的标准、规范等方面工作需要不断加强，自动站未来的运营需要更多专业人员，保障数据真实性、有效性。/p

欧洲化学工业理事会更新后预注册指南文件，这给提交后预注册的企业提供一些实际的信息。　　相对于2011年10月出版的版本，新的指南变化在于文档的开头列出很多信息，包括领头注册人的附加信息，下游用户和ECHA的支持和重视的预注册的声明，并且强调没有进行预注册的物质不能在市场上非法销售或是使用。　　CEFIC也公布其物质信息交换论坛(SIEF)的时间表，建议适当的时机完成SIEF中不同的任务。　　相关下载：后预注册指南 SIEF时间表

摘要随着对性能优于硅基器件的碳化硅（SiC）功率器件的需求不断增长，碳化硅制造工艺的高成本和低良率是尚待解决的最紧迫问题。研究表明，SiC器件的性能很大程度上受到晶体生长过程中形成的所谓杀手缺陷（影响良率的缺陷）的影响。在改进降低缺陷密度的生长技术的同时，能够识别和定位缺陷的生长后检测技术已成为制造过程的关键必要条件。在这篇综述文章中，我们对碳化硅缺陷检测技术以及缺陷对碳化硅器件的影响进行了展望。本文还讨论了改进现有检测技术和降低缺陷密度的方法的潜在解决方案，这些解决方案有利于高质量SiC器件的大规模生产。前言由于电力电子市场的快速增长，碳化硅（SiC，一种宽禁带半导体）成为开发用于电动汽车、航空航天和功率转换器的下一代功率器件的有前途的候选者。与由硅或砷化镓（GaAs）制成的传统器件相比，基于碳化硅的电力电子器件具有多项优势。表1显示了SiC、Si、GaAs以及其他宽禁带材料（如GaN和金刚石）的物理性能的比较。由于具有宽禁带（4H-SiC为~3.26eV），基于SiC器件可以在更高的电场和更高的温度下工作，并且比基于Si的电力电子器件具有更好的可靠性。SiC还具有优异的导热性（约为Si的三倍），这使得SiC器件具有更高的功率密度封装，具有更好的散热性。与硅基功率器件相比，其优异的饱和电子速度（约为硅的两倍）允许更高的工作频率和更低的开关损耗。SiC优异的物理特性使其非常有前途地用于开发各种电子设备，例如具有高阻断电压和低导通电阻的功率MOSFET，以及可以承受大击穿场和小反向漏电流的肖特基势垒二极管（SBD）。性质Si3C-SiC4H-SiCGaAsGaN金刚石带隙能量（eV）1.12.23.261.433.455.45击穿场（106Vcm−1)0.31.33.20.43.05.7导热系数（Wcm−1K−1)1.54.94.90.461.322饱和电子速度（107cms−1)1.02.22.01.02.22.7电子迁移率（cm2V−1s−1)150010001140850012502200熔点（°C）142028302830124025004000表1电力电子用宽禁带半导体与传统半导体材料的物理特性（室温值）对比提高碳化硅晶圆质量对制造商来说很重要，因为它直接决定了碳化硅器件的性能，从而决定了生产成本。然而，低缺陷密度的SiC晶圆的生长仍然非常具有挑战性。最近，碳化硅晶圆制造的发展已经完成了从100mm（4英寸）到150mm（6英寸）晶圆的艰难过渡。SiC需要在高温环境中生长，同时具有高刚性和化学稳定性，这导致生长的SiC晶片中存在高密度的晶体和表面缺陷，导致衬底和随后制造的外延层质量差。图1总结了SiC中的各种缺陷以及这些缺陷的工艺步骤，下一节将进一步讨论。图1SiC生长过程示意图及各步骤引起的各种缺陷各种类型的缺陷会导致设备性能不同程度的劣化，甚至可能导致设备完全失效。为了提高良率和性能，在设备制造之前检测缺陷的技术变得非常重要。因此，快速、高精度、无损的检测技术在碳化硅生产线中发挥着重要作用。在本文中，我们将说明每种类型的缺陷及其对设备性能的影响。我们还对不同检测技术的优缺点进行了深入的讨论。这篇综述文章中的分析不仅概述了可用于SiC的各种缺陷检测技术，还帮助研究人员在工业应用中在这些技术中做出明智的选择（图2）。表2列出了图2中检测技术和缺陷的首字母缩写。图2可用于碳化硅的缺陷检测技术表2检测技术和缺陷的首字母缩写见图SEM：扫描电子显微镜OM：光学显微镜BPD：基面位错DIC：微分干涉对比PL：光致发光TED：螺纹刃位错OCT：光学相干断层扫描CL：阴极发光TSD：螺纹位错XRT：X射线形貌术拉曼：拉曼光谱SF：堆垛层错碳化硅的缺陷碳化硅晶圆中的缺陷通常分为两大类：（1）晶圆内的晶体缺陷和（2）晶圆表面处或附近的表面缺陷。正如我们在本节中进一步讨论的那样，晶体学缺陷包括基面位错（BPDs）、堆垛层错（SFs）、螺纹刃位错（TEDs）、螺纹位错（TSDs）、微管和晶界等，横截面示意图如图3（a）所示。SiC的外延层生长参数对晶圆的质量至关重要。生长过程中的晶体缺陷和污染可能会延伸到外延层和晶圆表面，形成各种表面缺陷，包括胡萝卜缺陷、多型夹杂物、划痕等，甚至转化为产生其他缺陷，从而对器件性能产生不利影响。图3SiC晶圆中出现的各种缺陷。（a）碳化硅缺陷的横截面示意图和（b）TEDs和TSDs、（c）BPDs、（d）微管、（e）SFs、（f）胡萝卜缺陷、（g）多型夹杂物、（h）划痕的图像生长在4°偏角4H-SiC衬底上的SiC外延层是当今用于各种器件应用的最常见的晶片类型。在4°偏角4H-SiC衬底上生长的SiC外延层是当今各种器件应用中最常用的晶圆类型。众所周知，大多数缺陷的取向与生长方向平行，因此，SiC在SiC衬底上以4°偏角外延生长不仅保留了下面的4H-SiC晶体，而且使缺陷具有可预测的取向。此外，可以从单个晶圆上切成薄片的晶圆总数增加。然而，较低的偏角可能会产生其他类型的缺陷，如3C夹杂物和向内生长的SFs。在接下来的小节中，我们将讨论每种缺陷类型的详细信息。晶体缺陷螺纹刃位错（TEDs）、螺纹位错（TSDs）SiC中的位错是电子设备劣化和失效的主要来源。螺纹刃位错（TSDs）和螺纹位错（TEDs）都沿生长轴运行，Burgers向量分别为0001和1/311–20。TSDs和TEDs都可以从衬底延伸到晶圆表面，并带来小的凹坑状表面特征，如图3b所示。通常，TEDs的密度约为8000-10,0001/cm2，几乎是TSDs的10倍。扩展的TSDs，即TSDs从衬底延伸到外延层，可能在SiC外延生长过程中转化为基底平面上的其他缺陷，并沿生长轴传播。Harada等人表明，在SiC外延生长过程中，TSDs被转化为基底平面上的堆垛层错（SFs）或胡萝卜缺陷，而外延层中的TEDs则被证明是在外延生长过程中从基底继承的BPDs转化而来的。基面位错（BPDs）另一种类型的位错是基面位错（BPDs），它位于SiC晶体的平面上，Burgers矢量为1/311–20。BPDs很少出现在SiC晶圆表面。它们通常集中在衬底上，密度为15001/cm2，而它们在外延层中的密度仅为约101/cm2。Kamei等人报道，BPDs的密度随着SiC衬底厚度的增加而降低。BPDs在使用光致发光（PL）检测时显示出线形特征，如图3c所示。在SiC外延生长过程中，扩展的BPDs可能转化为SFs或TEDs。微管在SiC中观察到的常见位错是所谓的微管，它是沿生长轴传播的空心螺纹位错，具有较大的Burgers矢量0001分量。微管的直径范围从几分之一微米到几十微米。微管在SiC晶片表面显示出大的坑状表面特征。从微管发出的螺旋，表现为螺旋位错。通常，微管的密度约为0.1–11/cm2，并且在商业晶片中持续下降。堆垛层错（SFs）堆垛层错(SFs)是SiC基底平面中堆垛顺序混乱的缺陷。SFs可能通过继承衬底中的SFs而出现在外延层内部，或者与扩展BPDs和扩展TSDs的变换有关。通常，SFs的密度低于每平方厘米1个，并且通过使用PL检测显示出三角形特征,如图3e所示。然而，在SiC中可以形成各种类型的SFs，例如Shockley型SFs和Frank型SFs等，因为晶面之间只要有少量的堆叠能量无序可能导致堆叠顺序的相当大的不规则性。点缺陷点缺陷是由单个晶格点或几个晶格点的空位或间隙形成的，它没有空间扩展。点缺陷可能发生在每个生产过程中，特别是在离子注入中。然而，它们很难被检测到，并且点缺陷与其他缺陷的转换之间的相互关系也是相当的复杂，这超出了本文综述的范围。其他晶体缺陷除了上述各小节所述的缺陷外，还存在一些其他类型的缺陷。晶界是两种不同的SiC晶体类型在相交时晶格失配引起的明显边界。六边形空洞是一种晶体缺陷，在SiC晶片内有一个六边形空腔，它已被证明是导致高压SiC器件失效的微管缺陷的来源之一。颗粒夹杂物是由生长过程中下落的颗粒引起的，通过适当的清洁、仔细的泵送操作和气流程序的控制，它们的密度可以大大降低。表面缺陷胡萝卜缺陷通常，表面缺陷是由扩展的晶体缺陷和污染形成的。胡萝卜缺陷是一种堆垛层错复合体，其长度表示两端的TSD和SFs在基底平面上的位置。基底断层以Frank部分位错终止，胡萝卜缺陷的大小与棱柱形层错有关。这些特征的组合形成了胡萝卜缺陷的表面形貌，其外观类似于胡萝卜的形状，密度小于每平方厘米1个，如图3f所示。胡萝卜缺陷很容易在抛光划痕、TSD或基材缺陷处形成。多型夹杂物多型夹杂物，通常称为三角形缺陷，是一种3C-SiC多型夹杂物，沿基底平面方向延伸至SiC外延层表面，如图3g所示。它可能是由外延生长过程中SiC外延层表面上的下坠颗粒产生的。颗粒嵌入外延层并干扰生长过程，产生了3C-SiC多型夹杂物，该夹杂物显示出锐角三角形表面特征，颗粒位于三角形区域的顶点。许多研究还将多型夹杂物的起源归因于表面划痕、微管和生长过程的不当参数。划痕划痕是在生产过程中形成的SiC晶片表面的机械损伤，如图3h所示。裸SiC衬底上的划痕可能会干扰外延层的生长，在外延层内产生一排高密度位错，称为划痕，或者划痕可能成为胡萝卜缺陷形成的基础。因此，正确抛光SiC晶圆至关重要，因为当这些划痕出现在器件的有源区时，会对器件性能产生重大影响。其他表面缺陷台阶聚束是SiC外延生长过程中形成的表面缺陷，在SiC外延层表面产生钝角三角形或梯形特征。还有许多其他的表面缺陷，如表面凹坑、凹凸和污点。这些缺陷通常是由未优化的生长工艺和不完全去除抛光损伤造成的，从而对器件性能造成重大不利影响。检测技术量化SiC衬底质量是外延层沉积和器件制造之前必不可少的一步。外延层形成后，应再次进行晶圆检查，以确保缺陷的位置已知，并且其数量在控制之下。检测技术可分为表面检测和亚表面检测，这取决于它们能够有效地提取样品表面上方或下方的结构信息。正如我们在本节中进一步讨论的那样，为了准确识别表面缺陷的类型，通常使用KOH（氢氧化钾）通过在光学显微镜下将其蚀刻成可见尺寸来可视化表面缺陷。然而，这是一种破坏性的方法，不能用于在线大规模生产。对于在线检测，需要高分辨率的无损表面检测技术。常见的表面检测技术包括扫描电子显微镜（SEM）、原子力显微镜（AFM）、光学显微镜（OM）和共聚焦微分干涉对比显微镜（CDIC）等。对于亚表面检测，常用的技术包括光致发光（PL）、X射线形貌术（XRT）、镜面投影电子显微镜（MPJ）、光学相干断层扫描（OCT）和拉曼光谱等。