1. Configurazione del sistema <ol><li> F-7000 Spettrofotometro a fluorescenza dotato di alta fotomoltiplicatore gamma di sensibilità estesa R-928F rivelatore. </li><li> F-7000 Accessori: Rodamina B, diffusore, filtro rosso e sub-standard sorgente di luce sono stati utilizzati per generare i fattori di correzione spettrali dello strumento. </li><li> Accessorio Yield Quantum misura, che comprende: 60 mm Integrare sfera, piastrelle in ossido di alluminio bianche, Spectralon bianco standard, cellule polvere (2 sexies), polvere di ossido di alluminio e software resa quantica. </li><li> Generatore programma rapporto e il modello appropriato verrà utilizzato per il calcolo delle coordinate di cromaticità. </li></ol> 2. Configurazione del sistema <ol><li> Accendere il F-7000 Hitachi spettrofotometro a fluorescenza e attendere che la lampada allo xeno per scaldarsi per un&#39;ora. Iniziare a utilizzare il vano standard del campione (portacuvette) installato nello strumento. </li></ol> 3. Acquisition di integrare i fattori di correzione Sphere Quando si misurano i fattori di correzione Integrazione Sphere, il software seleziona automaticamente i parametri del test di misura elencati nella Tabella 1. <table border="1"><tbody><tr><td colspan="2"> Condizioni analitiche </td></tr><tr><td> Misura </td><td> Lunghezza d&#39;onda di scansione </td></tr><tr><td> Modalità di scansione </td><td> Sincrono </td></tr><tr><td> Dati in modalità </td><td> Fluorescenza </td></tr><tr><td> EM WL </td><td> 200 nm </td></tr><tr><td> EX Inizio WL </td><td> 200 nm </td></tr><tr><td> Fine WL EX </td><td> 900 nm </td></tr><tr><td> Velocità di scansione </td><td> 240 nm / min </td></tr><tr><td> Ritardare </td><td> 5,0 s </td></tr><tr><td> Slit EX </td><td> 5,0 nm </td></tr><tr><td> EM Slit </td><td> 20 nm </td></tr><tr><td> PMT di tensione </td><td> 250 V </td></tr><tr><td> Spettri corretti </td><td> ON </td></tr><tr><td> Risposta </td><td> Auto </td></tr></tbody></table> Tabella 1. 3,1. Acquisizione dei dati Diffusore <ol><li> Mettere diffusore nel vano campione standard e chiudere il vano del campione. </li><li> Fare clic sulla finestra di misura Yield Factor Correction Quantum e poi, sulla misurazione diffusore. </li><li> Immettere il nome del file: &quot;IS_factor_F70_diffuser&quot; per i dati diffusore e fare clic su OK (Video 1). </li><li> Dopo la misurazione, il file verrà salvato nella cartella &quot;corretta&quot; di FL Solutions. Figura 1 è un esempio di dati di misurazione del diffusore. </li></ol> 3.2. Acquisizione del fattore di correzione per nessun campione (di riferimento) &lt;ol&gt; <li> Rimuovere il vano standard del campione dallo strumento, negozio di diffusore, quindi installare la sfera di integrazione. </li><li> Riempire la cella di polvere con polvere di ossido di alluminio fino ad una altezza di almeno 25 mm per assicurarsi che la polvere copre interamente il porto della sfera d&#39;integrazione. Toccare il fondo della cella attentamente per compattare la polvere. </li><li> Posizionare la piastrella ossido di alluminio bianco nella porta di riferimento (P2) della sfera integratrice (quello rivolto verso l&#39;emissione monocromatore) e la cella polvere con ossido di alluminio nel porto campione (P1) della sfera integratrice (quello rivolto verso l&#39;eccitazione monocromatore ). </li><li> Fare clic sulla finestra Yield Misura Quantum Factor Correction, allora sull&#39;integrazione di misura Sphere (senza campione) (Video 2). </li><li> Il software vi ricorderà di impostare i campioni. Immettere il nome &quot;è senza sample&quot; e fare clic su OK. </li><li> Dopo la misurazione, il file verrà salvato nella cartella &quot;funzione di correzione<html> t &quot;di Solutions FL. Figura 2 è un esempio della sfera di integrazione con i dati di misurazione nessun campione. </li></ol> 3,3. Acquisizione del fattore di correzione in presenza di un campione: <ol><li> Rimuovere la cella con polvere di ossido di alluminio e sostituirlo con lo standard Spectralon bianco. (La norma Spectralon dovrebbe essere rivolto verso il monocromatore di eccitazione (P1)). </li><li> Fare clic sulla finestra Yield Misura Quantum Factor Correction e quindi sull&#39;integrazione di misura Sfera (con il campione). Il software vi ricorderà di impostare il materiale standard per la misurazione della riflettanza. </li><li> Immettere il nome: &quot;E &#39;con il campione&quot; per la sfera di integrazione con il file di dati di esempio e fare clic su OK (Video 3). </li><li> Dopo la misurazione, il file verrà salvato nella cartella &quot;corretta&quot; di FL Solutions. Figura 3 è un esempio della sfera d&#39;integrazione con i dati di misura del campione. </li></ol>&quot;&gt; NOTA: Nel caso sia necessario utilizzare i filtri di cut-off per bloccare secondo light scattering ordine sul lato delle emissioni che interferiscono con il picco di fluorescenza, è necessario misurare una linea di base utilizzando solo il diffusore e anche il diffusore e il filtro del caso, tali. file di dati verranno utilizzati dal software per il calcolo resa quantica. In pratica si consiglia di misurare tutti i filtri cut-off come parte della configurazione iniziale del sistema. 