Name: Auflösen von Wasser, Proteinen und Lipiden aus In Vivo konfokale Raman Spectra von Stratum Corneum durch einen chemometrischen Ansatz (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-09-26T15:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 32 s
Description: Erfahren Sie, wie konfokale Raman-Spektroskopie mit chemometrischen Methoden Wasser, Proteine und Lipide in der menschlichen Haut mit Tiefenauflösung quantifiziert. Dieses Protokoll ermöglicht präzise klinische Datenanalyse.

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Die Autoren würdigen die finanzielle Unterstützung durch die Corporate Function Analytical and Personal Cleansing Care Abteilung sehr. Wir möchten uns bei den analytischen Beisitzerinnen Frau Jasmine Wang und Dr. Robb Gardner für ihre Beratung und Unterstützung und Frau Li Yang für ihre Hilfe bei der Datenerhebung bedanken.

Diese Studie wurde vom institutionellen Überprüfungsausschuss des Pekinger Kinderkrankenhauses in Übereinstimmung mit den ethischen Leitlinien der Erklärung von Helsinki von 1975 genehmigt. Es wurde nach DEN ICH-Richtlinien für Gute Klinische Praxis durchgeführt. Die Studie fand von Mai bis Juli 2015 statt.
1. Sammlung von konfokalen Raman-Spektren in vivo von menschlichen Probanden mit atopischer Dermatitis
<ol><li>Beziehen Sie Themen ein, die den folgenden Kriterien entsprechen.<ol>
<li>Berücksichtigen Sie Themen im Alter von 4 bis 18 Jahren.</li>
		<li>Berücksichtigen Sie Probanden mit leichter bis mittelschwerer atopischer Dermatitis (Score von 2 oder 3 nach der globalen Beurteilung des Arztes) mit aktiven Krankheitssymptomen auf 5%–30% der Körperoberfläche, mit mindestens zwei Läsionen an den Armen.</li>
		<li>Berücksichtigen Sie Probanden, die bei guter Gesundheit sind, mit Ausnahme von Symptomen, die direkt mit der AD-Krankheit zusammenhängen.</li>
		<li>Schließen Sie Themen ein, die eine schriftliche Einwilligung in Kenntnis der Sachlage erteilen.</li>
		<li>Schließen Sie Probanden ein, deren ITA-Wert (Individual Topology Angle) höher als 40 am Testort ist.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Schließen Sie Themen aus, die eines der folgenden Kriterien erfüllen.<ol>
<li>Auszuschließen Probanden aus, die entweder derzeit an einer klinischen Studie in einer Testeinrichtung in den letzten 4 Wochen teilgenommen haben oder zuvor teilgenommen haben.</li>
		<li>Auszuschließen Patienten mit Krebs oder die innerhalb von 5 Jahren vor der Studie diagnostiziert oder behandelt wurden.</li>
		<li>Diabetiker ausschließen.</li>
		<li>Auszuschließen Patienten mit einer immunologischen oder infektiösen Erkrankung aus, die das Thema gefährden oder die Genauigkeit der Studienergebnisse beeinträchtigen könnten (z. B. Hepatitis, Tuberkulose, HIV, AIDS, Lupus oder rheumatoide Arthritis).</li>
		<li>Auszuschließen Probanden aus, die Hauterkrankungen haben, die instrumentelle Messungen stören könnten oder die klare Beurteilung der Haut nur bei atopischer Dermatitis verhindern. Beispiele sind extrem trockene Haut, geschädigte Haut, Schnitte, Kratzer, Sonnenbrand, Geburtszeichen, Tätowierungen, ausgedehnte Narbenbildung, Hautausschläge, übermäßiges Haarwachstum oder Akne.</li>
		<li>Auszuschließen Probanden aus, die orale immunsuppressive Medikamente, Antibiotika oder andere systemische Therapien innerhalb des letzten Monats verwenden, mit Ausnahme von kleineren Beruhigungsmitteln.</li>
		<li>Auszuschließen Sie Personen mit anderen Erkrankungen aus, die sie nach Ansicht des Prüfers von der Studienteilnahme ausschließen.</li>
