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位移差分拉曼光譜(SERDS)技術原理
發布時間:2021-03-10 15:44瀏覽次數:
拉曼光譜 眾所周知,1928年,印度物理學家拉曼通過相關實驗**證明了非彈性散射光的存在。后來的學者以拉曼的名字將這種非彈性散射光命名為“拉曼散射”,與之對應的散射光現象稱為“拉曼效應”。之后這種被稱為“分子光譜”的光譜技術逐步成為了研究分子結構的重要手段之一。20世紀60年代,激光的出現使得拉曼光譜儀系統得到了很大的簡化,檢測的靈敏度提高很多,由此開始,拉開了拉曼光譜真正用于常規分析和檢測的序幕。 拉曼光譜是在拉曼效應基礎上的一種方法,由于其含有的眾多優勢已成為檢測和分析方法中的佼佼者,被廣泛應用于食品檢測、生物醫藥、分子結構研究、化工過程、生物化學、考古及文物鑒定以及法學樣品分析等各個領域。學術界先后出現了多種常用的拉曼光譜延伸技術,如表面增強拉曼光譜、共焦顯微拉曼光譜、傅里葉變換拉曼光譜、共振拉曼光譜等。 拉曼光譜技術因其無需樣品制備過程、快速無損、穩定性高的特性,在光學快檢領域備受推崇。但是,在拉曼光譜技術擁有眾多優點的同時,信號弱和易受干擾的缺陷也成為限制拉曼光譜技術應用的瓶頸。比如大多數食品、藥品的拉曼光譜檢測過程都伴有強熒光干擾,熒光的存在嚴重影響拉曼光譜特征峰的識別,越來越多的物質或是因為條件限制無法獲取高信噪比的拉曼光譜,或是因為自身強熒光掩蓋了原本就很弱的拉曼信號,導致應用受限。 位移差分拉曼光譜(SERDS)技術原理 熒光抑制 目前,抑制熒光干擾的方法有如下幾種: 一種簡單的方法是加入熒光猝滅劑。但是使用這種方法的時候必須要保證樣品不會受到高濃度的熒光猝滅劑干擾,對于生物樣品來說,這基本不可能。 另一種方法是使用比低能量吸收帶更長的波長激光來激發樣品(預共振激發)。利用這一思想的一項重要技術就是傅里葉變換(FT)拉曼光譜。在很多情況下,用這種方式可以獲得在高熒光中的拉曼光譜信號,但是這種方法有一些嚴重的缺陷。首先,這種激發光不會直接與任何的基團發生共振,在多組分樣本中就不能實現對特定基團的選擇性增強。其次,由于激發光受限于預激發波長,就不能通過吸收帶來測量共振拉曼激發的輪廓曲線(拉曼強度是激發波長的函數)。這是一個極其嚴重的缺陷,因為分析激發光的輪廓曲線對于探測色團的激發電子狀態特性是很有用的。 還有一種方法是基于拉曼散射和熒光發射可以在時間上區分開來,使用門控和時間相關的光子計數來提供時間分辨率。該方法涉及到激光強度的高頻率調制,不止是激光器的鎖模,還用到了外部的調制器來調制激光腔,但是僅在熒光壽命相對較長的時候才有用。 另一種區分拉曼信號和熒光背景的方法是設計激發激光的波長調諧。這種技術通過向一個連續波染料激光器的調諧元件中引入一個低頻調制器而得以實現。波長調制技術可應用于任何系統,但其用途受限于對激光波長的低頻調制和鎖定檢測的專用設備。 上述的各種熒光消除技術方法確實發揮了一定作用,但是它們的劣勢也是顯而易見。 位移差分拉曼光譜 根據Kasha's rule,美國加州大學伯克利分校的研究人員提出了位移差分拉曼方法來解決熒光背景干擾的問題。分子所發射的光(熒光或磷光)只能從某一多重態中的低態激發,因此對于激發光的微小偏移并不影響背景(樣品受激發射光譜)。獲得的拉曼光譜的熒光輪廓幾乎不發生變化。而拉曼光譜作為散射光譜特征峰出現的位置與激發光源頻譜位置有固定關系,當激發光頻率移動時拉曼特征峰會跟著移動。Johannes Kiefer在文章中用寬譜光源進行光譜成像,很形象的說明了這一現象。圖中y代表不同激發頻率,顏色譜代表了接收到的光譜強度。