在这篇综述中，我们将碳化硅检测技术分为光学方法和非光学方法，并在以下各节中对每种技术进行讨论。非光学缺陷检测技术非光学检测技术，即不涉及任何光学探测的技术，如KOH蚀刻和TEM，已被广泛用于表征SiC晶圆的质量。这些方法在检测SiC晶圆上的缺陷方面相对成熟和精确。然而，这些方法会对样品造成不可逆转的损坏，因此不适合在生产线中使用。虽然存在其他非破坏性的检测方法，如SEM、CL、AFM和MPJ，但这些方法的通量较低，只能用作评估工具。接下来，我们简要介绍上述非光学技术的原理。还讨论了每种技术的优缺点。透射电子显微镜（TEM）透射电子显微镜（TEM）可用于以纳米级分辨率观察样品的亚表面结构。透射电镜利用入射到碳化硅样品上的加速电子束。具有超短波长和高能量的电子穿过样品表面，从亚表面结构弹性散射。SiC中的晶体缺陷，如BPDs、TSDs和SFs，可以通过TEM观察。扫描透射电子显微镜（STEM）是一种透射电子显微镜，可以通过高角度环形暗场成像（HAADF）获得原子级分辨率。通过TEM和HAADF-STEM获得的图像如图4a所示。TEM图像清晰地显示了梯形SF和部分位错，而HAADF-STEM图像则显示了在3C-SiC中观察到的三种SFs。这些SFs由1、2或3个断层原子层组成，用黄色箭头表示。虽然透射电镜是一种有用的缺陷检测工具，但它一次只能提供一个横截面视图，因此如果需要检测整个碳化硅晶圆，则需要花费大量时间。此外，透射电镜的机理要求样品必须非常薄，厚度小于1μm，这使得样品的制备相当复杂和耗时。总体而言，透射电镜用于了解缺陷的基本晶体学，但它不是大规模或在线检测的实用工具。图4不同的缺陷检测方法和获得的缺陷图像。（a）SFs的TEM和HAADF图像；（b）KOH蚀刻后的光学显微照片图像；（c）带和不带SF的PL光谱，而插图显示了波长为480nm的单色micro-PL映射；（d）室温下SF的真彩CLSEM图像；（e）各种缺陷的拉曼光谱；（f）微管相关缺陷204cm−1峰的微拉曼强度图KOH蚀刻KOH蚀刻是另一种非光学技术，用于检测多种缺陷，例如微管、TSDs、TEDs、BDPs和晶界。KOH蚀刻后形成的图案取决于蚀刻持续时间和蚀刻剂温度等实验条件。当将约500°C的熔融KOH添加到SiC样品中时，在约5min内，SiC样品在有缺陷区域和无缺陷区域之间表现出选择性蚀刻。冷却并去除SiC样品中的KOH后，存在许多具有不同形貌的蚀刻坑，这些蚀刻坑与不同类型的缺陷有关。如图4b所示，位错产生的大型六边形蚀刻凹坑对应于微管，中型凹坑对应于TSDs，小型凹坑对应于TEDs。KOH刻蚀的优点是可以一次性检测SiC样品表面下的所有缺陷，制备SiC样品容易，成本低。然而，KOH蚀刻是一个不可逆的过程，会对样品造成永久性损坏。在KOH蚀刻后，需要对样品进行进一步抛光以获得光滑的表面。镜面投影电子显微镜（MPJ）镜面投影电子显微镜（MPJ）是另一种很有前途的表面下检测技术，它允许开发能够检测纳米级缺陷的高通量检测系统。由于MPJ反映了SiC晶圆上表面的等电位图像，因此带电缺陷引起的电位畸变分布在比实际缺陷尺寸更宽的区域上。因此，即使工具的空间分辨率为微米级，也可以检测纳米级缺陷。来自电子枪的电子束穿过聚焦系统，均匀而正常地照射到SiC晶圆上。值得注意的是，碳化硅晶圆受到紫外光的照射，因此激发的电子被碳化硅晶圆中存在的缺陷捕获。此外，SiC晶圆带负电，几乎等于电子束的加速电压，使入射电子束在到达晶圆表面之前减速并反射。这种现象类似于镜子对光的反射，因此反射的电子束被称为“镜面电子”。当入射电子束照射到携带缺陷的SiC晶片时，缺陷的带负电状态会改变等电位表面，导致反射电子束的不均匀性。MPJ是一种无损检测技术，能够对SiC晶圆上的静电势形貌进行高灵敏度成像。Isshiki等人使用MPJ在KOH蚀刻后清楚地识别BPDs、TSDs和TEDs。Hasegawa等人展示了使用MPJ检查的BPDs、划痕、SFs、TSDs和TEDs的图像，并讨论了潜在划痕与台阶聚束之间的关系。原子力显微镜（AFM）原子力显微镜（AFM）通常用于测量SiC晶圆的表面粗糙度，并在原子尺度上显示出分辨率。AFM与其他表面检测方法的主要区别在于，它不会受到光束衍射极限或透镜像差的影响。AFM利用悬臂上的探针尖端与SiC晶圆表面之间的相互作用力来测量悬臂的挠度，然后将其转化为与表面缺陷特征外观成正比的电信号。AFM可以形成表面缺陷的三维图像，但仅限于解析表面的拓扑结构，而且耗时长，因此通量低。扫描电子显微镜（SEM）扫描电子显微镜（SEM）是另一种广泛用于碳化硅晶圆缺陷分析的非光学技术。SEM具有纳米量级的高空间分辨率。加速器产生的聚焦电子束扫描SiC晶圆表面，与SiC原子相互作用，产生二次电子、背散射电子和X射线等各种类型的信号。输出信号对应的SEM图像显示了表面缺陷的特征外观，有助于理解SiC晶体的结构信息。但是，SEM仅限于表面检测，不提供有关亚表面缺陷的任何信息。阴极发光（CL）阴极发光（CL）光谱利用聚焦电子束来探测固体中的电子跃迁，从而发射特征光。CL设备通常带有SEM，因为电子束源是这两种技术的共同特征。加速电子束撞击碳化硅晶圆并产生激发电子。激发电子的辐射复合发射波长在可见光谱中的光子。通过结合结构信息和功能分析，CL给出了样品的完整描述，并直接将样品的形状、大小、结晶度或成分与其光学特性相关联。Maximenko等人显示了SFs在室温下的全彩CL图像，如图4d所示。不同波长对应的SFs种类明显，CL发现了一种常见的单层Shockley型堆垛层错，其蓝色发射在~422nm，TSD在~540nm处。虽然SEM和CL由于电子束源而具有高分辨率，但高能电子束可能会对样品表面造成损伤。基于光学的缺陷检测技术为了在不损失检测精度的情况下实现高吞吐量的在线批量生产，基于光学的检测方法很有前途，因为它们可以保存样品，并且大多数可以提供快速扫描能力。表面检测方法可以列为OM、OCT和DIC，而拉曼、XRT和PL是表面下检测方法。在本节中，我们将介绍每种检测方法的原理，这些方法如何应用于检测缺陷，以及每种方法的优缺点。光学显微镜（OM）光学显微镜（OM）最初是为使用光学和光学放大元件近距离观察样品而开发的，可用于检查表面缺陷。该技术能够在暗场模式、明场模式和相位模式下生成图像，每种模式都提供特定的缺陷信息，并且这些图像的组合提供了识别大多数表面缺陷的能力。当检测灯照射在SiC晶圆表面时，暗场模式通过表面缺陷捕获散射光，因此图像具有深色背景，排除了未散射的光以及指示缺陷位置的明亮物体。另一方面，明场模式捕获未散射的光，由于缺陷的散射，显示带有深色物体的白色背景图像。相位模式捕获相移图像，这些图像由SiC晶圆表面的污染积累，显示相差图像。OM的散射图像在横向分辨率上具有优势，而相差图像主要针对检查晶圆表面的光滑度。一些研究已经有效地利用光学显微镜来表征表面缺陷。PeiMa等人发现，非常薄的胡萝卜缺陷或微管缺陷太小，无法通过光学相干断层扫描（OCT）进行检查，但由于其在横向分辨率方面的优势，可以通过光学显微镜进行检查。Zhao等利用OM研究了多型夹杂物、表面凹坑和台阶聚束的成因。光学相干断层扫描（OCT）光学相干断层扫描（OCT）是一种光学检测技术，可以提供所研究样品的快速、无损和3D地下图像。由于OCT最初用于诊断许多疾病，因此其大部分应用都是解析生物和临床生物医学样本的图像。然而，由于可见光和红外波长的先进光学元件的发展，OCT的分辨率已提高到亚微米级，因此人们对应用OCT检测SiC晶圆缺陷的兴趣日益浓厚。OCT中使用的光源具有宽带光谱，由可见光和红外区域的宽范围频率组成，因此相干长度很小，这意味着轴向分辨率可以非常高，而横向分辨率取决于光学器件的功能。OCT的原理基于低相干干涉测量，这通常是迈克尔逊型设置。OCT的光源分为两个臂，一个参考臂和一个检查臂。照射到参考臂的光束被反射镜反射，而照射到检测臂的光束被碳化硅晶圆反射。通过在参考臂中移动反射镜，两束光束的组合会产生干涉，但前提是两束光束之间的光程差小于相干长度。因此，探测器获取的干涉信号包含SiC晶圆的横截面信息，通过横向组合这些横截面检测，可以实现OCT的3D图像。然而，OCT的检测速度和横向分辨率仍无法与其他二维检测技术相媲美，工作光谱范围内表面散射和吸收损耗的干扰是OCT成像的主要局限性。PeiMa等人使用OCT分析胡萝卜缺陷、多型夹杂物、晶界和六边形空隙。Duncan等人应用OCT研究了单晶SiC的内部结构。微分干涉对比（DIC）微分干涉对比（DIC）是一种将相差引入表面缺陷图像的显微镜技术。与OM相比，使用DIC的优点是DIC的分辨率远高于OM的相位模式，因为DIC中的图像形成不受孔径的限制，并且DIC可以通过采用共聚焦扫描系统产生三维缺陷图像。DIC的光源通过偏振片进行线偏振，然后通过沃拉斯顿棱镜分成两个正交偏振子光束，即参考光束和检查光束。参考光束撞击碳化硅晶圆的正常表面，而检测光束撞击有缺陷的碳化硅晶圆表面，产生与缺陷几何形状和光程长度改变相对应的相位延迟。由于两个子光束是正交偏振的，因此在检测过程中它们不会相互干扰，直到它们再次通过沃拉斯顿棱镜并进入分析仪以生成特定于缺陷的干涉图案。然后，处理器接收缺陷信号，形成二维微分干涉对比图像。为了生成三维图像，可以使用共聚焦扫描系统来关闭偏离系统焦点的两个子光束，以避免错误检测。因此，通过使共聚焦系统的焦点沿光轴方向移动，可以获得SiC晶圆表面的三维缺陷图像。Sako等人表明，使用CDIC在SiC外延层上观察到具有刮刀形表面轮廓的表面缺陷。Kitabatake等人建立了使用CDIC的综合评估平台，以检查SiC晶圆和外延薄膜上的表面缺陷。X射线衍射形貌（XRT）X射线衍射形貌（XRT）是一种强大的亚表面检测技术，可以帮助研究SiC晶片的晶体结构，因为X射线的波长与SiC晶体原子间平面之间的距离相当。它用于通过测量由于缺陷引起的应变场引起的衍射强度变化来评估SiC晶圆的结构特性。这意味着晶体缺陷会导致晶格间距的变化或晶格周围的旋转，从而形成应变场。XRT常用于高通量、足分辨率的生产线；然而，它需要一个大规模的X射线发射装置，其缺陷映射能力仍然需要改进。XRT的图像形成机理基于劳厄条件（动量守恒），当加热灯丝产生的电子束被准直并通过高电势加速以获得足够的能量时，会产生一束准直的X射线，然后将其引导到金属阳极。当X射线照射到SiC晶片上时，由于X射线从SiC的原子间平面以特定角度散射的相长干涉和相消干涉，形成具有几个狭窄而尖锐峰的独特衍射图，并由探测器进行检查。因此，晶体缺陷可以通过衍射峰展宽分析来表征，如果不存在缺陷，衍射光谱又窄又尖锐 否则，如果存在缺陷引起的应变场，则光谱会变宽或偏移。XRT的检测机理是基于X射线衍射而不是电子散射，因此XRT被归类为光学技术，而SEM是一种非光学技术。Chikvaidze等人使用XRT来确认SiC样品中具有不同堆叠顺序的缺陷。Senzaki等人表明，扩展BPDs到TED的转变是在电流应力测试下使用XRT检测的三角形单个Shockley型堆垛层错（1SSF）的起源。