		<li>Auszuschließen Probanden mit höherer Pigmentierung im Testbereich aus.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Beschriften Sie den Läsionsbereich des atopischen Dermatitis-Studienteilnehmers und markieren Sie mit einer Fläche von 3 cm x 4 cm auf oder in der Nähe der Läsionsstelle, wie in Abbildung 1Adargestellt.</li>
	<li>Beschriften Sie den Nicht-Läsionsbereich mit demselben Marker in der Gegenkörperstelle (z. B. linker Unterarm vs. rechter Unterarm), wie in Abbildung 1Bdargestellt.</li>
	<li>Stellen Sie die markierte Körperstelle in engem Kontakt mit dem Fenster des in vivo konfokalen Raman-Instruments, wie in Abbildung 2A und Abbildung 2Bdargestellt. Bedecken Sie das gesamte Fenster, um die Auswirkungen von Raumlicht auf die Körperseite zu vermeiden.</li>
	<li>Führen Sie die Raman-Datensammlung aus. HINWEIS: Das Gerät hat eine Spektralauflösung von 2 cm-1 und 50x Mikroskopieobjektiv (NA = 0,9 Öleintauchen), mit einem 671 nm Laser mit einer Leistung von 17 mW. Die Wellenlänge wird mit dem Spektrum einer eingebauten Neon-Argon-Lampe kalibriert. Die Intensitätskalibrierung erfolgt durch Messung des Spektrums eines NIST (National Institute of Standards) Glaskalibrierungsstandards.<ol>
<li>Bewegen Sie den Fokus so lange, bis ein Spektrum wie in Abbildung 2C dargestellt beobachtet wird, und bewegen Sie den Fokus dann von der Hautoberfläche 10 m weg.</li>
		<li>Starten Sie die Datenerfassung für 26 Schritte mit einer Schrittgröße von 2 m im Frequenzbereich 2.510 cm-1–4.000 cm-1. Verwenden Sie eine Belichtungszeit von 1 s und messen Sie acht Replikationen für jeden Bereich, der insgesamt 10 bis 15 min lang ist.</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. Sammlung konfokaler Raman-Spektren aus Referenzmaterialien
<ol><li>Legen Sie die Referenzmaterialien, die Hauptbestandteile in der menschlichen Haut stratum corneum19, auf das Fenster des konfokalen Raman-Instruments (siehe Tabelle der Materialien: Rinderserum Albumin (BSA), deionisiertes Wasser (DI-Wasser), Ceramid, Cholesterin, frei Fettsäure und Squalen).</li>
	<li>Sammeln Sie die Raman-Spektren der Referenzmaterialien nacheinander von der Außenseite des Materials zum Materialzentrum unter Verwendung der oben beschriebenen Sammlungsparameter.</li>
	<li>Integrieren Sie den Bereich unter jedem Raman-Spektren zwischen 2.510–4.000 cm-1 und identifizieren Sie die drei wichtigsten Maximalwertpunkte in diesen 26 Messungen. Durchschnittlich die Raman-Spektren aus diesen drei Punkten, um das endgültige Referenzmaterial-Spektren zu erhalten.</li>
</ol>3. Entfernung der Ausreißerspektren durch Chemometrieanalyse
<ol><li>Bestimmen Sie die Hautoberfläche und entfernen Sie die Out-of-Skin-Spektren.<ol>
<li>Ändern Sie die Dateierweiterung von '.ric' in '.mat' und laden Sie die .mat-Datei auf die MATLAB-Softwareplattform.</li>
		<li>Korrigieren Sie die Baseline mit Baseline (Automatic Weighted Least Squares), indem Sie mit der rechten Maustaste auf das importierte Dataset unter Analysieren | Andere Werkzeuge | Vorverarbeitung in der Software PLS_Toolbox mit Standardeinstellung.</li>
		<li>Fassen Sie die Werte zwischen 2.910–2.965 cm-1 zusammen, um die Intensitätswerte unter jedem Raman-Spektrum aus der 26 aufeinanderfolgenden Schrittmessung zu erhalten, wie in Abbildung 3A über die Summenfunktion in MATLAB dargestellt.</li>
		<li>Interpolieren Sie den Instrumentenversatzwert (Wert in der X-Achse in Abbildung 3B) von 26–260 mit der linspace-Funktion in MATLAB.</li>
		<li>Interpolieren Sie den Intensitätswert von 26 bis 260 mithilfe der Spline-Methode in MATLAB, indem Sie die neu generierten 260 Positionswerte nutzen.</li>