4. Esempio di misura (Salicilato di sodio in polvere) Misurazione resa Quantum comporta l&#39;acquisizione di uno spettro di emissione sia no-campione (di riferimento) e in presenza di un campione. Selezionare i parametri analitici di misurazione come segue: <ol><li> Fare clic sul pulsante &quot;Metodo&quot; e nella scheda Generale scansione lunghezza d&#39;onda di selezionare la modalità di misurazione e immettere le informazioni appropriate per l&#39;operatore e gli accessori(Video 4). </li><li> Fare clic sulla scheda &quot;Instrument&quot; e inserire i parametri di misura per lo strumento come indicato nella Tabella 2 (video 5). </li></ol><table border="1"><tbody><tr><td colspan="2"> Condizioni analitiche </td></tr><tr><td> Misura </td><td> Lunghezza d&#39;onda di scansione </td></tr><tr><td> Modalità di scansione </td><td> Emissione </td></tr><tr><td> Dati in modalità </td><td> Fluorescenza </td></tr><tr><td> EX WL </td><td> 350 nm </td></tr><tr><td> EM Inizio WL </td><td> 330 nm </td></tr><tr><td> EM Fine WL </td><td> 600 nm </td></tr><tr><td> Velocità di scansione </td><td> 1200 nm / min </td></tr><tr><td> Ritardare </td><td> 0 s </td></tr><tr><td> Slit EX </td><td> 5,0 nm </td></tr><tr><td> EM Slit </td><td> 5,0 nm </td></tr><tr><td> PMT di tensione </td><td> 350 V </td></tr><tr><td> Spettri corretti </td><td> ON </td></tr><tr><td> Risposta </td><td> Auto </td></tr><tr><td> Spettri corretti </td><td> ON </td></tr></tbody></table> Tabella 2. <ol start="3"><li> Non sono necessarie ulteriori impostazioni in questo momento dato che le impostazioni della scheda del monitor, elaborazione e report può essere effettuata dopo i dati sono stati misurati. Stiamo solo andando a leggere e poi fare clic sul pulsante OK, al fine di impostare i parametri di misurazione scelte nello strumento (Video 6). </li><li> Come opzione, le impostazioni selezionate potrebbero essere salvate per un uso futuro. Si procederà ora misurare l&#39;ossido di alluminio standard di riferimento con eccitazione diretta. </li><li> Posizionare la cella polvere con Al2O3 polvere nella porta di misura campione (P1) (davanti al fascio di eccitazione). </li><li> Fare clic sul pulsante &quot;campione&quot;e digitare il nome del campione: &quot;P1_Baseline_Al2O3&quot;, quindi fare clic sulla casella accanto a &quot;file Auto&quot;. Selezionare il nome della cartella e file per i dati: &quot;P1_Baseline_Al2O3&quot;, quindi fare clic su &quot;Salva&quot; e &quot;OK&quot; (Video 7). </li><li> Fare clic sul pulsante &quot;Misura&quot; per misurare il campione Al2O3. (Video 8), dopo l&#39;elaborazione dei dati si apre la finestra, clicca su &quot;Scale Auto Axis&quot; pulsante di regolazione della scala, per visualizzare il picco di diffusione con eccitazione diretta (Figura 4). </li><li> Ora si procederà misurare il campione di salicilato di sodio con eccitazione diretta. Fare clic sull&#39;icona &quot;Sample&quot; e inserire &quot;Salicilato P1_Sodium&quot; per il nome del campione e il file, quindi fare clic sul pulsante OK (Video 9). </li><li> Collocare il campione Salicilato di sodio nella cella polvere e nel porto P1 della sfera d&#39;integrazione (la porta di fronte al fascio di luce di eccitazione) e fare clic sul pulsante &quot;Misura&quot;. (Video 10) Quando il processo dei datiING finestra si apre, fare clic su &quot;Auto Scale Asse&quot; per regolare la scala e visualizzare la dispersione e picchi di fluorescenza. </li><li> In questo momento ripeteremo misurazioni per ossido di alluminio e salicilato di sodio con i campioni posti in porto P2 della sfera integratrice, al fine di leggere usando eccitazione indiretta. </li><li> Innanzitutto fate click sul pulsante &quot;Campione&quot; e digitare il nome del campione e il file: &quot;P2_Baseline_Al2O3&quot; per tutti e due (Video 11). </li><li> Spostare la piastrella ossido di alluminio bianco da P2 a P1 della sfera d&#39;integrazione e posizionare una cella riempita con polvere di ossido di alluminio in P2. </li><li> Fare clic sul pulsante &quot;Misura&quot; per leggere il campione (Video 12). </li><li> Per completare la misurazione del campione abbiamo bisogno di misurare il campione di salicilato di sodio mediante irradiazione indiretta. Per prima cosa digitare il campione e nomi di file come nei passi precedenti. Il nome sarà salicilato P2_Sodium (Video 13). </li><li> Collocare il campione salicilato di sodio nel porto P2 della sfera d&#39;integrazione e cliccare sul pulsante Misura (Video 14). </li></ol> 5. Quantum Yield Calcolo In primo luogo si procederà integrando il caricamento dei fattori di correzione sfera. <ol><li> Fare clic sul pulsante di calcolo resa quantica per aprire il programma di calcolo del quantum yield (Video 15). </li><li> Fare clic sul pulsante Impostazioni Quantum Yield Factor Correction (Video 16). </li><li> Fare clic sulla scheda Correzione sfera di integrazione e fare clic sulla casella accanto a &quot;correzione sfera integratrice&quot;, quindi fare clic sulla scheda Correzione filtro e assicurarsi che il &quot;filtro di correzione&quot; casella è selezionata, fare di nuovo clic sulla scheda Correzione sfera di integrazione (Video 17 ). </li><li> Fare clic sul pulsante Load della sezione Diffuse dati di misurazione, quindi selezionare il file &quot;IS_factor_F70 nessun campione&quot; ( <strong&gt; Video 18). </li><li> Selezionare il file &quot;IS_factor_F70_diffuser&quot; e quindi fare clic sul pulsante Carica (Video 19). </li><li> Fare clic sul pulsante Load dei dati di sfera integratrice di misura (senza campione) sezione (Video 20). </li><li> Selezionare l&#39;opzione &quot;IS_factor_F70 nessun campione&quot; file e quindi fare clic sul pulsante Carica (Video 21). </li><li> Fare clic sul pulsante Load dei dati di sfera integratrice di misura (con il campione) sezione (Video 22). </li><li> Selezionare