当前的在线XRT通常用于识别缺陷结构，而没有来自其他检测技术（如PL和OM）的可识别检测信号。光致发光（PL）光致发光（PL）是用于检测晶体缺陷的最常用的亚表面检测技术之一。PL的高产量使其适用于在线批量生产。SiC是一种间接带隙半导体，在约380nm波长的近带边缘发射处显示PL。SiC晶片中在贯穿缺陷水平的重组可能是辐射性的。基于UV激发的PL技术已被开发用于识别SiC晶片内部存在的缺陷，如BPDs和SFs。然而，没有特征PL特征或相对于无缺陷SiC区域具有弱PL对比度的缺陷，如划痕和螺纹位错，应通过其他检查方法进行评估。由于发射能量根据缺陷的陷阱能级而变化，因此可以使用具有光谱分辨率的PL图像来区分每种类型的缺陷并对其进行映射。由于SF诱导的量子阱状能带结构，多型SF的PL光谱在350–550nm的波长范围内表现出多峰光谱。每种类型的SF都可以通过使用带通滤光片检查它们的发射光谱来区分，该滤光片滤除单个光谱，如图4c所示。Berwian等人构建了一种基于UV-PL的缺陷发光扫描仪，以清楚地检测BPDs、SFs和多型夹杂物。Tajima等人使用具有从深紫外到可见光和近红外等各种激发波长的PL来检测TEDs、TSDs、SFs，并检查PL与蚀刻凹坑图案之间的相关性。然而，一些缺陷的PL图像是相似的，如BPDs和胡萝卜缺陷，它们都表现出线状特征，使得PL难以区分它们，因此其他结构分析工具，如XRT或拉曼光谱，通常与PL并行使用，以准确区分这些缺陷。拉曼光谱拉曼光谱在生物学、化学和纳米技术中具有广泛的应用，用于识别分子、化学键和纳米结构的特征。拉曼光谱是一种无损的亚表面检测方法，可以验证SiC晶片中不同的晶体结构和晶体缺陷。通常，SiC晶圆由激光照射，激光与SiC中的分子振动或声子相互作用，使分子进入虚拟能量状态，导致被检测光子的波长向上或向下移动，分别称为斯托克斯拉曼散射或反斯托克斯拉曼散射。波长的偏移提供了有关SiC振动模式的信息，对应于不同的多型结构。研究表明，在实测的拉曼光谱中，200和780cm−1处的特征峰表示SiC的4H-多型，而160、700和780cm−1处的特征峰表示SiC的6H-多型。Chikvaidze等人使用拉曼光谱证实了2C-SiC样品中存在拉曼峰约为796和971cm−1的3H-SiC多型。Hundhausen等人利用拉曼光谱研究了高温退火过程中3C-SiC的多型转化。Feng等人发现了微管、TSDs和TEDs的峰值中心偏移和强度变化，如图4e所示。对于空间信息，拉曼映射的图像如图4f所示。通常，拉曼散射信号非常微弱，因此拉曼光谱需要很长时间才能收集到足够的信号。该技术可用于缺陷物理的详细分析，但由于信号微弱和电流技术的限制，它不适合在线检测。缺陷对设备的影响每种类型的缺陷都会对晶圆的质量产生不利影响，并使随后在其上制造的器件失效。缺陷和设备故障之间的劣化与杀伤率有关，杀伤率定义为估计导致设备故障的缺陷比例。每种缺陷类型的杀伤率因最终应用而异。具体而言，那些对器件造成重大影响的缺陷被称为杀手缺陷。先前的研究表明，缺陷与器件性能之间存在相关性。在本节中，我们将讨论不同缺陷对不同设备的影响。在MOSFET中，BPDs会增加导通电阻并降低栅极氧化层的可靠性。微管限制了运行电流并增加了泄漏电流，而SFs，胡萝卜和多型夹杂物等缺陷降低了阻断电压，表面上的划痕会导致可靠性问题。Isshiki等人发现，SiC衬底下存在潜在的划痕，包括复杂的堆垛层错和位错环，导致SiC-MOSFET中氧化膜的台阶聚束和介电强度下降。其他表面缺陷（如梯形特征）可能会对SiCMOSFET的沟道迁移率或氧化物击穿特性产生重大影响。在肖特基势垒二极管中，BPDs、TSDs和TEDs增加了反向漏电流，而微管和SFs降低了阻断电压。胡萝卜缺陷和多型夹杂物都会降低阻断电压并增加泄漏电流，而划痕会导致屏障高度不均匀。在p-n二极管中，BPD增加了导通电阻和漏电流，而TSDs和TEDs降低了阻断电压。微管限制了工作电流并增加了泄漏电流，而SF增加了正向电压。胡萝卜和多型夹杂物会降低阻断电压并增加漏电流，而表面上的划痕对p-n二极管没有直接影响。Skowronski等人表明，在二极管工作期间，SiC外延层内的BPDs转化为SFs，或者允许SFs通过导电沿着BPDs延伸，导致电流退化，从而增加SiCp-n二极管的电阻。研究还证明，SFs可能产生3C-SiC多型，导致SiCp-n二极管的少数载流子寿命缩短，因为3C-SiC多型的带隙低于4H-SiC多型，因此SFs充当量子阱，提高了复合率。此外，在PL表征下，单个Shockley型SFs膨胀，导致结电位发生变化，进而降低SiCp-n二极管的导通电阻。此外，TSDs会导致阻断电压下降，TEDs会降低SiCp-n二极管的少数载流子寿命。在双极器件中，BPD会降低栅极氧化层的可靠性，而TSD和TED会降低载流子寿命。微管限制了工作电流，而SF缩短了载流子寿命。胡萝卜和多型夹杂物会降低阻断电压，增加泄漏电流，并缩短载流子寿命。SiC中的点缺陷（空位）会缩短器件的载流子寿命，导致结漏电流并导致击穿电压降低。尽管点缺陷对电子设备有负面影响，但它们也有一些有用的应用，例如在量子计算中。Lukin等人发现，SiC中的点缺陷，如硅空位和碳空位，可以产生具有合适自旋轨道属性的稳定束缚态，作为量子计算的硬件平台选择。缺陷对不同器件的影响如图5所示。可以看出，缺陷会以多种方式恶化器件特性。虽然可以通过设计不同的设备结构来抵消缺陷的负面影响，但迫切需要建立一个快速准确的缺陷检测系统，以帮助人们观察缺陷并进一步优化过程以减少缺陷。请注意，分析SiC器件的特性以识别缺陷的类型和存在可能被用作缺陷检查方法（图6、7）。图5缺陷对不同设备的影响图6人工智能辅助的缺陷检测和设备性能评估图7利用激光减少制造过程中缺陷的方法高效的缺陷检测系统需要能够同时识别表面缺陷和晶体缺陷，将所有缺陷归入正确的类别，然后利用多通道机器学习算法显示整个晶圆的缺陷分布数据映射。Kawata等人设计了一种双折射图像中n型SiC晶圆位错对比度的自动检测算法，并以较高的精度和灵敏度成功检测了XRT图像位错对比度的位置。Leonard等人使用深度卷积神经网络（DCNN）机器学习进行自动缺陷检测和分类，方法是使用未蚀刻晶圆的PL图像和相应蚀刻晶圆的自动标记图像作为训练集。DCNN确定的缺陷位置和分类与随后刻蚀刻的特征密切相关。Monno等人提出了一种深度学习系统，该系统通过SEM检查SiC衬底上的缺陷，并以70%的准确率对其进行分类。该方法可以在不出现线性缺陷不一致的情况下组合多个瓦片，并能对126个缺陷进行检测和分类，具有很好的精度。除了检测缺陷外，降低缺陷密度也是提高SiC器件质量和良率的有用方法。通过使用无微管种子或基于溶液的生长，可以降低微管和TSD的密度。为了减少机械过程引起的表面缺陷，一些研究指出，飞秒激光可用于提高化学-机械平坦化的效率和切割质量。飞秒激光退火还可以提高Ni和SiC之间的欧姆接触质量，增加器件的导电性。除了飞秒激光的应用外，其他一些团队还发现，使用激光诱导液相掺杂（LILPD）可以有效减少过程中产生的损伤。结论在这篇综述文章中，我们描述了缺陷检测在碳化硅行业中的重要性，尤其是那些被称为杀手级缺陷的缺陷。本文全面综述了SiC晶圆生产过程中经常出现的晶体学和表面缺陷的细节，以及这些缺陷在不同器件中引起的劣化性质。表面缺陷对大多数器件都是有害的，而晶体缺陷则对缺陷转化和晶圆质量有风险。在了解了缺陷的影响之后，我们总结了常见的表面和亚表面检测技术的原理，这些技术在缺陷检测中的应用，以及每种方法的优缺点。破坏性检测技术可以提供可观察、可靠和定量的信息 然而，这些不能满足在线批量生产的要求，因为它们非常耗时，并且对样品的质量产生不利影响。另一方面，无损检测技术，尤其是基于光学的技术，在生产线上更适用、更高效。请注意，不同的检测技术是相辅相成的。检测技术的组合使用可能会在吞吐量、分辨率和设备复杂性之间取得平衡。未来，有望将具有高分辨率和快速扫描能力的无损检测方法集成到能够同时检测表面缺陷和晶体缺陷的完美缺陷检测系统中，然后使用多通道机器学习算法将所有缺陷分配到正确的类别，并将缺陷分布数据的映射图像显示到整个SiC晶圆上。原文链接：Defect Inspection Techniques in SiC | Discover Nano (springer.com)

曹雪涛小组发现人肝癌预后判断和治疗新靶标　　为进一步研究mRNA在肝脏生理和肝脏疾病中的作用奠定了基础　　最新一期(当地时间2月15日)《癌细胞》(Cancer Cell)杂志发表了中国工程院院士、医学免疫学国家重点实验室主任曹雪涛课题组及其合作者的研究论文，报道了其通过深度测序技术进行人正常肝脏、病毒性肝炎肝脏、肝硬化肝脏和人肝癌microRNA组学分析，发现了microRNA-199表达高低与肝癌患者预后密切相关，证明microRNA-199能够靶向抑制促肝癌激酶分子PAK4而显著抑制肝癌生长，从而为肝癌的预防判断与生物治疗提供了新的潜在靶标。　　肝癌对我国人民健康危害很大，特别是对于晚期肝癌患者，目前尚缺乏有效的治疗手段，因此，对肝癌发生发展分子机制的研究并结合肝癌患者临床资料寻找新的预后判断标志物与治疗靶标具有重要意义。　　microRNA与多种疾病包括癌症的发生发展机制的研究是近年来生物医学界的前沿热点课题。为了探求在肝癌发生发展过程中哪些microRNA可能发挥了重要作用，曹雪涛课题组与清华大学医学院、浙江大学免疫所、上海东方肝胆外科医院、上海长征医院、复旦大学中山医院、广西肿瘤医院、中山大学生命科学院、华大基因、国家疾病控制中心等单位联合攻关，先通过深度测序技术首次获得了人正常肝脏、病毒性肝炎肝脏、肝硬化肝脏和人肝癌组织的microRNA组数据，了解到肝癌与正常肝脏microRNA的差别，通过4个独立的肝癌患者临床队列分析，发现人正常肝脏高丰度表达的microRNA-199在人肝癌中普遍性显著降低，并且microRNA-199的低表达与肝癌患者的生存期降低显著相关。进一步发现肝癌组织中组蛋白甲基化改变导致了microRNA-199表达降低，microRNA-199能够靶向抑制PAK4进而抑制下游的ERK信号通路，从而抑制了肝癌细胞的生长。通过肝靶向性腺相关病毒载体介导的microRNA-199基因治疗，显著延长了肝癌裸鼠生存期。由此证明microRNA-199是肝癌预防判断与治疗新的潜在靶标，为肝癌生物治疗提出了新方法。　　该工作是面向我国重大疾病防治需求和医学界目前普遍重视的转化医学研究，在国家“十一五”重大专项以及国家自然基金委资助下，集基础研究、生物技术与临床标本和病人资料分析等多家单位和学科交叉合作的成果。有关专家认为，该工作揭示的正常与疾病肝脏microRNA组数据为后期进一步研究microRNA在肝脏生理和肝脏疾病中的作用奠定了基础。

