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为高谐波生成和振动光谱量身定制的多功能高平均值超快红外驱动器
高重复利率高平均值薄盘，平板和基于纤维的激光器由于其稳健的紧凑设计，出色的梁质量和可靠的功率稳定性1-8而变得越来越受欢迎。提供足够的峰值功率来触发各种非线性感兴趣的过程，但这些激光源提供了改善的信号噪声比和快速数据采集时间尺度。这对于打击凝结相光发射过程中的空间充电效应，改善低收益重合测量值或具有自然可降解样品9 - 17的实验至关重要。在这里，我们说明了由200-W泵源（来自Trumpf Scientific的Dira）驱动的超快红外OPCPA（来自Fastlite的Twinstarzz）的性能，以100 kHz的重复速度运行。OPCPA设计旨在满足一套超级光谱技术的一系列标准，从基于HHG的瞬态角度分辨光发射光谱（TR-ARPES）和X射线吸收光谱（TR-XAS）到时光液质式和Raman Spectrared和Raman spectrared和Raman Spectrrasepoppy。在带有固态样品的Tr-Apres中，每个脉冲发射的光电子数量受到空间电荷效应的约束，这限制了驱动脉冲的能量并影响数据统计数据。因此，更高的重复率激光器是有益的。同样，在TR-XAS中，从HHG驱动器18的中红外波长中访问元素X射线吸收边缘的利润。但是，该过程的转化效率低，因此得到了高度重复速率的平均HHG光子通量的帮助。振动光谱法通常需要激光的光谱可调性，以选择性地激发分子振动。在这方面，OPCPA设计的吸引力是可以调整激光光谱带宽，而无需诉诸复杂的脉冲拉伸和压缩，以适应实验的目的。虽然广泛的光谱覆盖范围允许在吸收光谱中访问扩展光谱过渡，但它限制了频率分辨技术中的能量分辨率，例如，在拉曼光谱中。另一方面，当不需要宽光谱覆盖时，减少光谱带宽的能力可以通过将激光能将激光能量浓缩到“有用”带宽中来增加光谱亮度。为了满足不同的实验要求，OPCPA旨在在（1）可调的红外光谱模式之间互换操作，（2）可调的拉曼光谱模式和（3-4）两个
内源性大麻素降解酶抑制剂作为潜在的抗精神病药：药物化学的观点
Yong Jian Wang，Claire Valotteau，Adrien Aimard，Lorenzo Villanueva，Dorota Kostrz等人。CombimberiningDNA支架和声学力光谱，以表征单个蛋白质键。 Bio-物理期刊，2023，122（12），pp.2518-2530。 10.1016/j.bpj.2023.05.004。 hal-04165173Yong Jian Wang，Claire Valotteau，Adrien Aimard，Lorenzo Villanueva，Dorota Kostrz等人。CombimberiningDNA支架和声学力光谱，以表征单个蛋白质键。Bio-物理期刊，2023，122（12），pp.2518-2530。10.1016/j.bpj.2023.05.004。hal-04165173
机器学习辅助术中利用 HRMAS NMR 光谱评估脑肿瘤边缘