		<li>Verwenden Sie die Polyfit- und Polyval-Funktionen von MATLAB, um den neuen Satz von Intensitätswerten mit 260 Punkten zu erhalten. Verwenden Sie zunächst die Positions- und Intensitätswerte 260 als X- bzw. Y-Eingänge für die Polyfit-Funktion. Legen Sie den Gradwert auf 20 fest. Verwenden Sie dann die Ausgabekoeffizienten und die 260 erweiterten Positionswerte als Eingabe für Polyval, um die endgültigen 260 Intensitätswerte zu erhalten.</li>
		<li>Verwenden Sie die Max- und min-Funktionen von MATLAB, um die maximalen und minimalen Punkte aus den neu interpolierten 260-Intensitätswerten zu identifizieren.</li>
		<li>Berechnen Sie den Mittelwert der Intensität, indem Sie die Summe des maximalen und des minimalen Intensitätswerts durch zwei dividieren.</li>
		<li>Identifizieren Sie den Intensitätswert aus den 260 Intensitätswerten (berechnet aus Schritt 3.1.6), der dem mittleren Intensitätswert am nächsten liegt, und legen Sie den entsprechenden Positionswert als Hautoberfläche fest. Legen Sie diesen Positionswert als Nullpunkt in der X-Achse fest, wie in Abbildung 3Bdargestellt.</li>
		<li>Ändern Sie alle anderen Positionswerte entsprechend dem Nullpunkt und der bekannten Schrittgröße von 2 m.</li>
		<li>Entfernen Sie alle Spektren, die über der Hautoberfläche gesammelt wurden, entsprechend ihrem Positionswert.</li>
		<li>Importieren Sie die restlichen Daten in PLS_Toolbox, um ein Dataset zu erstellen und es in "RamanData.mat" umzubenennen.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Entfernen Sie die Ausreißerspektren mit dem Raumlichteffekt.<ol>
<li>Laden Sie das Raman-Spektren-Dataset (RamanData.mat) nach dem Entfernen der Out-of-Skin-Spektren und implementieren Sie die PCA-Analyse.</li>
		<li>Laden Sie das Dataset in die SOFTWARE PLS_Toolbox unter der MATLAB-Plattform, und klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das Dataset, um Analysieren | PCA.</li>
		<li>Wählen Sie Normalisieren als Vorverarbeitungsansatz und Für die Kreuzvalidierung keine option.</li>
		<li>Verwenden Sie die drei Komponenten für die PCA-Zersetzungsanalyse, wie in Ergänzender Abbildung 2dargestellt.</li>
		<li>Entfernen Sie die Abdeckung auf dem Sammelfenster des in vivo Raman-Instruments und erfassen Sie die Raumlichtspektren im Hochfrequenzbereich mit den gleichen Parametern, die für die Datensammlung der Referenzmaterialien verwendet werden.</li>
		<li>Identifizieren Sie den Raumlichteffektfaktor durch Vergleich mit den Raumlichthintergrundspektren, wie in Ergänzender Abbildung 3dargestellt.</li>
		<li>Entfernen Sie die Spektren mit einem deutlich höheren entsprechenden Score-Wert als normal (Mehr als 99,8 % der Score-Werte des gesamten Datensatzes, was in dieser Studie 0,16 entspricht).</li>
	</ol>
</li>
</ol>4. Auswahl der Anzahl der Komponenten in der MCR-Zersetzungsanalyse
<ol><li>Korrigieren Sie die Raman-Spektren-Baseline mit dem oben beschriebenen Ansatz (Abschnitt 3.1.2).</li>
	<li>Führen Sie die PCA-Analyse für das vorverarbeitete Dataset wie oben beschrieben (Abschnitt 3.2) mit Ausnahme der Auswahl von "PQN" – "Mean Center" anstelle von "Normalisieren" durch und zeichnen Sie die Eigenwerte in logarithmischer Skala zusammen mit der Anzahl der Komponenten (20) als Standardnummer in die Zerlegungsanalyse, indem Sie auf die Schaltfläche Komponenten auswählen klicken und log(eigenvalues) als Y-Wert auswählen. Wählen Sie drei bis acht als Anzahl der Komponenten aus, die für die MCR-Analyse verwendet werden.</li>
	<li>Führen Sie eine MCR-Analyse durch.<ol>
<li>Laden Sie das Dataset über die Schaltfläche Datenauswahl in die MCR_main-Software20.</li>
		<li>Wählen Sie die Anzahl der Komponenten (drei bis acht), indem Sie auf die Schaltfläche Bestimmen der Anzahl der Komponenten klicken.</li>