l&#39;opzione &quot;IS_factor_F70 con il campione&quot; file e poi sul pulsante Carica (Video 23). </li><li> Lunghezza d&#39;onda normalizzato può essere lasciato a 600nm o portato al valore di lunghezza d&#39;onda in cui la correzione sfera di integrazione è uguale a 1. Per fare questo, assicurarsi che la casella davanti a &quot;Mostra finestra di calcolo resa quantica&quot; sia selezionato e fare clic sul pulsante OK della &quot;Impostazione fattore di rendimento Quantum&quot; Window, che si chiuderà questa finestra (Video 24). </li><li> Ora cliccate su &quot;Integrare Correzione Sphere&quot; scheda di &quot;Yield Calcolo Quantum&quot; finestra e regolare il cursore fino a quando il Integrare lettura correzione sfera è &quot;1&quot;, specificando la lunghezza d&#39;onda (Video 25). </li><li> Clicca su &quot;Setting Yield Factor Correction Quantum&quot; e se il cambiamento richiesto la lunghezza d&#39;onda normalizzata alla lettura ottenuto nella fase precedente e fare clic sul pulsante OK (Video 26). </li></ol> Il passo successivo è quello di caricare la linea di base ei dati di esempio dei file <ol start="13"><li> Clicca su &quot;Yield Calcolo Quantum&quot; tab (Video 27). </li><li> Caricare &quot;Data senza campione&quot; (file P1_Baseline_ Al2O3) per irraggiamento diretto cliccando sul pulsante di carico e carico &quot;dei dati con il campione&quot; (file salicilato P1_Sodium) per l&#39;irradiazione diretta (Video 28). </li><li&gt; Avanti si procederà a selezionare la &quot;dispersione&quot; e &quot;fluorescenza&quot; regioni (Video 29). </li><li> Ora si calcola la resa quantica di irradiazione diretta del campione. Fare clic sul pulsante &quot;Calcolo&quot; e leggere i risultati (Video 30). Avremo bisogno di questi dati per il calcolo finale della resa quantica per il campione prendendo in considerazione l&#39;eccitazione indiretta. </li><li> Fare clic sul file di testo e salvare i dati con il nome file &quot;irradiazione QY Direct&quot; (Video 31). </li><li> Utilizzando i dati dei file P2_Baseline_Al2O3 e salicilato P2_Sodium, calcoleremo resa quantica per l&#39;eccitazione indiretta (Video 32) Ora dobbiamo salvare i dati per il calcolo del rendimento finale Quantum. </li><li> Fare clic sul file di testo e salvare il testo file di dati con il nome di &quot;irraggiamento QY indiretta&quot; (Video 33) Ora dobbiamo aprire i due file di testo in Excel con i dati di resa quantica di direzionet eccitazione e indiretta. Infine si calcola la resa quantica per il campione incluso l&#39;effetto di eccitazione indiretta, utilizzando la formula seguente: </li></ol> Φ = Φd-(1-Ad) ΦI Dove: Φ è la resa corretta quantum tenendo conto di eccitazione indiretta Φd è il rendimento interno Quantum con eccitazione diretta. (Internal resa quantica = quantità di fluorescenza / quantità di luce di eccitazione assorbita.) Ad è l&#39;assorbenza per l&#39;eccitazione diretta. (Questo è il rapporto della quantità di fascio di eccitazione assorbita dal campione). (Assorbanza = (Arex - CsEx) / Arex, dove Arex è la quantità di luce di eccitazione e CsEx è la quantità di luce riflessa) ΦI è il rendimento interno Quantum con Indirect eccitazione Φ = 0,536 - (1-0,848) 0,420 Calcolato Φ = 0,47216 6. Calcolo della cromaticità <ol><li> Useremo opzionale Report Generator software con un modello preparato per il calcolo di cromaticità. </li><li> Aprire il file di dati salicilato P1_Sodium (Video 34). </li><li> Fare clic sul pulsante &quot;Proprietà&quot;, quindi la scheda &quot;Report&quot;. In &quot;Output&quot; &quot;foglio generatore di stampa Usa&quot;, selezionare dal menu a discesa. In &quot;Stampare articoli&quot; template selezionare &quot;FL70Std01_Color-chart.xls&quot; e quindi fare clic sul pulsante &quot;Apri&quot;. Non è necessario selezionare lunghezze d&#39;onda e l&#39;intervallo, poiché ciò viene eseguito automaticamente dal generatore relazione (Video 35). </li><li> Il passo successivo consiste nel creare il rapporto. Fare clic sulla scheda &quot;Report&quot; e la macro per la creazione del report verrà eseguito e salvato nella cartella &quot;Report&quot; in formato Excel con il nome del campione (Video 36). &lt;<html> / Li&gt; <li> In questo momento siamo in grado di aprire il report per visualizzare i dati di colore (Video 37). </li></ol> 7. Segreti del successo <ol><li> Utilizzare campioni freschi. </li><li> Essere consapevoli del fatto che il materiale di diversi produttori potrebbe dare risultati diversi. </li><li> Toccare il fondo della cella per compattare la polvere campione e presentano una superficie uniforme per la misurazione. </li><li> Proteggere i campioni dalla luce. Si deteriorano con l&#39;esposizione alla luce. </li><li> Provare a utilizzare una velocità di scansione per minimizzare l&#39;esposizione del campione alla luce. </li></ol> 8. Risultati rappresentativi 8,1. Salicilato di sodio è noto per avere una resa quantica di 0,4-0,5 <img src="/files/ftp_upload/3066/3066fig1.jpg" alt="Figura 1" /> Figura 1. <a href="http://jove.com/files/ftp_upload/3066/3066fig1large.jpg" target="_blank">Clicca qui per ingrandire la figura</a> . iles/ftp_upload/3066/3066fig2.jpg &quot;alt =&quot; Figura 1 &quot;/&gt; Figura 2. <a href="http://jove.com/files/ftp_upload/3066/3066fig2large.jpg" target="_blank">Clicca qui per ingrandire la figura</a> . <img src="/files/ftp_upload/3066/3066fig3.jpg" alt="Figura 1" /> Figura 3. <a href="http://jove.com/files/ftp_upload/3066/3066fig3large.jpg" target="_blank">Clicca qui per ingrandire la figura</a> .