完全切除肿瘤对于胶质瘤患者的生存至关重要。即使实现了完全切除，切除腔内残留的微尺度组织也有复发的风险。高分辨率魔角旋转核磁共振 (HRMAS NMR) 技术可以利用生物标志物代谢物的峰值强度有效区分健康和恶性组织。该方法快速、灵敏，可以处理小样本和未处理的样本，非常适合在手术期间进行实时分析。然而，只能对已知肿瘤生物标志物的存在进行有针对性的分析，这需要在手术过程中有具有化学背景的技术人员和了解肿瘤代谢的病理学家在场。在这里，我们展示了我们可以准确地实时执行此分析，并且可以使用机器学习以非目标方式分析全光谱。我们研究了一个新的大型胶质瘤和对照样本 (n = 565) 的 HRMAS NMR 数据集，这些样本也标有定量病理分析。我们的结果表明，基于随机森林的方法可以准确有效地区分肿瘤细胞和对照样本，中位 AUC 为 85.6%，AUPR 为 93.4%。我们还表明，我们可以进一步区分良性和恶性样本，中位 AUC 为 87.1%，AUPR 为 96.1%。我们分析特征（峰值）对分类的重要性，以解释分类器的结果。我们验证了已知的恶性肿瘤生物标志物（如肌酸和 2-羟基戊二酸）在区分肿瘤和正常细胞方面发挥重要作用，并提出了新的生物标志物区域。代码发布在 http://github.com/ciceklab/ HRMAS_NC 。
引用：Sun N，Gan Y，Wu YJ等。单光束光学陷阱的表面增强拉曼散射光流体分子指纹光谱
在这项研究中，我们开发了一个基于单光光学陷阱的表面增强拉曼散射（SERS）光氟分子指纹光谱检测系统。该系统利用单光束光学陷阱在光氟芯片中浓缩游离银纳米颗粒（AGNP），从而显着提高了SERS性能。我们使用COMSOL模拟软件研究了锥形纤维内的光场分布特性，并建立了MATLAB模拟模型，以验证单光束光学陷阱在捕获AGNP方面的有效性，证明了我们方法的理论可行性。为了验证系统的粒子捕获功效，我们通过实验控制了光学陷阱的On-Own状态，以管理颗粒的捕获和释放。实验结果表明，捕获状态中的拉曼信号强度明显高于非捕获状态，这证实了单光束光学陷阱有效地增强了光氟硅烷检测系统的SERS检测能力。此外，我们采用了拉曼映射技术来研究捕获区域对SERS效应的影响，表明激光捕获区域中分子指纹的光谱强度得到了显着改善。我们以10 -9 mol/l的浓度和农药Thiram的浓度成功地检测到了晶体紫罗兰色的拉曼光谱，并在10 -5 mol/L的浓度下进一步证明了单光束光学TRAP在增强分子手指纹状体识别能力的能力的能力。作为集成光电传感系统的关键组成部分，在本研究中开发的光捕获仪具有与便携式高功率激光器和高性能拉曼光谱仪的集成潜力。这种集成有望推进高度集成的技术，并显着提高光电传感系统的整体性能和可移植性。
单个和少数个粒子的空间分辨拉曼光谱...
我们展示了单层和少层石墨烯薄片的拉曼光谱测量结果。我们使用扫描共焦方法收集具有空间分辨率的光谱数据，这样我们就可以直接将拉曼图像与扫描力显微照片进行比较。单层石墨烯可以通过 D' 线的宽度与双层和少层石墨烯区分开来：单层石墨烯的单个峰分裂为双层的不同峰。这些发现是使用基于电子结构和声子色散的从头计算的双共振拉曼模型来解释的。我们研究了 D 线强度，发现薄片内没有缺陷。源自边缘的有限 D 线响应可以归因于缺陷或平移对称性的破坏。
使用低噪声超脑源
解锁光谱对纳米级的真正潜力需要开发稳定和低噪声激光源。在这里，我们开发了一个基于由飞秒纤维激光器泵送的全正常分散纤维的低噪声超脑（SC）来源，并显示出高分辨率，在近芳烃（NIR）区域的频谱分辨出近场测量。具体来说，我们探讨了对无孔径散射型扫描近场光学显微镜（S-SNOM）的减少噪声要求，包括SC的固有脉冲到脉冲波动。我们使用SC的光源来展示第一个NIR，频谱解决的S-SNOM测量，这种情况是最先进的商业SC来源太嘈杂而无法有用。我们在单个测量中绘制了在波长区域的1.34–1.75μm波长区域中表面等离子体偏振子（spp）波的传播，从而实验表征了NIR中SPP的分散曲线。我们的结果代表了一种技术突破，有可能在近场研究中实现低噪声SC来源的广泛应用。
在具有双量子相干性光谱的振动极性子中解开集体耦合