		<li>Klicken Sie auf die Schaltfläche Rein unter der Registerkarte Erste Schätzung, wählen Sie Konzentration unter der Registerkarte Richtung der Variablenauswahl aus, und klicken Sie auf die Schaltfläche Tun.</li>
		<li>Klicken Sie auf ok und dann auf die Schaltfläche Weiter zur nächsten Seite.</li>
		<li>Klicken Sie auf der nächsten Seite auf Weiter und wählen Sie dann fnnls und 6 unter den Registerkarten Implementierung und Nr. von Arten mit Nicht-Negativitätsprofilen aus. Klicken Sie auf die Schaltfläche Weiter.</li>
		<li>Wählen Sie die gleichen Parameter wie Abschnitt 4.3.5 für diese Seite aus, und klicken Sie auf Weiter.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

<ol><li>Caspers, P., Lucassen, G., Bruining, H., Puppels, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automated+depth+-+scanning+confocal+Raman+microspectrometer+for+rapid+in+vivo+determination+of+water+concentration+profiles+in+human+skin%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Raman+Spectroscopy%22%5BJournal%5D)">Automated depth - scanning confocal Raman microspectrometer for rapid in vivo determination of water concentration profiles in human skin.</a> Journal of Raman Spectroscopy. 31 (8-9), 813-818 (2000).</li>
<li>Crowther, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Measuring+the+effects+of+topical+moisturizers+on+changes+in+stratum+corneum+thickness%2C+water+gradients+and+hydration+in+vivo%5BTitle%5D)+AND+%22British+Journal+of+Dermatology%22%5BJournal%5D)">Measuring the effects of topical moisturizers on changes in stratum corneum thickness, water gradients and hydration in vivo.</a> British Journal of Dermatology. 159 (3), 567-577 (2008).</li>
<li>Egawa, M., Tagami, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comparison+of+the+depth+profiles+of+water+and+water-binding+substances+in+the+stratum+corneum+determined+in+vivo+by+Raman+spectroscopy+between+the+cheek+and+volar+forearm+skin%3A+effects+of+age%2C+seasonal+changes+and+artificial+forced+hydration%5BTitle%5D)+AND+%22British+Journal+of+Dermatology%22%5BJournal%5D)">Comparison of the depth profiles of water and water-binding substances in the stratum corneum determined in vivo by Raman spectroscopy between the cheek and volar forearm skin: effects of age, seasonal changes and artificial forced hydration.</a> British Journal of Dermatology. 158 (2), 251-260 (2008).</li>
<li>Crowther, J. M., Matts, P. J., Kaczvinsky, J. R. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aCrowther%2C+JM+%22Changes+in+Stratum+Corneum+Thickness%2C+Water+Gradients+and+Hydration+by+Moisturizers%22">Changes in Stratum Corneum Thickness, Water Gradients and Hydration by Moisturizers</a>. , Springer. Berlin Heidelberg. (2012).</li>
<li>Pudney, P. D., Mélot, M., Caspers, P. J., Van, D. P. A., Puppels, G. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+in+vivo+confocal+Raman+study+of+the+delivery+of+trans+retinol+to+the+skin%5BTitle%5D)+AND+%22Applied+Spectroscopy%22%5BJournal%5D)">An in vivo confocal Raman study of the delivery of trans retinol to the skin.</a> Applied Spectroscopy. 61 (8), 804(2007).</li>
<li>Mohammed, D., Matts, P., Hadgraft, J., Lane, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((In+vitro-in+vivo+correlation+in+skin+permeation%5BTitle%5D)+AND+%22Pharmaceutical+Research%22%5BJournal%5D)">In vitro-in vivo correlation in skin permeation.</a> Pharmaceutical Research. 31 (2), 394-400 (2014).</li>
<li>Hanlon, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prospects+for+in+vivo+Raman+spectroscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Physics+in+Medicine+and+Biology%22%5BJournal%5D)">Prospects for in vivo Raman spectroscopy.</a> Physics in Medicine and Biology. 45 (2), 1(2000).</li>