<ol>
	<li>. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Quantum Yield Measurement of Sodium Salicylate. FL080002, 1 (2008).</li><li>Lakowicz, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Principles+of+Fluorescence+Spectroscopy.">Principles of Fluorescence Spectroscopy.</a> Science and Business Media, LLC. 60, (2006).</li><li>Horigome, J., Wakui, T., Shirasaki, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Simple+Correction+Method+for+Determination+of+Absolute+Fluorescence+Quantum+Yields+of+Solid+Samples+with+a+conventional+Fluorescence+Spectrophotometer.">A Simple Correction Method for Determination of Absolute Fluorescence Quantum Yields of Solid Samples with a conventional Fluorescence Spectrophotometer.</a> Bunseki Kagako. 58 (6), 553-559 (2009).</li></ol>

Luis A. Moreno è impiegato da Hitachi High Technologies America, che produce lo strumento utilizzato in questo articolo.

<table border="1"><tbody><tr><td> Nome del reattivo </td><td> Azienda </td><td> Numero di catalogo </td><td> Comments </td></tr><tr><td> Salicilato di sodio in polvere </td><td> Wako </td><td> 191-03142 </td><td> Mol. Peso 160,10 </td></tr></tbody></table>

absolute quantum yield measurement of powder samples

Misurazione della resa quantica di fluorescenza è diventato uno strumento importante nella ricerca di nuove soluzioni per lo sviluppo, la valutazione, il controllo qualità e ricerca di illuminazione, apparecchiature AV, materiale organico EL, film, filtri e sonde fluorescenti per la bio-industria. Resa Quantum viene calcolato come rapporto del numero di fotoni assorbiti, al numero di fotoni emessi da un materiale. Maggiore è la resa quantica, migliore è l&#39;efficienza del materiale fluorescente. Per i rilievi presentati in questo video, useremo il Hitachi F-7000 spettrofotometro a fluorescenza equipaggiato con la resa quantica di misura Generator accessori e relazione sul programma. Tutte le informazioni fornite applica a questo sistema. Misurazione del rendimento quantico in campioni di polvere viene eseguita la procedura seguente: <ol><li> Generazione di fattori di correzione dello strumento per l&#39;eccitazione e emissioni monocromatori. Questo è un requisito importante per la corretta misurazione della resa quantica. È stata eseguita in anticipo per il campo di misura completa dello strumento e non verrà mostrato in questo video a causa di limitazioni di tempo. </li><li> Misurazione di integrare i fattori di correzione sfera. Lo scopo di questa fase è di prendere in considerazione le caratteristiche di riflettività della sfera di integrazione utilizzato per le misurazioni. </li><li> Di riferimento e la misura del campione con eccitazione diretta e indiretta di eccitazione. </li><li> Quantum calcolo di rendimento servendosi di eccitazione diretto e indiretto. Eccitazione è diretta quando il campione si affaccia direttamente sul fascio di eccitazione, che sarebbe il sistema di misura normale. Tuttavia, perché usiamo una sfera di integrazione, una parte dei fotoni emessi derivanti dalla fluorescenza campione sono riflessi dalla sfera d&#39;integrazione e si ri-eccitare il campione, quindi abbiamo bisogno di prendere in considerazione l&#39;eccitazione indiretta. Questo è accomplished misurando il campione posizionato nel porto di fronte al monocromatore di emissione, il calcolo indiretta resa quantica e correggendo il calcolo diretto resa quantica. </li><li> Corretto il calcolo resa quantica. </li><li> Coordinate di cromaticità calcolo utilizzando Generator programma Report. </li></ol> Gli F-7000 Hitachi Quantum Resa di misura i vantaggi del sistema di offerta per questa applicazione, come segue: <ul><li> Alta sensibilità (S / N ratio 800 o migliore RMS). Signal è la banda Raman dell&#39;acqua misurato nelle seguenti condizioni: lunghezza d&#39;onda 350 nm Ex, Ex passa banda e Em 5 nm, la risposta 2 sec), si misura il rumore al massimo del picco Raman. Alta sensibilità consente di misurare campioni anche con una bassa resa quantica. Usando questo sistema abbiamo misurato rese quantiche di soli 0,1 per un campione di acido salicilico e alta come 0,8 per un campione di magnesio tungstato. </li><li> Misurazione di alta precisione con una gamma dinamica di 6 ordini digrandezza consente misurazioni di entrambi i picchi di scattering taglienti con alta intensità, come pure ampie picchi di fluorescenza di bassa intensità alle stesse condizioni. </li><li> Elevata misura ridotta esposizione alla luce e al campione, a causa di una elevata velocità di scansione fino a 60.000 nm / minuto e una funzione di scatto automatico. </li><li> Misurazione della resa quantica su una vasta gamma di lunghezze d&#39;onda da 240 a 800 nm. </li><li> Accurate misurazioni della resa quantica sono il risultato di raccolta risposta spettrale strumento e integrare i fattori di correzione sfera prima di misurare il campione. </li><li> Grande selezione dei parametri calcolati forniti dal software dedicato e facile da usare. </li></ul> Durante il video si misurerà salicilato di sodio in polvere che è noto per avere un valore quantico resa di 0,4 a 0,5.

