单层石墨烯(SLG)(Novoselov等,2004)可以使用显微镜(如果放置在Si+SiO 2厚度100 nm或300 nm上)(Casiraghi等,2007a)。SIO 2层充当光的腔,并根据其厚度导致建设性或破坏性干扰(Casiraghi等,2007a)。图1显示了计算出的光学对比度作为激光波长和SIO 2厚度的函数,对比度最大值在100和300 nm厚度,对于450至600 nm之间的常用激光波长。虽然通过光学对比进行成像可以使其厚度有一个了解,但它不足以获取更多的定量信息,例如掺杂,混乱,应变等。拉曼光谱镜通常是一种强大的特征技术,通常是碳,范围从富勒烯,纳米管,石墨碳到无定形和类似钻石的碳(Ferrari and Robertson,2000; Tuinsstra and Koenig and Koenig,1970; 1970; Fresselhaus et al。在石墨烯中,拉曼光谱现在可以通常用于提取层n的层数,以估计掺杂和应变的类型和数量,以及检查石墨烯的质量,因为这种光谱技术对缺陷也很敏感(Ferrari和Basko,2013年)。
图1。CH 4 -N 2覆盖物的实验设置可在低压(18 MPa)和低144温度(256 K±4 K)条件下进行合成。杂质在连接到145冷却系统的高压高压灭菌器中合成。由控制气体混合控制台,热质量流量146控制器,手动球阀,螺线管阀和气动压缩机组成的多气体混合系统允许在N 2 -CH 4中制备14777777777均匀的反应气体混合物,范围为4 mol%CH 4至95 mol%CH 4。通过分析可覆盖分离的气相来确定148个组合物,这要归功于Rolsi Micro-Smpampler/Impotor的149个直接气体注射到与热150电导率检测器(GC-TCD)相连的气相色谱仪的直接气体注入。151 152
Antoine Dowek,Marion Berge,Patrice Prognon,François-Xavier Legrand,Eric Larquet,Eric Larquet等。通过表面增强红色纳米粒子悬架的Raman光谱,对去甲肾上腺素和肾上腺素进行了分解和定量分析。分析和生物分析化学,2021,414(2),pp.1163-1176。10.1007/S00216-021-03743-4。hal-04664781
目的:RS探索了甲状腺肿瘤临床诊断的可行性。方法:收集来自30名良性患者和30名恶性患者的肿瘤标本。对收集的标本进行了RS和组织病理学分析。计算所有标本的拉曼峰强度,并使用判别分析分析数据。结果:(1)女性恶性肿瘤的患病率高达76.7%。恶性甲状腺肿瘤的中央淋巴结转移占病例的33.3%,颈外侧淋巴结转移仅占6.7%。(2)恶性甲状腺肿瘤的光谱强度明显大于1309 cm -1的良性甲状腺肿瘤,这应该是甲状腺癌的特征峰。RS与恶性甲状腺肿瘤区分良性的RS的准确性,敏感性和特异性为95%,83.3%和89.2%。结论:RS对于诊断甲状腺肿瘤是可行的。本研究为RS在甲状腺组织评估中的更广泛应用提供了实验和临床支持。证据级别:: 4级。
Laura M de Kort,Masoud Lazemi,Alessandro Longo,Valerio Gulino,Henrik P Rodenburg等。使用X-Ray Raman谱学解密了纳米固体电解质中界面诱导的高LI和Na离子电导率的起源。高级能源材料,2024,10.1002/aenm.202303381。hal-04411755
abtract-由于石墨烯的独特特性,由于它的发现,因此已经提出了从化学传感器到晶体管的不同领域中的许多应用。石墨烯最重要的应用之一是在拉曼光谱法的增强中,最近引起了科学家的注意。本文研究了其作为拉曼增强的底物的潜力,称为石墨烯增强拉曼光谱(GERS)。我们使用若丹明6G(R6G)和晶体紫(CV)来说明氧化石墨烯对拉曼增强的影响。表明,与沉积在裸玻璃基板上的液溶液沉积在石墨烯基底物上沉积的若丹明6G和晶体紫溶液的拉曼峰显着增加。使用拉曼光谱仪,拍摄了这些材料的拉曼光谱,并比较了它们的图。表明,该方法可以增强若丹明6G和晶体紫的分子的拉曼信号。
拉曼光谱法(RS)是一种众所周知的技术,它广泛用于物理化学,材料物理,生物学,工程甚至行星探索的广泛领域。rs已成为表征材料的化学成分和分子结构的主要工具之一。有关缺陷性质,材料的结晶或无定形特征以及该技术的大量信息。在本期中,原始论文和评论文章尤其有望表明RS在诸如以下主题中的兴趣: - 控制材料的制备,例如薄膜,纳米和微结构材料,以及提高其质量; - 掺入点缺陷的探测和缺陷结构的研究; - 与相变的联系(共存阶段,相变); - 属性的增强(机械,电子,光学等)通过更好地了解结构。此问题可以概述该重要工具在物理和化学不同领域中的各种应用。
在现代世界中,口腔的各种炎症性疾病已广泛,特别是牙周炎[1,2]。牙周炎和植入周围炎的主要原因是口腔微生物的组织感染。病理过程中已知的潜在参与者之一是链球菌,在几乎100%的病例中,它们在牙周口袋中被检测到[3-6]。同时,即使使用现代方法,链球菌仍然是识别微生物的最困难之一。当前,一种积极使用的物理方法来诊断包括链球菌在内的微生物,是基质辅助的激光解吸/电离时间 - 质谱质谱法(MALDI-TOFMS)。没有任何有关微生物识别的新技术,没有问题,而Maldi Tofms也是如此。是在具有基因型/蛋白质相似性的那些微型机构中无法进行准确的分歧,并且在数据库中没有可靠的数据[7]。在这方面,紧急任务是检测链球菌的物种鉴定。作为识别链球菌的替代方法,可以使用在生物医学实践中广泛应用的拉曼光谱法(RS)的方法[8]。rs允许分析分子的振动模式,并可以区分相似的分子,这使人们希望解决鉴定紧密相关的细菌物种的问题。鉴于链球菌作为各种局部疾病的致病药物的作用越来越大,需要在此方向上进行进一步的研究。以前,其他作者进行了类似的研究,但它集中在肺炎球菌的物种鉴定上,作为广义感染(肺炎和脑膜炎)的主要病因[9]。该研究的目的是对三种密切相关的链球菌链球菌,口腔链球菌和肺炎链球菌肺炎链球菌的菌株进行频谱研究,并使用拉曼光谱法对周期性诊断的细菌菌株进行快速评估。
我们通过拉曼光谱法报告了我们最近为鉴定环境样品中细菌的努力。我们从提交到各种环境条件的细菌中建立了一个拉曼光谱数据库。该数据集用于验证在非理想条件下执行的测量值可能是否可以进行拉曼键入。从同一数据集开始,我们随后改变了用于训练统计模型的参考库中包含的表型和矩阵多样性内容。结果表明,与从限制的条件集对光谱训练的环境特定模型相比,可以获得具有扩展光谱变化覆盖范围的模型。广泛的覆盖模型对于环境样品是可取的,因为细菌的确切条件无法控制。