<li>Mohammed, D., Crowther, J. M., Matts, P. J., Hadgraft, J., Lane, M. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Influence+of+niacinamide+containing+formulations+on+the+molecular+and+biophysical+properties+of+the+stratum+corneum%5BTitle%5D)+AND+%22International+Journal+of+Pharmaceutics%22%5BJournal%5D)">Influence of niacinamide containing formulations on the molecular and biophysical properties of the stratum corneum.</a> International Journal of Pharmaceutics. 441 (1-2), 192-201 (2013).</li>
<li>Boireau-Adamezyk, E., Baillet-Guffroy, A., Stamatas, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Age-dependent+changes+in+stratum+corneum+barrier+function%5BTitle%5D)+AND+%22Skin+Research+and+Technology%22%5BJournal%5D)">Age-dependent changes in stratum corneum barrier function.</a> Skin Research and Technology. 20 (4), 409-415 (2014).</li>
<li>Pezzotti, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Raman+spectroscopy+of+human+skin%3A+looking+for+a+quantitative+algorithm+to+reliably+estimate+human+age%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Biomedical+Optics%22%5BJournal%5D)">Raman spectroscopy of human skin: looking for a quantitative algorithm to reliably estimate human age.</a> Journal of Biomedical Optics. 20 (6), 065008(2015).</li>
<li>Mlitz, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Impact+of+filaggrin+mutations+on+Raman+spectra+and+biophysical+properties+of+the+stratum+corneum+in+mild+to+moderate+atopic+dermatitis%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+the+European+Academy+of+Dermatology+and+Venereology%22%5BJournal%5D)">Impact of filaggrin mutations on Raman spectra and biophysical properties of the stratum corneum in mild to moderate atopic dermatitis.</a> Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology. 26 (8), 983-990 (2012).</li>
<li>Janssens, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Lipid+to+protein+ratio+plays+an+important+role+in+the+skin+barrier+function+in+patients+with+atopic+eczema%5BTitle%5D)+AND+%22British+Journal+of+Dermatology%22%5BJournal%5D)">Lipid to protein ratio plays an important role in the skin barrier function in patients with atopic eczema.</a> British Journal of Dermatology. 170 (6), 1248-1255 (2014).</li>
<li>Faiman, R., Larsson, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Assignment+of+the+C+H+stretching+vibrational+frequencies+in+the+Raman+spectra+of+lipids%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Raman+Spectroscopy%22%5BJournal%5D)">Assignment of the C H stretching vibrational frequencies in the Raman spectra of lipids.</a> Journal of Raman Spectroscopy. 4 (4), 387-394 (1976).</li>
<li>Edwards, H. G., Farwell, D. W., Williams, A. C., Barry, B. W., Rull, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Novel+spectroscopic+deconvolution+procedure+for+complex+biological+systems%3A+vibrational+components+in+the+FT-Raman+spectra+of+ice-man+and+contemporary+skin%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+the+Chemical+Society%2C+Faraday+Transactions%22%5BJournal%5D)">Novel spectroscopic deconvolution procedure for complex biological systems: vibrational components in the FT-Raman spectra of ice-man and contemporary skin.</a> Journal of the Chemical Society, Faraday Transactions. 91 (21), 3883-3887 (1995).</li>
<li>Choe, C., Lademann, J., Darvin, M. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Lipid+organization+and+stratum+corneum+thickness+determined+in+vivo+in+human+skin+analyzing+lipid-keratin+peak+%282820-3030+cm-+1%29+using+confocal+Raman+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Raman+Spectroscopy%22%5BJournal%5D)">Lipid organization and stratum corneum thickness determined in vivo in human skin analyzing lipid-keratin peak (2820-3030 cm- 1) using confocal Raman microscopy.</a> Journal of Raman Spectroscopy. 47 (11), 1327-1331 (2016).</li>