振动极性子是通过光腔中分子振动和光子模式的强耦合形成的。实验表明，振动强耦合可以改变分子特性，甚至会影响化学反应性。然而，分子集合中的相互作用是复杂的，并且尚未完全了解导致修饰的确切机制。我们基于双量子相干技术模拟了分子振动极化子的二维红外光谱，以进一步深入了解这些混合光 - 制成状态的复杂多体结构。双重量子相干性独特地分辨出杂交光 - 偏振子的激发，并允许人们直接探测所得状态的非谐度。通过将腔体出生的腔体 - oppenheimer hartree -fock ansatz与相应特征状态的完整量子动力学模拟结合在一起，我们超越了简化的模型系统。这使我们能够研究自动极化的影响以及电子结构对腔体相互作用在光谱特征上的响应，甚至超出了单分子情况。
通过X射线光子相关光谱探测纤维素纳米晶体的自组装动力学
假设：电荷稳定的胶体纤维素纳米晶体（CNC）可以通过改变体积分数来自组合成高阶的手性列结构。组装过程在各向同性至液晶相变的过程中表现出不同的动力学，可以使用X射线光子相关光谱（XPC）阐明该过程。实验::阴离子CNC分散在丙二醇（PG）中，并且水跨越了一系列体积分数，其中包括多个相变。加上传统特征技术，进行了XPC，以监视不同阶段的动态演化。此外，使用胶体棒获得了模拟的XPCS结果，并将其与实验数据进行了比较，从而提供了对系统动态行为的更多见解。发现::结果表明，在PG的自组装过程中，CNC的粒子动力学在三个阶段经历了阶梯衰变，与观察到的相一致。相变与布朗的总扩散率的总降低相关，降低了四个数量级，在理想的排斥性布朗杆系统中，降低了一千倍以上。鉴于分散在PG和水中的CNC中相似性的相似性，我们假设这些动态行为可以推断到其他
通过光致发光光谱法阐明金属卤化物钙钛矿中的早期质子辐照效应
塞缪尔·埃里克森（Samuel Erickson），1卡利斯塔·卢姆（Calista Lum），1凯蒂·斯蒂芬斯（Katie Stephens），2 Mritunjaya Parashar，3 Darshpreet Kaur Saini，3 Bibhudutta Rout，3 Cheol Park，4 Timothy J. Peshek，Timothy J. Peshek，5 Lyndsey McMillon，5 Lyndsey McMillon，5材料和生物材料科学与工程，加利福尼亚大学，默塞德分校，默塞德，加利福尼亚州，美国3北德克萨斯大学，美国德克萨斯州登顿市北德克萨斯大学4高级材料和加工分支，NASA LANGLEY研究中心，弗吉尼亚州汉普顿，弗吉尼亚州23681，美国5光伏和电力化学领导人，乔治·艾尔纳·H·格兰德·艾尔纳（John H. *通信：sghosh@ucmerced.edu https://doi.org/10.1016/j.isci.2024.111586
卫生型甘蔗健康监测，卫星光谱和机器学习：评论
由于对卫星图像的可及性提高，对大规模作物监测的研究蓬勃发展。使用基于卫星的光谱和机器学习（ML）（ML），该评论研究了甘蔗健康监测以及疾病/虫害检测中先前未探索和探索的区域。它讨论了系统开发中的关键考虑因素，包括相关的卫星，植被指数，ML方法，影响甘蔗反射率，最佳生长条件，常见疾病和传统检测方法的因素。许多研究强调了农作年龄，土壤类型，视角，水含量，最近的天气模式和甘蔗种类等因素如何影响光谱反射率，从而通过光谱法影响健康评估的准确性。但是，文献中尚未完全考虑这些变量。此外，目前的文献缺乏ML技术和植被指数之间的全面比较。本综述解决了这些差距，并讨论了，尽管目前的发现表明，ML驱动的卫星光谱系统有可能监测甘蔗健康，但进一步的研究至关重要。本文对先前的研究进行了全面的分析，以帮助释放这种潜力并使用卫星技术发展有效的甘蔗健康监测系统。