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World File Search System光谱测量
分子起源于降低活性和造型纤维素酶和相关碳水化合物结合蛋白与纤维素III III
有效的酶促生物量在可发酵糖中的酶糖含量可以使乙醇等生物产生产生。天然结晶纤维素或纤维素I是通过酶水解不具体处理的，但可以通过纤维素蛋白酶鸡尾酒加工为源自毛resei的纤维素蛋白酶鸡尾酒来转化为结构上不同的纤维素III同种异体，最高可达20圈。然而，像固定蛋白纤维素酶CEL7A一样，来自T. resei的单个纤维素酶的表征显示出低酶载荷对纤维素III的结合和活性降低。为了澄清这种差异，我们使用光学镊子力量谱监测了CEL7A engymes和相关的碳水化合物结合模块（CBM）的单分子初始结合承诺以及随后的过程运动运动。我们确定了初始结合承诺降低48％，而CEL7A对纤维素III的慢摄影运动速度慢了32％，我们假设这源于CEL7A结合结构域CBM1的结合功能的降低。经典的CBM - 纤维素拔下测定，具体取决于所拟合的吸附模型，在CBM1结合纤维素III中的CBM1结合功率中降低了1.2至7倍。力光谱测量CBM1 - 纤维素相互作用以及分子动力学模拟，表明使用多站点吸附模型对经典结合测定结果的先前解释可能具有复杂的分析，而是建议应使用更简单的单位模型。通过对两个纤维素同种异体的其他A型CBM（CBM2A，CBM3A，CBM5，CBM10和CBM64）的结合分析来证实这些发现。最后，我们讨论互补分析工具如何至关重要，以深入了解纤维素分解酶和相关的碳水化合物结合蛋白的不溶性多糖水解的复杂机制。
Bapoped Bifeo 3薄膜的结构演化和能带调制
bi 1 -x ba x feo 3（bbfo，x = 0，0.03，0.1）薄膜是通过脉冲激光沉积在srruo 3-固定srtio 3（001）底物上外上脚部生长的。随着BA含量的增加，BBFO薄膜显示出显着降低的泄漏电流，但抑制了铁电偏振。X射线衍射互惠空间映射和拉曼光谱表明在BBFO薄膜中，从菱形的类似隆隆巴德中的到四方样相的结构进化。光吸收和光电子光谱测量表明，BBFO薄膜中能量带结构的调节。BBFO薄膜带有A位点BA受体掺杂，表现出光切的蓝移膜和工作函数的增加。 已调制了BBFO薄膜的传导和价带的能量位置，而费米水平向下转移到了禁带的中心，但是受体掺杂的BFO薄膜仍显示N型传导。 受体掺杂存在额外的氧气空位应该为传导行为做出贡献。 这项研究提供了一种操纵功能特性的方法，并洞悉BFO薄膜中BA掺杂物理学的洞察力。带有A位点BA受体掺杂，表现出光切的蓝移膜和工作函数的增加。已调制了BBFO薄膜的传导和价带的能量位置，而费米水平向下转移到了禁带的中心，但是受体掺杂的BFO薄膜仍显示N型传导。受体掺杂存在额外的氧气空位应该为传导行为做出贡献。这项研究提供了一种操纵功能特性的方法，并洞悉BFO薄膜中BA掺杂物理学的洞察力。
遥感方法在农业中的应用 - Agrobiol
对妨碍遥感数据解释的因素的敏感性，如土壤背景、地貌、植物的非光合作用元素、大气、观看和照明几何（Huete 和 Justice 1999）最常用的指数是归一化差异植被指数（NDVI），由 Rouse 等人（1974 年）提出，计算为近红外和红光区域反射率差与和的商。由于叶片叶肉的散射，植物的绿色部分在近红外区域反射强烈，并通过叶绿素强烈吸收红光和蓝光（Ayala-Silva 和 Beyl 2005）。NDVI 指数最常用于确定栽培植物的状况、发育阶段和生物量以及预测其产量。 NDVI 已成为最常用的植被指数（Wallace 等人，2004 年；Calvao 和 Palmeirim，2004 年），人们做出了许多努力，旨在开发进一步的指数，以减少土壤背景和大气对光谱测量结果的影响。限制土壤对遥感植被数据影响的植被指数的一个例子是 Huete（1988 年）提出的 SAVI（土壤调节植被指数）。另一个是 VARI 指数（可见大气抗性指数）（Gitelson 等人，2002 年），它大大降低了大气的影响。