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Absolute Quantum Yield Measurement of Powder Samples

In questo video vi mostreremo misurare e calcolare assoluta resa quantica e cromaticità coordinate direttamente nei campioni di polvere secondo i Hitachi F-7000 Sistema di Yield Quantum misura.

Absolute Quantum la misurazione del rendimento dei campioni di polvere

Measurement of fluorescence quantum yield has become an important tool in the search for new solutions in the development, evaluation, quality control and ...

absolute-quantum-yield-measurement-of-powder-samples

Universidad de Cartagena UDEC

Research

JoVE Journal

Biology

27.9K Views.  Hitachi High Technologies America. In questo video vi mostreremo misurare e calcolare assoluta resa quantica e cromaticità coordinate direttamente nei campioni di polvere secondo i Hitachi F-7000 Sistema di Yield Quantum misura.

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Compact Quantum Dots for Single-molecule Imaging

Single-molecule imaging is an important tool for understanding the mechanisms of biomolecular function and for visualizing the spatial and temporal heterogeneity of molecular behaviors that underlie cellular biology 1-4. To image an individual molecule of interest, it is typically conjugated to a fluorescent tag (dye, protein, bead, or quantum dot) and observed with epifluorescence or total internal reflection fluorescence (TIRF) microscopy. While dyes and fluorescent proteins have been the mainstay of fluorescence imaging for decades, their fluorescence is unstable under high photon fluxes necessary to observe individual molecules, yielding only a few seconds of observation before complete loss of signal. Latex beads and dye-labeled beads provide improved signal stability but at the expense of drastically larger hydrodynamic size, which can deleteriously alter the diffusion and behavior of the molecule under study.
Quantum dots (QDs) offer a balance between these two problematic regimes. These nanoparticles are composed of semiconductor materials and can be engineered with a hydrodynamically compact size with exceptional resistance to photodegradation 5. Thus in recent years QDs have been instrumental in enabling long-term observation of complex macromolecular behavior on the single molecule level. However these particles have still been found to exhibit impaired diffusion in crowded molecular environments such as the cellular cytoplasm and the neuronal synaptic cleft, where their sizes are still too large 4,6,7.
Recently we have engineered the cores and surface coatings of QDs for minimized hydrodynamic size, while balancing offsets to colloidal stability, photostability, brightness, and nonspecific binding that have hindered the utility of compact QDs in the past 8,9. The goal of this article is to demonstrate the synthesis, modification, and characterization of these optimized nanocrystals, composed of an alloyed HgxCd1-xSe core coated with an insulating CdyZn1-yS shell, further coated with a multidentate polymer ligand modified with short polyethylene glycol (PEG) chains (Figure 1). Compared with conventional CdSe nanocrystals, HgxCd1-xSe alloys offer greater quantum yields of fluorescence, fluorescence at red and near-infrared wavelengths for enhanced signal-to-noise in cells, and excitation at non-cytotoxic visible wavelengths. Multidentate polymer coatings bind to the nanocrystal surface in a closed and flat conformation to minimize hydrodynamic size, and PEG neutralizes the surface charge to minimize nonspecific binding to cells and biomolecules. The end result is a brightly fluorescent nanocrystal with emission between 550-800 nm and a total hydrodynamic size near 12 nm. This is in the same size range as many soluble globular proteins in cells, and substantially smaller than conventional PEGylated QDs (25-35 nm).

We describe the preparation of colloidal quantum dots with minimized hydrodynamic size for single-molecule fluorescence imaging. Compared to conventional quantum dots, these nanoparticles are similar in size to globular proteins and are optimized for single-molecule brightness, stability against photodegradation, and resistance to nonspecific binding to proteins and cells.