p style="text-align: justify text-indent: 2em "strongspan style="color: rgb(0, 176, 240) "【作者按】/span/strong看得更远、观察得更微小是人类探索宇宙的两个面向。人眼的理论分辨极限是50微米（教科书的观点是明视距离25cm处，可分辨100微米），要想观察得更微小就需要借助显微镜。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "显微镜的组成：光源、透镜系统以及信号接收及处理系统。光源提供一个激发样品信号的激发源（可见光、电子束），透镜系统是对该激发源以及激发样品信息的过程进行操控，信号接收、处理系统主要是对样品被激发的信息进行接收、处理形成样品放大图像。电子显微镜还可进行区域的元素及晶体结构、取向分析。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "显微镜依据光源和透镜的类型分为：光学显微镜和电子显微镜：/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "span style="text-indent: 2em "光学显微镜是以可见光为光源，采用光学玻璃透镜系统，接收及信号处理系统为人眼或一些光学探头及配套的专用软件。/span/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "span style="text-indent: 2em "电子显微镜基本组成：三极电子枪产生的高能电子束形成光源，采用电磁透镜系统对电子束进行操控（会聚、发散、放大、缩小），信号接收、处理系统采用的是荧光屏或各类探头及配套的专用软件。/spanspan style="text-indent: 2em " /span/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "显微镜的成像方式主要有两类：span style="text-indent: 2em "散射束（电子显微镜是平行束）成像和会聚束成像。/span/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "散射束（平行束）成像：/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "散射束（平行束）成像是最早期的一种成像方式。绝大部分光学显微镜以及早期透射电镜都采用这种成像模式。上世纪70年代透射电镜增加了会聚束成像模式（STEM），使分辨率达到原子级。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "散射束成像模式是将一束散射光（电子显微镜采用平行光）打在样品上产生含有样品特征的透射光或反射光（体视镜），由透镜系统对其进行会聚、放大、成像。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "透射电镜的成像模式类似于幻灯机。span style="text-indent: 2em " /span/pp style="text-align:center"img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/2895ab28-cb3f-4a06-8b2a-522216f19fd6.jpg" title="扫描电镜放大倍数和分辨率背后的陷阱.jpg" alt="扫描电镜放大倍数和分辨率背后的陷阱.jpg"/strongspan style="text-align: justify text-indent: 2em "透射电镜的成像模式，节选自章效峰《显微传》/span/strong/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "散射束成像模式的成像速度快（一次同步成像），有利于显微系统的原位动态观察，但分辨能力不如会聚束成像模式。因此目前在透射电镜超高分辨观察中，获取高分辨原子像常采用聚光镜球差校正的会聚束成像模式（STEM），高分辨原位操控及动态观察常采用物镜球差校正的散射束（平行光）成像方式。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "会聚束成像：/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "该模式主要在电子显微镜中应用，因此以电子显微镜为例。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "会聚束成像是将电子束会聚成极细的电子探针。该探针由交变磁场（扫描线圈）拖动，在样品上来回扫描，激发样品各点信息，被专用探头接收、处理形成样品放大的图像。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "span style="text-indent: 2em "扫描电镜采用的正是会聚束成像模式。该模式具有较高的分辨能力，但是成像时间较长，容易形成热损伤。/span/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "下面就扫描电镜结构组成及工作原理、放大倍数、分辨率这三部分内容进行较为详细的探讨。/pp style="text-align: center text-indent: 0em "strongspan style="color: rgb(0, 176, 240) "一、扫描电镜的结构及工作原理/span/strong/pp style="text-align: left text-indent: 2em "strong 1.1扫描电镜的结构组成如下图：/strong/pp style="text-align:center"img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/64f532a3-5eb6-49c0-9d5b-c786929a5006.jpg" title="扫描电镜放大倍数和分辨率背后的陷阱2.png" alt="扫描电镜放大倍数和分辨率背后的陷阱2.png"//pp style="text-align: justify text-indent: 2em "strong1.2结构及功能简介/strong/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "整机分为：镜筒部分以及电气部分/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "1.2.1镜筒部分：/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "（1）光源：/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "三极电子枪：产生高能电子束。热发射的束斑直径小于50um，场发射束斑直径小于10nm。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "（2）透镜系统：/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "聚光镜：会聚电子枪产生的电子束。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "物镜：会聚电子束并将其会聚在样品表面。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "扫描线圈：产生交变磁场拖动电子束在样品表面扫描/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "消像散线圈：消除因镜筒精度原因造成磁场不均匀而产生电子束强度的各向差异。将椭圆斑校成圆斑。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "极靴：引导、改善磁流体。形成高强度、均匀、封闭的磁场。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "（3）真空系统：各类机械泵。给电镜提供工作所需的真空环境。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "1.2.2电气部分：/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "（1）工作电源：对应镜筒各部件（电子枪、各类透镜及真空泵）/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "（2）信号接收及处理：探头、信号放大、信号处理、显示器/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "（3）功能：span style="text-indent: 2em "给镜筒各个部件提供工作电源，接收、处理样品产生的特征信息。/span/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "1.3工作原理/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "三极电子枪产生高能电子束，经聚光镜系统会聚后，由物镜将其会聚于样品表面，形成电子探针。该电子探针将激发样品表面的各类信息。其中背散射电子、二次电子以及特征X射线是扫描电镜成像以及进行各种分析（元素分布及含量、晶体取向、应力等）的主要信号源。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "这些样品信息由各类探头接收，经各种专门软件分析形成样品的形貌像、成分像并进行区域元素定性、半定量、特殊样品的区域定量分析，也可对晶体样品进行区域的结构、取向、应力等分析。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "电子束固定不动，只可获得某点的信息，想获取样品整个表面信息就必须利用扫描线圈产生的交变磁场拖动电子束在样品表面来回扫描，将样品各点信息激发出来，形成样品的整体信息进行分析处理，完成扫描电镜分析的整个工作过程。/pp style="text-align: center text-indent: 0em "span style="color: rgb(0, 176, 240) "strong二、扫描电镜的放大倍数/strong/span/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "放大倍数是扫描电镜的重要指标之一。