还有更多的指标被开发出来，来考虑 NIR 和 SWIR 范围内的反射率差异，从而表明植物缺水：MSI（水分胁迫指数）（Rock 等人，1986 年）、LWCI（叶片水分含量指数）（Hunt 等人，1987 年）、WI（水分指数）（Panuelas 等人，1993 年）、GVMI（全球植被水分指数）（Ceccato 等人，2002 年）和 SIWSI（MidIR，G）（短波红外水分胁迫指数）（Fensholt 和 Sandholt，2003 年）。反过来，植被指数，如 CWSI（作物水分胁迫指数）（Jackson 等人，1981 年）、ST（地表温度）（Jackson，1986 年）、WDI（水分亏缺指数）（Moran 等人，1994 年）和 SI（胁迫指数）（Vidal 等人，1994 年）描述了水分胁迫与植物热特性之间的关系。表 1 列出了文献中报告的用于特定农业应用的植被指数示例。
低能X射线放射学燃烧的临床前建模
介入放射学在过去几十年中已大大增长，并成为治疗或诊断的重要工具。这项技术主要是有益的，而且掌握了，但可能会发生意外暴露，并导致确定性效应的出现。缺乏对用于这些实践的低能X射线的放射生物学后果的知识，这使得对不同组织的预后非常不确定。为了改善患者的辐射保护并更好地预测并发症的风险，我们实施了一种新的临床前小鼠模型来模仿介入放射学中的放射学燃烧，并对剂量沉积进行了完整的表征。设计了一种新的设置和准直仪，可在80 kV的空气中照射15只小鼠的后腿。辐照后，收集小鼠胫骨以通过电子顺磁共振（EPR）光谱测量来评估骨剂量。在简化和体素化的幻像中进行了带有Geant4的Monte Carlo模拟，以表征不同组织中的剂量沉积，并评估次级电子（能量，路径，动量）的特征。收集了30只小鼠胫骨进行EPR分析。在骨最初在30 Gy的骨中测量了平均剂量为194.0±27.0 Gy。确定空气转化因子为6.5±0.9。样本间和间小鼠的变异性估计为13.9％。蒙特卡洛模拟显示了这些低X射线能量的剂量沉积的异质性和密集组织中的剂量增强。研究了二级电子的特定性，并显示了组织密度对能量和路径的影响。获得了实验和计算出的骨与空气转化因子之间的良好一致性。实施了一种新的临床前模型，允许在介入放射学条件下进行放射学燃烧。对于开发新的临床前放射生物学模型，其中沉积在不同组织中的剂量的确切知识至关重要，蒙特卡洛模拟的互补性和对剂量表征的实验测量结果已被证明是相当大的资产。
可扩展石墨烯纳米结构上的定量中红外等离子体生物传感
光学生物传感器具有直接、实时和无标记生物分子检测的巨大优势。因此，由于它们具有高特异性和灵敏度、紧凑性和成本效益，因此已广泛应用于医疗保健、食品质量控制和药物发现领域。[1,2] 表面等离子体共振 (SPR) 技术一直是终端用户中占主导地位的技术，目前在光学生物传感器市场中占有最大份额。在传统的 SPR 系统中，来自薄金膜的高度受限等离子体场用于通过可见光折射测量来监测生物识别事件（即生物受体和目标分析物结合后引起的折射率变化）。[3] 同时，中红外 (mid-IR) 光谱在研究发展中引起了广泛关注，因为它显示出对生物分析物的联合分子特异性识别和定量的有希望的机会。中红外窗口范围在 2 至 20 µ m 之间，具有分子独特的振动吸收带，可通过光吸收进行特异性探测。[4,5] 因此，中红外光谱测量可以揭示生物分析物的分子指纹，提供有关其分子成分和结构组成的信息。然而，主要的挑战仍然在于克服 µ m 级红外波长和 nm 级生物分子之间的弱光学相互作用。表面增强红外吸收 (SEIRA) 光谱法已被提出通过采用支持高度亚波长表面结合光学模式的纳米结构超表面来克服较弱的光分子相互作用。[6] 最成熟的 SEIRA 平台基于支持局部 SPR (LSPR) 的金纳米结构，已证明生物分子检测（例如蛋白质和 DNA）可将 SEIRA 信号增强 10 到 100 倍。 [7–10] 尽管最近的 SEIRA 发展获得了更好的光学灵敏度（例如，采用金属-绝缘体-金属结构的完美吸收体设计），[11,12] 但金属基超表面由于缺乏光谱选择性和相对较差的红外场限制（典型衰减长度 ≈ 10 2 d ）而受到限制。[13]