Compact Quantum Dots per singola molecola Imaging

Single-molecule imaging is an important tool for  understanding the mechanisms of biomolecular function and for visualizing the  spatial and temporal ...

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Structural Information from Single-molecule FRET Experiments Using the Fast Nano-positioning System

Single-molecule F&#246;rster Resonance Energy Transfer (smFRET) can be used to obtain structural information on biomolecular complexes in real-time. Thereby, multiple smFRET measurements are used to localize an unknown dye position inside a protein complex by means of trilateration. In order to obtain quantitative information, the Nano-Positioning System (NPS) uses probabilistic data analysis to combine structural information from X-ray crystallography with single-molecule fluorescence data to calculate not only the most probable position but the complete three-dimensional probability distribution, termed posterior, which indicates the experimental uncertainty. The concept was generalized for the analysis of smFRET networks containing numerous dye molecules. The latest version of NPS, Fast-NPS, features a new algorithm using Bayesian parameter estimation based on Markov Chain Monte Carlo sampling and parallel tempering that allows for the analysis of large smFRET networks in a comparably short time. Moreover, Fast-NPS allows the calculation of the posterior by choosing one of five different models for each dye, that account for the different spatial and orientational behavior exhibited by the dye molecules due to their local environment.
Here we present a detailed protocol for obtaining smFRET data and applying the Fast-NPS. We provide detailed instructions for the acquisition of the three input parameters of Fast-NPS: the smFRET values, as well as the quantum yield and anisotropy of the dye molecules. Recently, the NPS has been used to elucidate the architecture of an archaeal open promotor complex. This data is used to demonstrate the influence of the five different dye models on the posterior distribution.

We present the setup and experimental procedure to obtain smFRET data from large donor-acceptor networks with a TIRF microscope. The step-by-step analysis of these measurements with the Bayesian inference software Fast-NPS yields high-resolved structural information via the application of adapted dye models.

Informazioni strutturale da singola molecola di FRET esperimenti usando il Nano-Positioning System Veloce

Single-molecule F&#246;rster Resonance Energy Transfer (smFRET) can be used to obtain structural information on biomolecular complexes in real-time. ...

Biochimica

Quantification of Heavy Metals and Other Inorganic Contaminants on the Productivity of Microalgae

Increasing demand for renewable fuels has researchers investigating the feasibility of alternative feedstocks, such as microalgae. Inherent advantages include high potential yield, use of non-arable land and integration with waste streams. The nutrient requirements of a large-scale microalgae production system will require the coupling of cultivation systems with industrial waste resources, such as carbon dioxide from flue gas and nutrients from wastewater. Inorganic contaminants present in these wastes can potentially lead to bioaccumulation in microalgal biomass negatively impact productivity and limiting end use. This study focuses on the experimental evaluation of the impact and the fate of 14 inorganic contaminants (As, Cd, Co, Cr, Cu, Hg, Mn, Ni, Pb, Sb, Se, Sn, V and Zn) on Nannochloropsis salina growth. Microalgae were cultivated in photobioreactors illuminated at 984 &#181;mol m-2 sec-1 and maintained at pH 7 in a growth media polluted with inorganic contaminants at levels expected based on the composition found in commercial coal flue gas systems. Contaminants present in the biomass and the medium at the end of a 7 day growth period were analytically quantified through cold vapor atomic absorption spectrometry for Hg and through inductively coupled plasma mass spectrometry for As, Cd, Co, Cr, Cu, Mn, Ni, Pb, Sb, Se, Sn, V and Zn. Results show N. salina is a sensitive strain to the multi-metal environment with a statistical decrease in biomass yieldwith the introduction of these contaminants. The techniques presented here are adequate for quantifying algal growth and determining the fate of inorganic contaminants.

Integration of microalgal cultivation with industrial flue gas will ultimately introduce heavy metals and other inorganic compounds into the growth media. This study presents a procedure used to determine the end fate and impact of heavy metals and inorganic contaminants on the growth of Nannochloropsis salina grown in photobioreactors.

Quantificazione dei metalli pesanti e altri contaminanti inorganici sulla produttività delle microalghe

Increasing demand for renewable fuels has researchers investigating the feasibility of alternative feedstocks, such as microalgae. Inherent advantages ...

Ambiente

Quantification of Hydrogen Concentrations in Surface and Interface Layers and Bulk Materials through Depth Profiling with Nuclear Reaction Analysis

Nuclear reaction analysis (NRA) via the resonant 1H(15N,&#945;&#947;)12C reaction is a highly effective method of depth profiling that quantitatively and non-destructively reveals the hydrogen density distribution at surfaces, at interfaces, and in the volume of solid materials with high depth resolution. The technique applies a 15N ion beam of 6.385 MeV provided by an electrostatic accelerator and specifically detects the 1H isotope in depths up to about 2 &#956;m from the target surface. Surface H coverages are measured with a sensitivity in the order of ~1013 cm-2 (~1% of a typical atomic monolayer density) and H volume concentrations with a detection limit of ~1018 cm-3 (~100 at. ppm). The near-surface depth resolution is 2-5 nm for surface-normal 15N ion incidence onto the target and can be enhanced to values below 1 nm for very flat targets by adopting a surface-grazing incidence geometry. The method is versatile and readily applied to any high vacuum compatible homogeneous material with a smooth surface (no pores). Electrically conductive targets usually tolerate the ion beam irradiation with negligible degradation. Hydrogen quantitation and correct depth analysis require knowledge of the elementary composition (besides hydrogen) and mass density of the target material. Especially in combination with ultra-high vacuum methods for in-situ target preparation and characterization, 1H(15N,&#945;&#947;)12C NRA is ideally suited for hydrogen analysis at atomically controlled surfaces and nanostructured interfaces. We exemplarily demonstrate here the application of 15N NRA at the MALT Tandem accelerator facility of the University of Tokyo to (1) quantitatively measure the surface coverage and the bulk concentration of hydrogen in the near-surface region of a H2 exposed Pd(110) single crystal, and (2) to determine the depth location and layer density of hydrogen near the interfaces of thin SiO2 films on Si(100).

