荧光EEM平滑教程(去除散射)

2023-10-20 00:44

本文主要是介绍荧光EEM平滑教程(去除散射),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

说明:本文为drEEM工具箱官网教程《Smoothing EEMs》的笔记。

瑞利散射是一种弹性散射。来自激发源的光子遇到溶液中的分子之后,反弹到各个方向。 最重要的是,瑞利散射(的发射波长)总是与激发波长完全相等。 因此,EEM中的瑞利散射表达式为Ex=Em

拉曼散射是一种非弹性散射。与瑞利散射相比,来自激发源的光子比例要小得多,它们冲击分子并造成非弹性散射。

对角线散射信号不能用于PARAFAC建模,因为它们的行为不是三线性的,需要进行处理。

一、确定散射切除参数

EEM中包含的散射有一阶瑞利、一阶拉曼、二阶瑞利、二阶拉曼,如下图所示。
在这里插入图片描述
下载本文顶部的资源Xstart.mat,将其导入工作区。该文件含有一个变量Xstart,类型为drEEM-dataset。

执行命令eemreview(Xstart,'samples',10),弹出窗口。点击Spectra按钮,鼠标变为定位十字。在对角线上选择一个峰,使得ex线在此处穿过两个峰。左键单击,可在em图中看到2个尖峰,黑线穿过的是预测的拉曼峰,红线穿过的是预测的瑞利峰。根据尖峰两侧的曲线走势,可以修复出尖峰处的原始数据。
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(1)一阶拉曼、二阶瑞利
①将光标移到em图上,读取2个尖峰顶的Y值。
②接下来确定散射峰的边界。读取尖峰两端的X值。
③以尖峰顶为界,可以将散射峰分为左右两个部分,即小于部分和大于部分。
④确定Ram1,Ray2参数:参数取值为二元组[大于部分区间长度 小于部分区间长度]。使用smootheem函数移除散射。示例命令:eemreview(smootheem(Xstart,[ ],[9 11],[16 14],[ ],[0 0 0 0],[],3382,0))

(2)一阶瑞利
观察ex图,可以看到曲线的末尾部分与横轴重合。这些零值可能是散射归零造成的。然而,这样的数据是有问题的,因为散射可能掩盖了有机物荧光。因此,应该移除这些零值。
①从ex图确定曲线与横轴交点到散射竖线的距离,作为右半长度。
②从em图确定曲线与横轴交点到散射竖线的距离,作为左半长度。
③确定Ray1参数:[左半长度 右半长度]。使用smootheem函数移除散射。示例命令:eemreview(smootheem(Xstart,[7 6],[9 11],[16 14],[ ],[0 0 0 0],[],3382,0))

(3)二阶拉曼
在二阶拉曼区域,等高线不平滑,但很难辨认出散射对角线。
①通过遍历,找出散射明显的样本,如下图所示。
②点击Spectra按钮,然后单击散射峰。在em图中找到黑色竖线,以其为界将散射峰分为左右两个部分,即小于部分和大于部分。
③确定Ram2参数:[大于部分长度 小于部分长度]。使用smootheem函数移除散射。示例命令:ds = smootheem(Xstart,[7 6],[9 11],[16 14],[20 4],[0 0 0 0],[],3382,0)
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二、微调散射切除参数

可以使用scanview函数查看每一张光谱中的散射切除情况。DOM荧光是平滑而宽泛的(broad),而残留的散射残留则会表现为荧光骤增。然而,如果样本数较多,逐个检查将是枯燥乏味的。此时,可以使用spectralvariance函数。该函数可视化所有样本的差异,并将差异汇总到一个图(称为标准差EEM)中。

执行命令spectralvariance(ds),命令行输出的警告信息如下:

Some samples have very little signal (e.g. blanks) and thus likely negatively impact the
results 
Consider removing the sample(s):  7   8   9  10  86  87  88  89
If no blanks (or similar) samples are present, the issue may be samples with high fluorescence values instead.

(1)使用subdataset函数,OutSample取值[7:10 86:89]Xtemp=subdataset(ds,[7:10 86:89],[],[])。执行命令spectralvariance(Xtemp),这次没有警告信息。放大标准差EEM仔细观察,发现一阶瑞利散射两侧等高线密集(看起来像阴影,称为残余),如下图所示。
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(2)尝试扩展散射,即将Ray1参数两头各加5,即[7+5 6+5],重新处理得到新数据集。对其使用spectralvariance函数,这次一阶瑞利散射没有残余,但是一阶拉曼散射有残余,如下图所示。
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(3)调整Ray1=[9 11+5],重新处理得到新数据集。对其使用spectralvariance函数,这次一阶拉曼散射没有残余,但是二阶拉曼散射有残余,如下图所示。
在这里插入图片描述
(4)调整Ray2=[20 4+10],重新处理得到新数据集。对其使用spectralvariance函数,这次所有散射都没有残余。然而,应该注意到,光谱底部是空白的,其上界约为em=300nm。应该将这部分空白裁剪掉。示例代码:ds=subdataset(smootheem(Xstart,[12 11],[9 16],[16 14],[20 14],[0 0 0 0],[],3382,0),[7:10 86:89],[Xstart.Em<300],[])。剩余的问题:左上角有一块空值三角形(由移除二阶拉曼散射造成)。注意这一波段的建模结果。如果组分在这一波段看起来奇怪,则需要使用subdataset函数切除包含空值三角形的em段。

三、插值

由于模型/数据的三线性结构,插值并不是必需的

如果要插值,注意插值二阶拉曼散射是没有意义的,所以NaNfilter.Ram2应取0。

判断插值是否有效是非常主观的,这也是PARAFAC分析尚未自动化的众多原因之一。

从结果中可以看到,插值会产生一些伪影,这些伪影很可能来自噪声样本。

【提示】在早期的PARAFAFC教程中,所有散射都是插值的。

四、评估结果

尝试进行快速PARAFAC建模:models=randinitanal(ds,2:5,2,'nonnegativity',1E-6)。目视检查是否有明显的问题。

完整的PARAFAC分析需要更多步骤,包括更多的拟合次数,以确保得到的是全局最小值。

这篇关于荧光EEM平滑教程(去除散射)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/243487

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