<li>Stamatas, G. N., de Sterke, J., Hauser, M., von Stetten, O., van der Pol, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Lipid+uptake+and+skin+occlusion+following+topical+application+of+oils+on+adult+and+infant+skin%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Dermatological+Science%22%5BJournal%5D)">Lipid uptake and skin occlusion following topical application of oils on adult and infant skin.</a> Journal of Dermatological Science. 50 (2), 135-142 (2008).</li>
<li>Choe, C., Lademann, J., Darvin, M. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Confocal+Raman+microscopy+for+investigating+the+penetration+of+various+oils+into+the+human+skin+in+vivo%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Dermatological+Science%22%5BJournal%5D)">Confocal Raman microscopy for investigating the penetration of various oils into the human skin in vivo.</a> Journal of Dermatological Science. , (2015).</li>
<li>Zhang, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+MCR+approach+revealing+protein%2C+water+and+lipid+depth+profile+in+atopic+dermatitis+patients%27+stratum+corneum+via+in+vivo+confocal+Raman+spectroscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Analytical+Chemistry%22%5BJournal%5D)">A MCR approach revealing protein, water and lipid depth profile in atopic dermatitis patients' stratum corneum via in vivo confocal Raman spectroscopy.</a> Analytical Chemistry. , (2019).</li>
<li>Caspers, P. J. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aCaspers%2C+PJ+%22In+vivo+Skin+Characterization+by+Confocal+Raman+Microspectroscopy%22">In vivo Skin Characterization by Confocal Raman Microspectroscopy</a>. , Erasmus MC: University Medical Center. Rotterdam. (2003).</li>
<li>Jaumot, J., de Juan, A., Tauler, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MCR-ALS+GUI+2.0%3A+New+features+and+applications%5BTitle%5D)+AND+%22Chemometrics+and+Intelligent+Laboratory+Systems%22%5BJournal%5D)">MCR-ALS GUI 2.0: New features and applications.</a> Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 140, 1-12 (2015).</li>
<li>Choe, C., Choe, S., Schleusener, J., Lademann, J., Darvin, M. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Modified+normalization+method+in+in+vivo+stratum+corneum+analysis+using+confocal+Raman+microscopy+to+compensate+nonhomogeneous+distribution+of+keratin%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Raman+Spectroscopy%22%5BJournal%5D)">Modified normalization method in in vivo stratum corneum analysis using confocal Raman microscopy to compensate nonhomogeneous distribution of keratin.</a> Journal of Raman Spectroscopy. , (2019).</li>
<li>Wise, B. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Chemometrics+tutorial+for+PLS_Toolbox+and+Solo%5BTitle%5D)+AND+%22Eigenvector+Research%2C+Inc%22%5BJournal%5D)">Chemometrics tutorial for PLS_Toolbox and Solo.</a> Eigenvector Research, Inc. 3905, 102-159 (2006).</li>
</ol>

Die Autoren haben nichts zu verraten.

Während der Datenerfassung, wie in Abschnitt 2 und 3 des Protokolls beschrieben, wurde jedes Tiefenprofil in einem Bereich mit Kontakt zwischen dem Instrumentenfenster und der Haut gesammelt, indem die dunkleren Bereiche aus den mikroskopischen Bildern gefunden wurden, die in den roten Kreisen in Abbildung 2C. Sobald diese Bereiche lokalisiert wurden, war es wichtig, das Tiefenprofil über der Hautoberfläche zu starten, um die Position der Hautoberfläche für das Datenanalyse...