一种用于校正地形崎岖的森林地区机载高光谱影像的内核驱动 BRDF 方法
摘要：机载高光谱成像已被证明是一种有效的手段，可以为生物物理变量的检索提供新的见解。然而，从机载高光谱测量中获得的无偏信息的定量估计主要需要校正双向反射分布函数 (BRDF) 所描绘的陆地表面的各向异性散射特性。迄今为止，角度 BRDF 校正方法很少结合观察照明几何和地形信息来全面理解和量化 BRDF 的影响。森林地区尤其如此，因为这些地区通常地形崎岖。本文介绍了一种校正机载高光谱影像在崎岖地形上空森林覆盖区域的 BRDF 效应的方法，在本文的补充中称为崎岖地形-BRDF (RT-BRDF) 校正。根据机载扫描仪和局部地形的特点，为每个像素计算局部视角和照明几何形状，并在崎岖地形的情况下使用这两个变量来调整 Ross-Thick-Maignan 和 Li-Transit-Reciprocal 核。新的 BRDF 模型适用于多线机载高光谱数据的各向异性。本研究中的像素数设置为 35,000，基于分层随机抽样方法，以确保全面覆盖视角和照明角度，并尽量减少 BRDF 模型对所有波段的拟合误差。基于中国林业科学研究院在普洱地区（中国）的 LiDAR、CCD 和高光谱系统 (CAF-LiCHy) 获取的多线机载高光谱数据，将应用 RT-BRDF 校正的结果与当前经验（C、太阳冠层传感器 (SCS) 加 C（SCS + C））和半物理（SCS）地形校正方法的结果进行了比较。定量评估和目视检查均表明，RT-BRDF、C 和 SCS + C 校正方法均可降低地形影响。然而，RT-BRDF 方法似乎更有效地降低多条航线重叠区域反射率的变化，其优势在于可以降低由宽视场 (FOV) 机载扫描仪、崎岖地形和长飞行时间内变化的太阳照射角度组合引起的 BRDF 效应。具体而言，针叶林和阔叶林的变异系数 (CV) 平均下降分别为 3% 和 3.5%。这种改进在近红外 (NIR) 区域（即 > 750 nm）尤为明显。这一发现为大面积机载高光谱勘测开辟了新的应用可能性。
碳酸饮料中咖啡因的定量分析...
3 Daffodil国际大学公共卫生部助理教授，摘要本研究探索了使用UV可见光谱作为一种具有成本效益且可访问的分析方法的流行饮料中的咖啡因含量。咖啡因是一种天然存在的生物碱，因其中枢神经系统刺激性特性而被广泛消耗，并具有包括咖啡，茶和能量饮料在内的来源。分析涉及使用二氯甲烷提取咖啡因，然后在260 nm处进行紫外线光谱测量，表明吸光度和浓度之间存在较强的线性关系（R²> 0.99）。在经过测试的饮料中，红牛表现出每份最高的咖啡因含量（52.5 mg），其次是Nescafe（45 mg）和Tiger（25.5 mg），而可口可乐和Mojo的水平最低（每个21毫克）。来自已发表来源的比较数据证实了咖啡因含量的变化，刺（160 mg）和红牛（80 mg）在已发表的咖啡因数据中引导。统计分析表明，每份样品总量和咖啡因含量之间的弱负相关（-0.456，p = 0.185）和每毫升（-0.426，p = 0.220），表明关系不确定。这些发现强调了消费者意识和监管措施对咖啡因标签的重要性，特别是对于高咖啡因产品（例如能量饮料）。这项研究强调了紫外可见光谱，作为在饮料中用于咖啡因定量的更多资源密集型方法的有效替代方法。常见来源包括软饮料和茶叶。它的广泛消费使咖啡因成为全球最受欢迎，最常见的药物之一。关键词：咖啡因，饮料，光谱，碳酸化，标记引言咖啡因，一种天然存在的生物碱，在全球63种植物物种的叶子，种子或水果中都发现。咖啡因的受欢迎程度源于其作为轻度中枢神经系统刺激剂的药理活性。每天300毫克的消费构成最小的风险；但是，在怀孕或压力期间，食品标准局（FSA）建议将摄入量限制为每天不到300毫克。虽然没有针对食品中咖啡因含量标记咖啡因含量的强制性法规，但几项研究已确定了共同饮料中的咖啡因水平。高压液相色谱（HPLC）通常是由于干扰较少而是首选分析方法。但是，HPLC是昂贵且资源密集的，限制了孟加拉国许多教育实验室的可用性。本研究使用紫外线光谱法探索了一种替代分析方法，以分析和量化流行饮料和咖啡中的咖啡因含量。咖啡因是
评估颜色模型的定量确定...