We illustrate the application of 1H(15N,&#945;&#947;)12C resonant nuclear reaction analysis (NRA) to quantitatively evaluate the density of hydrogen atoms on the surface, in the volume, and at an interfacial layer of solid materials. The near-surface hydrogen depth profiling of a Pd(110) single crystal and of SiO2/Si(100) stacks is described.

La quantificazione delle concentrazioni di idrogeno in superficie e di interfaccia Livelli e materiale sfuso attraverso profili di profondità con l&#39;analisi reazione nucleare

Nuclear reaction analysis (NRA) via the resonant 1H(15N,&#945;&#947;)12C reaction is a highly effective method of depth profiling that quantitatively and ...

Quantifying X-Ray Fluorescence Data Using MAPS

The quantification of X-ray fluorescence (XRF) microscopy maps by fitting the raw spectra to a known standard is crucial for evaluating chemical composition and elemental distribution within a material. Synchrotron-based XRF has become an integral characterization technique for a variety of research topics, particularly due to its non-destructive nature and its high sensitivity. Today, synchrotrons can acquire fluorescence data at spatial resolutions well below a micron, allowing for the evaluation of compositional variations at the nanoscale. Through proper quantification, it is then possible to obtain an in-depth, high-resolution understanding of elemental segregation, stoichiometric relationships, and clustering behavior.
This article explains how to use the MAPS fitting software developed by Argonne National Laboratory for the quantification of full 2-D XRF maps. We use as an example results from a Cu(In,Ga)Se2 solar cell, taken at the Advanced Photon Source beamline 2-ID-D at Argonne National Laboratory. We show the standard procedure for fitting raw data, demonstrate how to evaluate the quality of a fit and present the typical outputs generated by the program. In addition, we discuss in this manuscript certain software limitations and offer suggestions for how to further correct the data to be numerically accurate and representative of spatially resolved, elemental concentrations.

Here, we demonstrate the use of the X-ray fluorescence fitting software, MAPS, created by Argonne National Laboratory for the quantification of fluorescence microscopy data. The quantified data that results is useful for understanding the elemental distribution and stoichiometric ratios within a sample of interest.

Quantificare i dati di fluorescenza di raggi x utilizzando le mappe

The quantification of X-ray fluorescence (XRF) microscopy maps by fitting the raw spectra to a known standard is crucial for evaluating chemical ...

Chimica

Reliable Mechanochemistry: Protocols for Reproducible Outcomes of Neat and Liquid Assisted Ball-mill Grinding Experiments

The equilibrium outcomes of ball mill grinding can dramatically change as a function of even tiny variations in the experimental conditions such as the presence of very small amounts of added solvent. To reproducibly and accurately capture this sensitivity, the experimentalist needs to carefully consider every single factor that can affect the ball mill grinding reaction under investigation, from ensuring the grinding jars are clean and dry before use, to accurately adding the stoichiometry of the starting materials, to validating that the delivery of solvent volume is accurate, to ensuring that the interaction between the solvent and the powder is well understood and, if necessary, a specific soaking time is added to the procedure. Preliminary kinetic studies are essential to determine the necessary milling time to achieve equilibrium. Only then can exquisite phase composition curves be obtained as a function of the solvent concentration under ball mill liquid assisted grinding (LAG). By using strict and careful procedures analogous to the ones here presented, such milling equilibrium curves can be obtained for virtually all milling systems. The system we use to demonstrate these procedures is a disulfide exchange reaction starting from the equimolar mixture of two homodimers to obtain at equilibrium quantitative heterodimer. The latter is formed by ball mill grinding as two different polymorphs, Form A and Form B. The ratio R = [Form B] / ([Form A] + [Form B]) at milling equilibrium depends on the nature and concentration of the solvent in the milling jar.

We present detailed procedures to produce experimental equilibrium curves of the phase composition as a function of solvent concentration in a solid state system under milling conditions.

MECCANOCHIMICA affidabile: Protocolli per risultati riproducibili di Neat e liquido assistita esperimenti di macinazione mulini a palle

The equilibrium outcomes of ball mill grinding can dramatically change as a function of even tiny variations in the experimental conditions such as the ...

Synthesis of In37P20(O2CR)51 Clusters and Their Conversion to InP Quantum Dots

This text presents a method for the synthesis of In37P20(O2C14H27)51 clusters and their conversion to indium phosphide quantum dots. The In37P20(O2CR)51 clusters have been observed as intermediates in the synthesis of InP quantum dots from molecular precursors (In(O2CR)3, HO2CR, and P(SiMe3)3) and may be isolated as a pure reagent for subsequent study and use as a single-source precursor. These clusters readily convert to crystalline and relatively monodisperse samples of quasi-spherical InP quantum dots when subjected to thermolysis conditions in the absence of additional precursors above 200 &#176;C. The optical properties, morphology, and structure of both the clusters and quantum dots are confirmed using UV-Vis spectroscopy, photoluminescence spectroscopy, transmission electron microscopy, and powder X-ray diffraction. The molecular symmetry of the clusters is additionally confirmed by solution-phase 31P NMR spectroscopy. This protocol demonstrates the preparation and isolation of atomically-precise InP clusters, and their reliable and scalable conversion to InP QDs.