In klinischen Studien hat die konfokale Raman-Spektroskopie in vivo ihre einzigartige Fähigkeit zur Bestimmung der Dicke des Stratum corneum und des Wassergehalts1,2,3,4, und die Verfolgung der Penetration von aktive Materialien topisch auf die Haut aufgetragen5,6. Als nichtinvasiver Ansatz erkennt die konfokale Raman-Spektroskopie molekulare Signale basierend auf Schwingungsmodi. Daher ist eine Kennzeichnung nicht erforderlich7. Die konfokale Raman-Spektroskopie in vivo liefert chemische Informationen mit Tiefenauflösung, die auf der konfokalen Natur der Technik basieren. Diese tiefenabhängigen Informationen sind sehr nützlich bei der Untersuchung der Auswirkungen von Hautpflegeprodukten4,8, Alterung9,10, saisonale Veränderungen3, sowie Hautbarriere Funktionskrankheiten, wie atopische Dermatitis11,12. Es gibt viele Informationen im hochfrequenten Bereich der konfokalen Raman-Spektroskopie (2.500–4.000 cm-1), wo Wasser in der Region zwischen 3.250–3.550 cm-1unterschiedliche Spitzen erzeugt. Die Raman-Spitzen von Proteinen und Lipiden, die zwischen ca. 2.800–3.000 cm-1zentriert sind, überlappen sich jedoch, da die Signale hauptsächlich aus Methylen (-CH2-) und Methyl (-CH3) Gruppen13 . Diese überlappenden Informationen stellen eine technische Herausforderung dar, wenn relativ viele einzelne molekulare Arten erhalten werden. Peak Fitting14,15 und selektive Spitzenposition12,16 Ansätze wurden verwendet, um diese Herausforderung zu lösen. Für diese auf einzelnen Spitzen basierenden Methoden ist es jedoch schwierig, reine Komponenteninformationen zu extrahieren, da mehrere Raman-Spitzen aus derselben Komponente gleichzeitig ändern17. In unserer jüngsten Veröffentlichung18wurde ein MCR-Ansatz vorgeschlagen, um die reinen Komponenteninformationen aufzuklären. Mit diesem Ansatz wurden drei Komponenten (Wasser, Proteine und Lipide) aus einem großen in vivo konfokalen Raman spektroskopischen Datensatz extrahiert.
Die Durchführung großer klinischer Studien kann für Personen, die spektroskopische Daten in vivo sammeln, anspruchsvoll sein. In einigen Fällen kann die spektrale Erfassung Eine Betriebsausrüstung für viele Stunden an einem Tag erfordern und die Studie kann sich bis zu Wochen oder Monate erstrecken. Unter diesen Bedingungen können spektroskopische Daten von Gerätebetreibern generiert werden, denen das technische Know-how fehlt, um alle Quellen spektroskopischer Artefakte zu identifizieren, auszuschließen und zu korrigieren. Der resultierende Datensatz kann einen kleinen Bruchteil spektroskopischer Ausreißer enthalten, die vor der Analyse identifiziert und aus den Daten ausgeschlossen werden müssen. Dieses Papier veranschaulicht detailliert einen chemometrischen Analyseprozess, um ein klinisches Raman-Dataset zu "bereinigen", bevor die Daten mit MCR analysiert werden. Um die Ausreißer erfolgreich zu entfernen, müssen die Arten von Ausreißern und die mögliche Ursache für die Erzeugung der Ausreißerspektren identifiziert werden. Dann kann ein spezifischer Ansatz entwickelt werden, um die gezielten Ausreißer zu entfernen. Dies erfordert Vorkenntnisse des Datensatzes, einschließlich eines detaillierten Verständnisses des Datengenerierungsprozesses und des Studiendesigns. In diesem Datensatz sind die meisten Ausreißer niedrige Signal-Rausch-Spektren und stammen hauptsächlich aus 1) Spektren, die über der Hautoberfläche gesammelt wurden (6.208 von 30.862), und 2) starkem Beitrag zum Spektrum von fluoreszierendem Raumlicht (67 von 30.862). Spektren, die über der Hautoberfläche gesammelt werden, erzeugen eine schwache Raman-Reaktion, da sich der Laserfokus der Hautoberfläche nähert und sich meist im Instrumentenfenster unter der Haut befindet. Spektren mit einem starken Beitrag von fluoreszierendem Raumlicht werden entweder durch Fehler des Gerätebedieners oder durch Subjektbewegung erzeugt, wodurch ein Zustand entsteht, in dem das konfokale Raman-Sammelfenster nicht vollständig von der Körperseite des Motivs abgedeckt ist. Obwohl diese Arten von Spektralartefakten während der spektralen Erfassung durch einen spektroskopischen Sachverständigen zum Zeitpunkt der Datenerfassung identifiziert und behoben werden konnten, wurden die in dieser Studie verwendeten geschulten Instrumentenbetreiber angewiesen, alle Daten zu sammeln, es sei denn, katastrophales Versagen beobachtet wurde. Die Aufgabe, Ausreißer zu identifizieren und auszuschließen, wird in das Datenanalyseprotokoll integriert. Das vorgelegte Protokoll wurde entwickelt, um diese Herausforderung zu lösen. Um die schwachen Signal-Rausch-Spektren über der Hautoberfläche zu adressieren, muss zuerst die Lage der Hautoberfläche bestimmt werden, um die Entfernung von Spektren zu ermöglichen, die über der Hautoberfläche gesammelt wurden. Die Lage der Hautoberfläche ist definiert als die Tiefe, in der der Raman-Laserfokusdierpunkt zur Hälfte in der Haut und zur Hälfte aus der Haut heraus ist, wie in Der Ergänzungsfigur 1dargestellt. Nach dem Entfernen von schwachen Signal-Rausch-Spektren wird eine Hauptkomponentenanalyse (PCA) implementiert, um den Faktor zu extrahieren, der von fluoreszierenden Raumlichtspitzen dominiert wird. Diese Ausreißer werden basierend auf dem Score-Wert des entsprechenden Faktors entfernt.