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "各种显微系统由于工作原理不同，计算放大倍数的方式也不同。但是相同点都是“原始图像的大小”除以“物体的大小”。/pp style="text-align:center"img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/22a9d01d-2c48-4410-8afe-cd274e4b21a2.jpg" title="扫描电镜放大倍数和分辨率背后的陷阱3.png" alt="扫描电镜放大倍数和分辨率背后的陷阱3.png"//pp style="text-align: justify text-indent: 2em "扫描电镜放大倍数的调整方式是：图像尺寸保持不变，通过改变加载在镜筒扫描线圈上的锯齿波信号幅度来调整电子束在样品上的扫描范围，从而改变扫描电镜的放大倍数。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "早期的扫描电镜图像尺寸约定俗成为5英寸相片的长： 即2.54x5=12.7cm。但是冷场电子枪（日本人专利）的出现，欧美电镜厂商开始将计算放大倍数的图像尺寸加大，出现了几种不同的放大倍数计算方式：图像放大、屏幕放大。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "图像放大倍数（欧美厂家又称为“宝丽来放大”）：采用12.7cm边长的图像尺寸来计算放大倍数。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "屏幕放大倍数：采用成像的屏幕尺寸来计算放大倍数，这个值非常混乱，早期是30cm近来出现27cm等几种不同尺寸。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "这使得同一个样品、同一个位置、同样的放大倍数出现不同大小的图像。想获得统一的结果必须进行转换，要转换就必须先确定图像属于那种放大模式。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "确定图像放大模式的方式如下：/pp style="text-align:center"span style="text-indent: 2em "img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/5855aa20-79f5-4adc-a7be-61a35a224364.jpg" title="扫描电镜放大倍数和分辨率背后的陷阱4.png" alt="扫描电镜放大倍数和分辨率背后的陷阱4.png"//span/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "span style="text-indent: 2em "屏幕放大和图像放大的转换方式如下：/span/pp style="text-align:center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 664px height: 199px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/15c9ff05-ea62-44af-bb4b-f0c2ed83a43e.jpg" title="扫描电镜放大倍数和分辨率背后的陷阱5.png" alt="扫描电镜放大倍数和分辨率背后的陷阱5.png" width="664" height="199" border="0" vspace="0"/span style="text-align: justify text-indent: 2em " /span/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "左图图像放大，右图屏幕放大。从图像上看，同样的样品，左图7万倍的图像比右图15万倍的图像都大。两者的等效结果如何？首先要明确这是由那种模式等效到那种模式。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "如果图像放大等效屏幕放大（300mm），则做如下计算：/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "屏幕尺寸 ÷ 图像尺寸放大倍数，即300÷ 127× 7=16.5万倍。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "结果就是图像放大7万倍等效于屏幕放大（300mm）的16.5万倍。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em " 欧美厂家的特朗普式退群做法给我们正确分析扫描电镜的测试结果制造了麻烦。统一放大倍数的性质将方便我们将各不同厂家扫描电镜形貌图像对应起来。掌握正确的转换方式，才能正确读取扫描电镜的图像信息，避免由于放大倍数特性不一致引起的图像假象。/pp style="text-align: center text-indent: 0em "strongspan style="color: rgb(0, 176, 240) "三、分辨率/span/strong/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "电镜分辨率定义为：仪器所能分辨的两点间最小距离。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "一直以来，分辨率被认为是显微系统最关键的性能指标，没有之一。但是扫描电镜分辨率指标由于缺乏令人信服的标样来验证，所以它又是一个最不可靠的指标。各厂家可以在这个指标上随意的发挥（现在都写到0.6nm），因为我们没有标样来验证它的正确或不正确。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "金颗粒标样一直都被认为是验证扫描电镜分辨率的不二选择，但是它符合标样的要求吗？/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "标样必须满足的三要素：/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "（1）明确的细节标示。样品中要有被明确标示尺寸的细节，或者样品有极为规律的结构且标明尺寸（例如：光栅等）。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "（2）稳定的性能。样品必须稳定，不能今天这样，明天那样。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "（3）可溯源。标样都有可以被追溯的源头，并被权威机构所验证。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "金颗粒标样是一条都不满足，如何成为标样呢？/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "目前流传着一个计算分辨率的软件，被某些厂家所推崇。但我认为即便它的计算方法极其科学且被大家所认可（其实被质疑点很多），那也是针对图像灰度差来计算，这个灰度差是否表示该处存在样品的细节信息？这是无法给出。就如空中楼阁般，虽然构造很完美，但没有根基，所以问题多多。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "接下来我们看看那些小于1nm的扫描电镜分辨率指标是否可靠。我们知道扫描电镜分辨率指的是：仪器所能分辨的样品最小细节，因此分辨率的影响因素应当归结到样品信号溢出范围及溢出量、样品仓环境和接收系统的能力。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "即便只考虑样品信号溢出范围及溢出量。影响因素也由两部分组成：激发源、样品本身的性质。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "激发源考量的是电子束面积、强度、能量、会聚角，这些归结为电子束的发射亮度【β' =电子束流强度（I）/（电子束面积*会聚角）】和加速电压。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "样品本身性质考量的是：形态（晶态、非晶态）、平均原子序数、密度等等。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "如果按传统观点只考虑电子束面积，分辨率又是多少呢？/pp style="text-align:center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 413px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/b305b9a4-fb2c-4bb5-a396-e37c91d49dc9.jpg" title="扫描电镜放大倍数和分辨率背后的陷阱6.jpg" alt="扫描电镜放大倍数和分辨率背后的陷阱6.jpg" width="500" height="413" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: justify text-indent: 2em "上图是一张经典的束流和束斑对照图。我们可以看到扫描电镜的电子束最小束斑直径是：冷场电子枪（产生最小电子束斑），在加速电压30KV、束流1pA时电子束直径为1.2nm左右。按照传统观念，扫描电镜的分辨率不可能优于1.2nm，考虑二次电子信号溢出呈高斯分布，那么分辨率最多能到1nm左右。低于1nm基本无法想象。 /pp style="text-align: justify text-indent: 2em "现实测试中我所观察到的最好分辨率是十二面体ZIF-8的微孔，1.5nm左右。该细节被BET（氮气吸附脱附等温曲线）法证明存在。