對比下面的光譜圖,可以看中間有很強的一片區域是中心對稱的,代表了不隨激發光頻率變化的受激發射光譜,而窄窄的傾斜光譜則是拉曼光譜。 位移差分拉曼光譜(SERDS),這種技術基于在兩個有輕微偏移的激發激光中收集兩張不同的光譜。首先,與以前的技術對比,不需要使用特殊的設備來改變激勵激光器的波長。其次,使用多通道檢測,從而在給定的信號積分時間內改善了信噪比。對于現在的制冷式非加強CCD探測器,具有非常高的散粒噪聲,信噪比對于這種可以簡單實現的差分方法是至關重要的。除了這些特性以外,這種方法對于短壽命的和長壽命的熒光樣品同樣適用。 差分拉曼技術采用物理和數學相結合的熒光處理方法,常規流程如下: 首先,需要獲得采用具有已知微小波長錯位的光源激發的拉曼光譜。將光譜的基線對齊,理論上對齊后光譜相減生成的曲線中僅包含拉曼光譜的差分信息。根據公式: 可以將差分曲線看作拉曼光譜橫軸顛倒后與兩個δ函數差的卷積: 可以對差分曲線積分后,看作拉曼光譜與一個方波函數的卷積,通過解卷積的方式獲得真實拉曼光譜。 實際操作中雖然兩次差分光譜雖然相差不大,但是由于激光的漂白作用或激光的波動,焦點位置的微小變化等各種因素都可能導致光譜曲線的變化。錯誤的對齊將在差分拉曼光譜重建過程中被放大,降低拉曼特征提取效果。數學操作上,光譜對齊像一個悖論。我們希望通過光譜對齊通過差分扣除光譜中的熒光部分,分離熒光和拉曼信號;但是只有我們知道準確的熒光才可能讓光譜熒光的對齊。而如果我們已經可以清楚的區分熒光和拉曼信號,我們則沒有必要對光譜信號進行差分。 為了解決這一問題,常規做法是近似,根據整個光譜面積或關鍵的局部面積作為基準對譜圖進行縮放和平移,使譜圖的匹配基本匹配。然后再對差分后產生的曲線進行矯正,如交替小二乘法(ALS)擬合。但是由于擬合目標是未知的,所以該方法還存在很多不確定性。 申貝開發團隊采用BP神經網絡技術,基于任意函數可以被一個有三層單元的網絡以任意精度逼近(Cybenko 1988)這一原理。通過迭代優解的方式,同時將差分、對齊和基線矯正同時完成。實驗經過幾十次迭代(用時0.2s)可以準確分離差分信號和基線偏差。 目前,位移差分拉曼光譜的應用場景也在積極開發中。 德國Ferdinand Braun研究所的研究人員在瑞士的一個蘋果園采用位移差分拉曼光譜技術,克服室外背景陽光以及樣品熒光干擾,就蘋果皮和蘋果樹葉進行了SERDS測量,獲得了蘋果的指紋特征。該團隊還基于差分拉曼技術進行了針對人體健康的人體皮膚中胡蘿卜素的檢測研究,實現了標準樣品0.05nmol/g的檢出限。 針對紅酒中酒精和甲醇的檢測,眾所周知紅酒具有很高的熒光信號,美國和克羅地亞研究人員,通過位移激發差分拉曼技術在譜圖中恢復了葡萄酒中乙醇和甲醇的光譜,通過400次平均實現對含量在0.05%甲醇的檢測。 申貝開發團隊采用785nm,間距1nm的差分拉曼系統,結合團隊開發的差分拉曼解調和去噪算法,對弱激發下的樣品拉曼特征也進行了相關研究。 科技開發的目的絕不僅僅是技術的更新升級,如何能將技術應用與市場熱點需求深入結合,將科技成果轉換為社會生產力才是關鍵。Senbe開發團隊推出的位移差分拉曼光譜技術新品突破性的解決了拉曼光譜熒光干擾的問題,進一步優化和完善了拉曼光譜快檢性能,拓寬了拉曼光譜的研究和應用領域,對促進拉曼光譜領域的科學技術與理論發展做出了重要貢獻。期待Senbe開發團隊以及更多的拉曼領域科研工作者通過不懈的努力去探索和發展位移差分拉曼光譜這一新興技術,將**的拉曼光譜技術轉化為科技成果并投入規模化生產,讓便攜式拉曼檢測技術變得更為實用和方便。
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