Synthesis of In37P20O2CR51 Clusters and Their Conversion to InP Quantum Dots

A protocol for the synthesis of In37P20(O2C14H27)51 clusters and their conversion to indium phosphide quantum dots is presented.

Sintesi di in37P20(O2CR)51 cluster e la loro conversione in INP Quantum Dots

This text presents a method for the synthesis of In37P20(O2C14H27)51 clusters and their conversion to indium phosphide quantum dots. The In37P20(O2CR)51 ...

Three-Dimensional Particle Shape Analysis Using X-ray Computed Tomography: Experimental Procedure and Analysis Algorithms for Metal Powders

Measuring the size distribution of the particles in a powder is a common activity in science and industry. Measuring the shape distribution of the particles is much less common. However, the shape and size of powder particles are not independent quantities. All known size/shape measurement techniques either assume a spherical shape or measure the shape in two dimensions only. The X-ray computed tomography (XCT) based method presented here measures both size and shape in 3D without making any assumptions. Starting from a 3D image of particles, the method can mathematically classify particles according to shape, for example particles composed of several smaller particles welded together as opposed to single particles that are not necessarily spherical. Of course, defining a single number as the &#34;size&#34; or &#34;shape&#34; of a random non-spherical particle is not possible in principle, leading to many ways to estimate particle size and shape via various interlinked parameters, which can all be generated from this complete 3D characterization in the form of averages and distributions. The necessary experimental procedures, mathematical analysis, and computer analysis are described and an example is given for a metal powder. The technique is limited to particles that can be imaged by XCT with a minimum of about 1000 voxels per particle volume.

The size and shape of powder particles are not independent quantities. Usual measurement techniques do not measure these intertwined parameters in three dimensions (3D). A 3D measurement/analysis technique is described, based on X-ray computed tomography, which can measure size and shape and classify powder particles according to both parameters.

Measuring the size distribution of the particles in a powder is a common activity in science and industry. Measuring the shape distribution of the ...

UV-Vis Spectroscopic Characterization of Nanomaterials in Aqueous Media

The physicochemical characterization of nanomaterials (NMs) is often an analytical challenge, due to their small size (at least one dimension in the nanoscale, i.e. 1&#8211;100 nm), dynamic nature, and diverse properties. At the same time, reliable and repeatable characterization is paramount to ensure safety and quality in the manufacturing of NM-bearing products. There are several methods available to monitor and achieve reliable measurement of nanoscale-related properties, one example of which is Ultraviolet-Visible Spectroscopy (UV-Vis). This is a well-established, simple, and inexpensive technique that provides non-invasive and fast real-time screening evaluation of NM size, concentration, and aggregation state. Such features make UV-Vis an ideal methodology to assess the proficiency testing schemes (PTS) of a validated standard operating procedure (SOP) intended to evaluate the performance and reproducibility of a characterization method. In this paper, the PTS of six partner laboratories from the H2020 project ACEnano were assessed through an interlaboratory comparison (ILC). Standard gold (Au) colloid suspensions of different sizes (ranging 5&#8211;100 nm) were characterized by UV-Vis at the different institutions to develop an implementable and robust protocol for NM size characterization.

This study presents the benchmarking results for an interlaboratory comparison (ILC) designed to test the standard operating procedure (SOP) developed for gold (Au) colloid dispersions characterized by ultraviolet-visible Spectroscopy (UV-Vis), amongst six partners from the H2020 ACEnano project for sample preparation, measurement, and analysis of the results.

Caratterizzazione spettroscopica UV-Vis di nanomateriali in mezzi acquosi

The physicochemical characterization of nanomaterials (NMs) is often an analytical challenge, due to their small size (at least one dimension in the ...

Determination of the Photoisomerization Quantum Yield of a Hydrazone Photoswitch

Photoswitching organic molecules that undergo light-driven structural transformations are key components to construct adaptive molecular systems, and they are utilized in a wide variety of applications. In most studies employing photoswitches, several important photophysical properties such as maximum wavelengths of absorption and emission, molar attenuation coefficient, fluorescence lifetime, and photoisomerization quantum yield are carefully determined to investigate their electronic states and transition processes. However, measurement of the photoisomerization quantum yield, the efficiency of photoisomerization with respect to the absorbed photons, in a typical laboratory setting is often complicated and prone to error because it requires the implementation of rigorous spectroscopic measurements and calculations based on an appropriate integration method. This article introduces a set of procedures to measure the photoisomerization quantum yield of a bistable photoswitch using a photochromic hydrazone. We anticipate that this article will be a useful guide for the investigation of bistable photoswitches that are being increasingly developed.

Photoisomerization quantum yield is a fundamental photophysical property that should be accurately determined in the investigation of newly developed photoswitches. Here, we describe a set of procedures to measure the photoisomerization quantum yield of a photochromic hydrazone as a model bistable photoswitch.

Determinazione della resa quantistica di fotoisomerazione di un interruttore foto Hydrazone

Photoswitching organic molecules that undergo light-driven structural transformations are key components to construct adaptive molecular systems, and they ...

Absolute Quantum la misurazione del rendimento dei campioni di polvere

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