/pp style="text-align:center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 664px height: 254px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/bac223a1-e6f5-4850-984c-916f4769e899.jpg" title="扫描电镜放大倍数和分辨率背后的陷阱7.png" alt="扫描电镜放大倍数和分辨率背后的陷阱7.png" width="664" height="254" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: justify text-indent: 2em "图中可以看到在十二面体上有许多小孔按照红箭头所示方向排列，用仪器自带测量软件测量孔的直径大致在1.5nm以下。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "上面分析了，扫描电镜分辨率指标是一个无法被验证的不可靠指标，那么那个指标能充分反映扫描电镜分辨力？/pp style="text-align: center text-indent: 0em "strong电子枪的本征亮度，量纲为：A/cm2.sr.kv/strong/pp style="text-align:center"img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/12e0db81-8f74-4a12-a6d3-3775e64fc858.jpg" title="扫描电镜放大倍数和分辨率背后的陷阱8.jpg" alt="扫描电镜放大倍数和分辨率背后的陷阱8.jpg"//pp style="text-align: center text-indent: 0em "(注：图片截自国外资料，图中" 工作真空" 后的单位精确地说应为mbar,10sup-10/supmbar=10sup-8/supPa)/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "电子枪本征亮度反映的是电子源品质，它随电子枪的构成而固定。各类电子枪都有其明确的被检测值，因此其量化也是十分明确的。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "本征亮度大有利于我们充分选择测试条件获得更多的样品信息。图像细节更丰富，分辨能力也更强大。当然任何因素的改变都将符合辩证法的规律，其影响是正、负两个方面。本征亮度的负面影响主要来自样品热损伤，但也有一个度。冷场电子枪的热损伤是次要因素，它带来的高分辨结果却是主要因素。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "我对扫描电镜的认识及所形成的理论，是以我对实际操作中的经验总结为基础。与很多传统的理念有背离，不足之处希望大家能指出探讨。百花齐放、百家争鸣将帮助我们更全面的认识事物。span style="text-indent: 2em " /span/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "span style="color: rgb(0, 176, 240) "strong参考书籍：/strong/span/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "span style="text-indent: 2em "《扫描电镜与能谱仪分析技术》张大同2009年2月1日./spanspan style="text-indent: 2em "华南理工出版社/span/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "《微分析物理及其应用》 丁泽军等 2009年1月.span style="text-indent: 2em "中科大出版社/span/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "《自然辩证法》 恩格斯 于光远等译 1984年10月.span style="text-indent: 2em "人民出版社 /span/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "《显微传》 章效峰 2015年10月span style="text-indent: 2em ".清华大学出版社/span/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "strongspan style="text-indent: 2em color: rgb(0, 176, 240) "作者简介：/span/strong/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "span style="text-indent: 2em color: rgb(0, 0, 0) "img style="max-width: 100% max-height: 100% float: left width: 85px height: 130px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/9735aac7-cc11-41a0-b012-437faf5b20b5.jpg" title="林中清.jpg" alt="林中清.jpg" width="85" height="130" border="0" vspace="0"/林中清，87年入职安徽大学现代实验技术中心从事扫描电镜管理及测试工作。32年的电镜知识及操作经验的积累，渐渐凝结成其对扫描电镜全新的认识和理论，使其获得与众不同的完美测试结果和疑难样品应对方案，在同行中拥有很高的声望。2011年在利用PHOTOSHIOP 对扫描电镜图片进行伪彩处理方面的突破，其电镜显微摄影作品分别被《中国卫生影像》、《科学画报》、《中国国家地理》等杂志所收录、在全国性的显微摄影大赛中多次获奖。 /span/pp style="text-align: justify text-indent: 2em "span style="color: rgb(0, 176, 240) "strong点击【/strong/spana href="https://www.instrument.com.cn/ykt/video/294_0.html" target="_self" style="text-decoration: underline color: rgb(255, 0, 0) "span style="color: rgb(255, 0, 0) "strong仪课通讲堂/strong/span/aspan style="color: rgb(0, 176, 240) "strong】学习更多扫描电镜系列课程/strong/span/p

Semën Gorfman 博士的实验室被用于进行独立研究和作为教学平台。在采访他时，我们看到了这些晶体结构模型。‍‍‍‍乍一看，为实验室建造一个定制的衍射仪似乎是一次奇特的冒险——专为技术爱好者、特定应用、大量预算和繁琐的程序而设计。那么，为什么会有人承担这样的项目呢？ ‍在本文中，Semën Gorfman 博士回顾了他构建定制X射线衍射仪的经历，并表示，也许最困难的部分就是开始的决心。良好的合作和清晰的愿景是他成功的关键，这也得益于他在实验室和同步加速器源中使用 X 射线衍射仪的经验。‍‍‍ 掌握现在，展望未来与很多其他的科学家的经历类似，Semën Gorfman博士在多个研究所进行了他的研究工作，并在晶体学和固态物理学方面达成了很多合作。因此，当他在特拉维夫大学(Tel Aviv University)担任高级讲师时，他很清楚，建立一个研究实验室是伴随着挑战的。"很难预测十年或更长时间后的需求，所以方案需要有灵活性"，Semën开始讲述。“对我来说，灵活性意味着设计一个可用于独立研究和教学平台的定制衍射仪。” 当然，这样一个大项目并不是完全出乎意料的。根据他以前使用各种衍射仪器的经验，他已经意识到，许多商业衍射仪是针对特定的任务而优化的。"他评论说："另外，我长期以来一直梦想着制作一个类似于多用途光束线的衍射仪：一个可升级的衍射仪，这将适合当前的研究兴趣和未来的总体需求。 事实上，Semën 的研究兴趣很广泛，涵盖先进材料和 X 射线技术。 “为了确保研究计划的灵活性，我们的目标是制造一种能够在不同单晶 X 射线衍射配置和设置之间快速轻松切换的衍射仪。 不同的配置包括，例如，寻找晶体取向、漫散射测量、高分辨率倒易空间映射、研究薄膜和执行原位测量。 除了配置之间的快速切换外，升级和修改的可能性对于将来增加更多的配置也很重要"，他解释说。 灵活的衍射仪建造这样一台衍射仪有赖于两项基本任务：单独挑选每个部件，然后确保所有部件都集成到一个可以完全支持材料研究的单元组合中。因此，Semën与Youli Li博士合作，后者是加州大学圣巴巴拉分校X射线设施的技术总监，同时还经营着Forvis Technologies公司，该公司为定制X射线仪器提供咨询和设计服务。“Youli 在构建 X 射线衍射仪方面有丰富的经验，同时在工程、机械和软件方面也有着广泛的知识储备，他是这个项目的完美合作伙伴。相隔半个地球和近十几个时区，我们共同努力挑选系统的每一个组件”，Semën 评论道。该项目从一个四圆 Huber 测角仪开始，它可以保证 Semën 和 Youli 在本实验中操作的灵活性。其可以涵盖各种实验设置，同时也让他们可以不受限制地自由选择其他组件。这些组件包括微焦点、铜基X射线源（来自 Xenocs）； 准直X射线光学器件； 四反射单色仪（来自 INTEGRATDS）；分析器晶体；一个DECTRIS PILATUS3 R 1M探测器；和一个闪烁计数器。通过SPEC可以促进对衍射仪的控制，同时使用内部脚本执行数据分析。最终的衍射仪设计发布于2021年，摘要中肯定包含一个关键词：灵活性！Semën 和 Youli 为衍射仪选择的单色仪允许他们通过两种模式使用：在非常高的通量模式下，或者在抑制 Kß 辐射的同时保持最佳通量的高分辨率模式下。DECTRIS PILATUS3 R 1M 探测器的大覆盖面积和像素尺寸进一步支持了实验灵活性的理念：其可以针对每个样品优化角度覆盖范围和分辨率。闪烁计数器与分光晶体结合使用可实现极高的分辨率，并且晶体也可以移入和移出。最后，Youli设计了一个联锁系统，以使衍射仪完整且可供用户使用。 "有时我开玩笑说，我们有一百万零一个探测器。但是，玩笑归玩笑，大面积的探测器是衍射仪设计的主要要求之一。凭借一百万个混合像素、DECTRIS PILATUS3的触发功能以及我们实施的 SPEC 通信，我们可以做很多事情，例如小型多用途光束线”，Semën 评论道。 