近年来，用于数字图像分析（DIA）的智能手机已成为一种负担得起的，用户友好且可访问的化学和食品分析工具，尤其是在色彩法上。这项研究旨在比较各种颜色模型的性能，并证明它们在使用DIA中量化商业产品中的食品染料方面有用。使用Oppo F11智能手机捕获了500 lux的食物染料溶液的图像，而RGB值在数学上转换为多种颜色模型。结果表明，标准化的蓝色通道是使用DIA分析不同食物染料的最强大的颜色模型。所研究的九种食品染料的相应检测极限（LOD）和定量限（LOQ）如下：Carmoisine，3.7和11.3 mg/L；日落黄色，1.0和3.1 mg/l; Allura Red，2.0和6.0 mg/L； Ponceau 4R，1.3和4.0 mg/L; tartrazine，5.0和15.2 mg/l;快绿色，2.0和6.1 mg/l;明亮的蓝色，1.9和5.7 mg/l；喹啉黄色WS，3.3和9.9 mg/l和靛蓝胭脂红，1.2和3.8 mg/l。这些LOD和LOQ值与从UV-VIS光谱测量获得的LOD和LOQ值相当：Carmoisine，2.4和7.2 mg/L；日落黄色：0.9和2.6 mg/l； Allura Red，1.4和4.2 mg/L； Ponceau 4r，1.9和5.7 mg/L; tartrazine，0.9和2.7 mg/l;快绿色，1.5和4.4 mg/l;明亮的蓝色，3.6和10.9 mg/l；喹啉黄色WS，0.3和0.9 mg/l和靛蓝胭脂红，4.3和13.0 mg/l。成功应用了DIA方法，以确定分别含有碳蛋白，tarrazine和brirlin Blue的三个商业样品（样品S1-S3）中食品染料的浓度。测得的浓度为52.7±2.6 mg/l（S1），105.9±5.4 mg/L（S2）和7.9±0.5 mg/L（S3），与UV-VIS光谱镜检查结果非常吻合，而UV-VIS光谱均采用标准添加方法58.2±3.0 mg/l（S1），106.6.6.3 mg/l（S1），106.3 mg/l（S2） 8.3±0.5mg/L（S3）。总体而言，此颜色模型研究表明，DIA方法是一种可靠且负担得起的食品染料分析工具，可以可能用于公共卫生和安全监测。
基于癌症诊断的方法。综述
人工智能在基于经典和新型光谱的癌症诊断方法中的进展。评论 Marina Zajnulina，博士，光子科学家和物理学家 https://orcid.org/0000-0002-9666-0534 联系方式：marina@physik.tu-berlin.de 2022 年 8 月 7 日 摘要 癌症是全球主要的死亡原因之一。快速安全的早期、术前和术中诊断可显著促进癌症的成功识别和治疗。在过去 15 年中，人工智能在增强癌症诊断技术方面发挥着越来越重要的作用。本综述介绍了人工智能应用在 MRI 和 CT 等成熟技术中的进展。此外，它还展示了与正在开发的用于移动、超快速和低侵入性诊断的基于光谱的方法相结合的巨大潜力。我将展示如何利用基于光谱的方法取代薄切片或苏木精-伊红染色，从而减少病理分析的组织准备时间。我将介绍一些光谱工具的例子，用于快速、低侵入性的体外和体内组织分类，以确定肿瘤及其边界。此外，我将讨论与 MRI 和 CT 相反，光谱测量不需要使用化学药剂来提高癌症成像的质量，这有助于开发更安全的诊断方法。总的来说，我们将看到光谱学和人工智能的结合构成了一个非常有前景且快速发展的医疗技术领域，它将很快增强现有的癌症诊断方法。 1. 简介 1.1 癌症是我们这个时代的瘟疫 根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，癌症是世界各地的主要死亡原因之一，是一大类疾病，其特征是器官或组织无法控制的异常细胞生长。如果这些细胞侵入身体邻近部位或扩散到其他器官，我们将此过程称为转移。广泛转移是癌症死亡的主要原因（WHO：癌症，2022 年）。根据全球癌症统计数据，2020 年全球新增癌症病例 1930 万例（Sung 等人，2021 年）。同年约有 1000 万人死于癌症。仅在美国，预计 2022 年将新增约 192 万例癌症病例和 61 万例癌症死亡病例（Siegel 等人，2022 年）。新增病例最多的癌症类型是乳腺癌、肺癌、结肠和直肠癌、前列腺癌、皮肤癌和胃癌。其中最致命的类型是肺癌、结肠和直肠癌以及肝癌的恶性肿瘤（癌症）（WHO：癌症，2022 年；Wild 等人，2020 年）。虽然由于卫生和医疗水平的提高，过去 60 年来，传染病等造成的死亡人数一直在持续下降，由于总人口年龄的增长，癌症死亡人数正在增加。因此，世卫组织预计，到 2040 年，每年新增癌症病例数将超过 2700 万 (Wild 等人，2020 年)。癌症诊断和治疗的新发展有助于减缓这一趋势。在这篇评论中，我重点介绍了人工智能 (AI) 在肿瘤学领域的进展，肿瘤学是医学的一个分支，涉及癌症的预防、诊断和治疗。我展示了 AI 如何增强传统的诊断成像技术，例如 MRI（磁共振成像）或 CT（计算机断层扫描），并概述了基于光谱的新型方法，以实现更快、更安全的早期以及术中和术后诊断。