不幸的是，我们与Semën的会面是在网上进行的，因此没有机会亲眼看到机器。不过，他让我们在网上参观了实验室，他还上传了一张衍射仪的图片作为背景画面。 接下来是什么？最终，衍射仪会成为一个真正的国际化产品：使用德国机械装置、斯洛伐克单色仪、法国光源和瑞士探测器。与此同时，数据处理依靠的是使用Matlab的内部脚本。“这对学生来说有点困难，但这也是非常好的训练，因为它需要对晶体学有更深入的了解”，Semën 评论道。 现在衍射仪已经启动并运行，Semën 和他的团队正计划将重点放在材料上，特别是铁电体和压电体，以及应用晶体学。 这项研究已经催生了一些出版物的产出，例如使用互易空间映射的孪生研究。 “然而，我们也对仪器和方法保持开放的态度； Semën 总结道，衍射仪是灵活的，因此有发挥的空间。这些图像显示了BaTiO3晶体的互换空间图。来源：Gorfman, S. et. al. (2022), Acta Cryst. A78, 158-171. CC licensce https://journals.iucr.org/a/issues/2022/03/00/lu5017/lu5017.pdf 我们再次祝贺Semën、Youli和所有参与项目的人获得成功，并祝愿Semën和他的小组在今后的项目中一切顺利。今年，Semën将参加在巴黎举行的欧洲晶体学会议，因此我们期待着尽快与他进行更多交流。 参考文献S. Gorfman, D. Spirito, N. Cohen, P. Siffalovic, P. Nadazdy, and Y. Li, “Multi-purpose Diffractometer for In-Situ X-Ray Crystallography of Functional Materials”, J. Appl. Crystallogr. 54, 914 (2021). SNBL: A Multi-purpose Beamline at the ESRF A Service Crystallography Lab in BaselX-ray Crystallography at the University of ZürichSolid-State Research at the Max Planck InstituteLaboratory for Green ChemistryIn-Situ Powder Diffraction in a Lab with MYTHEN2

进入赤霄科技，墙上几个大字格外吸引眼球，&ldquo 专注一件事 表面缺陷机器视觉智能检测系统设备&rdquo 。这家专注于表面缺陷检测系统研发的高科技公司在经历近2年的投入研发后，终于获得回报，公司研发的产品由于性价比高，受到市场推崇，王暾终于舒了口气。2011年，王暾放弃留美读博的机会，毅然决然回国创业，这样的决定曾遭受了不少亲朋好友的反对。　　&ldquo 当时根本没有人理解我。&rdquo 王暾回忆。在老师眼里，王暾留美读博再适合不过，由于他放弃这样值得珍惜的机会，以至于恩师&ldquo 反目&rdquo ，&ldquo 你放弃读博的话，就不用回国见我了。&rdquo 每每回想起这样的场景，除了无奈之外，王暾想得更多的是怎么样把项目做好。　　2009年，针对众多企业的技术需求，王暾建立了一个技术交易平台。&ldquo 我建立这个技术平台的另外一个重要目的，就是想让所有学技术的人员能在这个技术平台发挥自己最大的才能。&rdquo 王暾介绍。　　技术平台的建设难度远超过王暾的想象，资金来源成了平台建设难以逾越的鸿沟。经历了1年多的摸索后，王暾决定先放弃技术平台的建设转向技术开发。　　2012年，杭州赤霄科技有限公司正式成立。经历了近两年的研发，无纺布表面缺陷检测系统等3款产品相继面世。2014年上半年，赤霄科技系统设备销售额达到300万，一举扭转只投入，无产出的局面，公司逆转亏损开始盈利。2014年一整年，赤霄科技的年产值预计将达到500余万。　　据赤霄科技的王经理介绍，表面缺陷检测系统的研发在国内还处于起步阶段，专注于这一领域的公司也是屈指可数，能在这一行业立足，靠的是技术。　　另一方面，赤霄科技在产品的价格上也占足了优势。王暾介绍，德国的同类产品，售价高达80万，而赤霄的同款产品售价20万，更容易被国内的中小企业接受。　　由于产品市场效益良好，赤霄科技成了一些风投公司的香馍馍，&ldquo 未来两年，公司会进行融资，并扩大生产。当然，把公司发展成上市公司是我的目标。&rdquo 王暾笑着说。

脑脊液为无色透明的液体，存在于各脑室、蛛网膜下腔和脊髓中央管内，由脑室中的脉络丛产生，平均每日产生量大约500mL，终被吸收在蛛网膜颗粒中。脑脊液充当大脑的缓冲，为颅骨内的大脑提供基本的机械和免疫保护。近几年来，随着对脑脊液的研究愈发深入，脑脊液中的某些物质与肿瘤的治疗预后间的关系也不断被发现。其中，脑脊液分泌的外泌体已成为研究的热点。单个外泌体表型分析是将免疫学与光学结合的一种新技术[1]。该技术先利用免疫识别将特定的外泌体进行捕获分离，然后再对目标外泌体的表面标志物及内容物（如携带的蛋白质、RNA、DNA及细胞因子）进行定量分析，从而更加全面地反映外泌体的特性。该技术在短短两年时间，备受广大科研工作者的关注。本文收集了单个外泌体表型分析技术在脑脊液领域的相关应用，以供参考。 Cancers：脑脊液中的外泌体浓度和miR-21表达的变化可作为软脑膜转移病的生物标记物 软脑膜转移病（LM）是通过脑脊液发展到整个神经系统的晚期癌症的临床表现。研究显示LM患者的总生存期约为6-8周，除脑脊液内化学疗法外，没有明确的LM治疗方法，但由于低反应率和神经毒性，脑脊液内化学疗法的效果值得商榷。同时由于癌细胞量非常少，暂时还没有比较常规的生物标志物来监测其进展或治疗效果。Kyue-Yim Lee等检测了472名患者和对照组的脑脊液外泌体浓度以及miRNA-21的表达，结果表明外泌体浓度升高的患者的生存期比其他患者长。此外，在预后良好组miRNA-21表达升高。因此，外泌体浓度变化结合microRNA-21表达可能会作为监测LM患者颅内化疗疗效的生物标志物。值得注意的是，研究人员使用单个外泌体表型分析技术检测了脑脊液外泌体增加组和外泌体减少组化疗前后外泌体浓度变化，结果表明在脑脊液外泌体降低组中，经过颅内化疗后的每种外泌体浓度（CD9 / CD63 / CD81）均显著降低，而脑脊液外泌体增加组的外泌体浓度没有显著改变(图C和D)。Exoview检测脑脊液外泌体增加组和减少组的化疗前后外泌体的荧光强度和数量Cancers：脑脊液分泌的外泌体非编码RNA是潜在治疗软脑膜转移病的靶标 软脑膜转移病（LM）是一种致命的癌症并发症，其中癌症通过脑脊液扩散到大脑和脊髓周围的脑膜，因此脑脊液被认为是诊断LM细胞的新的生物标记物。研究显示microRNA-21被证实能在细胞间转移后维持基因调控功能，是癌症中有效的预后标志物和关键治疗靶标。Kyue-Yim Lee等通过无偏向多腺苷酸化smRNA文库的构建和NGS分析得到了来自LM患者脑脊液外泌体的全面smRNA谱，并验证了smRNA亚群偏向性表达的重要性。此外，作者使用了一种新的基于多功能慢病毒的microRNA-21监测系统和基于生理细胞的方法验证了microRNA-21的功能在与LM患者的脑脊液外泌体相关的smRNA中是重要的。其中，研究人员使用单个外泌体表型分析技术检测了来自LM患者和健康志愿者（HC）脑脊液外泌体，结果显示CD9 / CD63 / CD81抗体捕获的外泌体的荧光成像以及每个抗体结合外泌体的数量相似（图B），判断出外泌体存在于LM患者和HC的脑脊液中。Exoview检测LM患者和HS的脑脊液外泌体的荧光强度、数量在以上的研究中，ExoView系统以高的灵敏度和特异性地检测了脑脊液外泌体的含量并对其表面蛋白marker进行了准确表征，为脑脊液外泌体的研究提供了新的思路。外泌体对疾病的诊断和治疗显示出了深厚的潜力，具有高的研究价值。在今后的研究中，ExoView的表征，将帮助科学家更深入地了解各种疾病，助力疾病诊断和治疗方法的开发。全自动外泌体荧光检测分析系统（ExoView R100）简介Nanoview所开发的全自动外泌体荧光检测分析系统（ExoView R100）采用单粒子干涉反射成像传感器（SP-IRIS）技术，是一款无需纯化的全自动的新型外泌体表征设备。该设备能够提供全方位的外泌体表征信息，包括颗粒大小、计数、表型与生物标志物共定位等，提供多层次和全面的外泌体测量解决方案。ExoView R100允许研究者直接分析特定群体的外泌体或外囊泡。通过ExoView芯片，客户能够直接多分析9个不同的样本，节省成本、时间，并减少纯化所带来的偏差。为了更好的服务您的科研工作，Quantum Design中国也建立了样机演示实验室，可以为您提供为专业的售前、销售、售后技术支持，欢迎老师您通过拨打电话010-85120280参观试用！参考文献：[1] Scherr, S. M., Daaboul, G. G., Trueb, J., Sevenler, D., Fawcett, H., Goldberg, B., ... & Ünlü, M. S. (2016). Real-time capture and visualization of individual viruses in complex media. ACS nano, 10(2), 2827-2833.[2] Lee, K. Y., Im J. H, Lin W.W...&Lee C.J.Nanoparticles in 472 Human Cerebrospinal Fluid: Changes in Extracellular Vesicle Concentration and miR-21 Expression as a Biomarker for Leptomeningeal Metastasis during pregnancy. Cancers, 2020, 12(10):2745.[3] Lee, K. Y., Seo, Y., Im, J. H., Rhim, J., Baek, W., Kim, S., ... & Kim, J. H. Molecular Signature of Extracellular Vesicular Small Non-Coding RNAs Derived from Cerebrospinal Fluid of Leptomeningeal Metastasis Patients: Functional Implication of miR-21 and Other Small RNAs in Cancer Malignancy. Cancers, 2021, 13(2), 209.

数显小负荷布式硬度计在有色金属检测中应用广泛山东云唐智能科技有限公司数显小负荷布式硬度计在有色金属检测中确实有广泛的应用。这种仪器适用于铸铁、钢材、有色金属及软合金材料的硬度测定，尤其在黑色金属、有色金属及轴承合金材料的布氏硬度检测中发挥着重要的作用。此外，该设备对飞机、汽车等安全部件进行硬度检测也是非常理想的仪器。具体来说，数显小负荷布式硬度计具有以下特点：测量范围广泛：其测量范围为4~450HBS，4~650HBW，适用于各种硬度的材料测试。自动化程度高：采用LCD液晶显示屏，数字显示，菜单式操作，试验过程自动化，能自动保存每次试验的参数设置，试验过程自动化。精确度高：采用先进的无摩擦主轴系统，保证试验的准确可靠。应用范围广：不仅适用于软金属材料及小型零件的布氏硬度试验，也适用于对黑色金属、有色金属及轴承合金材料的布氏硬度检测。在实际应用中，数显小负荷布式硬度计可以满足不同种类和形状的试样测试，其操作简便、测试准确可靠，为有色金属检测提供了有力支持。数显小负荷布式硬度计在有色金属检测中有广泛的应用，以下是几个具体的应用案例：检测铝、铅、锡等软料硬度：数显小负荷布式硬度计可以用于检测铝、铅、锡等软料的硬度，这些材料在汽车、电子、包装等领域有广泛应用。通过使用数显小负荷布式硬度计，可以快速、准确地检测这些材料的硬度，从而控制产品质量和生产过程。检测轴承合金材料的硬度：轴承合金材料广泛应用于机械、汽车、航空等领域，其硬度是影响轴承性能的重要因素之一。数显小负荷布式硬度计可以用于检测轴承合金材料的硬度，帮助企业控制产品质量和确保设备正常运行。检测有色金属管材的硬度：有色金属管材在石油、化工、食品等领域有广泛应用，其硬度是评价管材质量的重要指标之一。数显小负荷布式硬度计可以用于检测有色金属管材的硬度，帮助企业控制产品质量和确保管道系统的安全可靠性。检测硬质合金材料的硬度：硬质合金材料具有高硬度、高耐磨性和良好的耐热性等特点，广泛应用于刀具、模具等领域。数显小负荷布式硬度计可以用于检测硬质合金材料的硬度，帮助企业控制产品质量和提高生产效率。总之，云唐数显小负荷布式硬度计在有色金属检测中具有广泛的应用价值，可以帮助企业提高产品质量和生产效率，确保设备和人身安全。

近日，生态环境部印发了《应对新型冠状病毒感染肺炎疫情应急监测方案》，提出加强饮用水水源地水质预警监测。疫情防控期间，在饮用水水源地常规监测的基础上，增加余氯和生物毒性等疫情防控特征指标的监测，切实保障人民群众饮水安全。 东润仪表专注水质在线监测20年，可提供余氯/二氧化氯/生物毒性/大肠杆菌等在线水质分析仪&解决方案，在当前防控疫情的特殊时刻，满足地表水、饮用水源地、医院废水等各种不同的水质监测应用需求。东润科技集团时刻关注疫情期间疫区饮水安全，随时准备提供设备和技术支持。我们愿同大家一起，为全民抗疫贡献自己的一份力量。 尊敬的各位用户，如果您有任何业务咨询和设备使用问题，请拨打下方客服热线，我们将全力响应您的需求：400-600-16190535-6919361/6919363

一家独立检测机构日前表示，在美国俄亥俄州发生列车脱轨导致有毒化学品泄漏事故的东巴勒斯坦城周围，又发现了9种新的二噁英有毒化合物。如今，距离事故发生已经过去三个月了，但其带来的环境灾难仍在持续，当地居民对自身的健康也深感担忧。据美国媒体《国家新闻》2日报道，在“毒火车”脱轨事故发生后，一家独立检测机构除对事发地点周围的土壤和水体进行检测外，还对一个被官方忽视的地方进行检测，那就是居民家中取暖设备的空气过滤器。独立检测机构工作人员 斯科特史密斯：你不去寻找就不会发现。我们从取暖设备过滤器中寻找二噁英，以及其他半挥发性有机化合物。史密斯表示，他们对附近15户居民家中取暖设备的空气过滤器进行检测后，新发现了9种二噁英毒物。独立检测机构工作人员 斯科特史密斯：二噁英不会自然降解消除，随着时间推移，人们依然有暴露风险。二噁英实际上是二噁英类的简称，包含有210多种化合物，对人体有剧毒，会导致癌症、生殖和发育问题，对免疫系统也会造成损害。2月3日，诺福克南方公司一列货运列车驶经东巴勒斯坦城时发生事故，共50节车厢脱轨或损坏，其中5节载有氯乙烯。几天后，应急人员以避免大规模爆炸为由，对脱轨的氯乙烯罐车进行“受控释放”，而氯乙烯的不充分燃烧会产生二噁英。当地居民仍对自身健康深感担忧就在所谓“受控释放”进行仅仅两天后，美国环境保护署就允许当地被疏散的居民返回家中。美国环保署第二区前负责人朱迪丝恩克认为，这一做法太草率。不少当地居民出现不适症状，他们对自己的健康十分担忧。当地居民：我的眼睛、鼻子、喉咙都有灼烧感，嘴唇和舌头感到刺痛。当地居民：我被诊断出化学灼伤。当地居民：我眼睛周围出现过严重的皮疹，我看起来就像一只浣熊。当地居民表示，他们因“毒火车”脱轨事故造成的损失永远无法弥补。当地居民：诺福克南方公司的火车脱轨了，也让我们的生活“脱轨”了。

近日，威斯康星大学麦迪逊分校葛瑛教授应《自然综述方法导论》（Nature Reviews Methods Primers）邀请，联合了多位蛋白质组学领域科学家共同撰写的”自上而下蛋白质组学“（Top Down Proteomics）综述文章成功发表。本文的第一作者是葛瑛教授的博士生David Roberts，他目前正于斯坦福大学诺贝尔化学奖得主Carolyn Bertozzi教授的指导下进行博士后研究。《自然综述方法导论》（Nature Reviews Methods Primers）创刊于2021年1月，致力于加强多学科对综合性、复杂性科学问题的协同攻关，通常围绕一个重要主题，邀请跨地区、跨学科的多名顶尖学者合作撰写介绍和总结先进方法或技术的引导性综述，旨在面向更为广泛的读者，概述该主题相关方向的发生发展、方法与应用。葛瑛等在该文中详细介绍了自上而下蛋白质组学技术方法和最新应用，并梳理了该领域所面临的技术挑战和未来发展前景。自上而下蛋白质组学（Top-Down Proteomics，TDP）是一种前沿的分析技术，通过直接分析完整的蛋白质分子，提供了对蛋白质组的全貌视角。与传统的自下而上方法不同，后者需要将蛋白质消化成肽段进行分析，自上而下蛋白质组学保留了蛋白质的完整性和所有的翻译后修饰（PTMs）信息。这对于全面了解蛋白质的功能和动态变化至关重要。TDP的核心优势在于其能够准确识别和表征蛋白质变体（proteoforms），这些变体是由基因多态性、RNA剪接和各种PTMs产生的。通过高分辨质谱技术，TDP可以精确地测量蛋白质的分子量，解析其一级结构，并识别其修饰位置和类型。这种能力使得TDP在揭示蛋白质功能、疾病机制以及生物标志物发现方面具有巨大潜力。在实验操作上，TDP涉及从样品制备、蛋白质分离、质谱分析到数据处理的多个步骤。样品制备需要特别注意蛋白质的提取和纯化，以保持其完整性。质谱分析则依赖于高分辨质谱仪器，如四极杆飞行时间质谱（Q-TOF）和傅里叶变换离子回旋共振质谱（FT-ICR MS）等。数据处理和分析方法也在不断发展，以应对TDP产生的大量复杂数据。近年来，TDP技术在多种应用中取得了显著进展，包括生物医学研究、疾病诊断和生物制药开发。例如，人类蛋白质变体项目旨在全面绘制人类蛋白质变体图谱，为精准医学提供基础数据支持。此外，TDP还在探索生物标志物和治疗靶点方面展现出巨大的潜力。尽管如此TDP仍面临一些挑战，如高复杂度的样品处理、数据分析难度大和仪器要求高等。未来的研究将继续致力于优化这些技术细节，提高TDP的灵敏度和准确性，扩大其应用范围随着技术的不断进步，自上而下蛋白质组学有望在更多领域发挥重要作用，推动生命科学和医学研究的前沿发展。综述论文链接：https://www.nature.com/articles/s43586-024-00318-2.epdf?sharing_token=COpcr8STB7LLuFGw1WzSb9RgN0jAjWel9jnR3ZoTv0Pexs-IoMaC2jUJ4NS8tHNjD4ZV9O4HC1i8tk8NHMk8_JHuptH_gUjNdkoANzz1ye5kvJZe-CkjPcGqZUDgZ1z5dRXEy0mPxl8WCdrHVEaUgsR7hRkijTIS-rAweHYCqgA%3D