Dieses Protokoll enthält detaillierte Informationen darüber, wie sechs Hauptkomponenten im MCR-Prozess bestimmt werden. Dies geschieht durch eine PCA-Analyse, gefolgt von einem spektralen Formvergleich zwischen den Belastungen für Modelle, die mit einer anderen Anzahl von Hauptkomponenten generiert wurden. Auch das experimentelle Verfahren zur Datenerfassung von Referenzmaterialien sowie den menschlichen Probanden wird ausführlich erläutert.

<table><tbody><tr><td>Rinderserumalbumin</td><td>Sigma-Aldrich</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Cholesterin</td><td>Sigma-Aldrich</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Cholesterin 3-sulfat Natrium</td><td>Sigma-Aldrich</td><td></td><td></td></tr><tr><td>D-Erythro-Dihydrosphingosin</td><td>Sigma-Aldrich</td><td></td><td></td></tr><tr><td>DI Wasser</td><td></td><td></td><td>gereinigt mit Milipore (18,2M & Omega;)</td></tr><tr><td>Gen2-SCA-Hautanalysator</td><td>River Diagnostics, Rotterdam, Niederlande</td><td>Gen2</td><td></td></tr><tr><td>Matlab 2018b</td><td>Mathwork</td><td>2018b</td><td></td></tr><tr><td>N-Behenoyl-D-erythro-sphingosin</td><td>Avanti Polar Lipids, Inc.</td><td></td><td></td></tr><tr><td>N-Lignoceroyl-D-erythro-sphinganin(Ceramid)</td><td>Avanti Polar Lipids, Inc.</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ölsäure</td><td>Sigma-Aldrich</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Palmitinsäure</td><td>Sigma-Aldrich</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Palmitoleinsäure</td><td>Sigma-Aldrich</td><td></td><td></td></tr><tr><td>PLS_Toolbox Version 8.2</td><td>Eigenvector Research Inc.</td><td>8.2</td><td></td></tr><tr><td>RiverICon</td><td>River Diagnostics, Rotterdam, Niederlande</td><td>Version 3.2</td><td></td></tr><tr><td>Squalen</td><td>Sigma-Aldrich</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Stearinsäure</td><td>Sigma-Aldrich</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

auflösen von wasser, proteinen und lipiden aus in vivo konfokale raman spectra von stratum corneum durch einen chemometrischen ansatz

Resolving Water, Proteins, and Lipids from In Vivo Confocal Raman Spectra of Stratum Corneum through a Chemometric Approach

Die Entwicklung dieser in vivo konfokalen Raman spektroskopischen Methode ermöglicht die direkte Messung von Wasser, Proteinen und Lipiden mit Tiefenauflösung bei menschlichen Probanden. Diese Informationen sind sehr wichtig für hautbedingte Erkrankungen und die Charakterisierung der Leistung von Hautpflegeprodukten. Dieses Protokoll veranschaulicht eine Methode zur konfokalen Raman-Spektrensammlung und die anschließende Analyse des Spektraldatensatzes unter Nutzung von Chemometrie. Ziel dieser Methode ist es, ein Standardprotokoll für die Datenerfassung zu erstellen und allgemeine Anleitungen für die Datenanalyse bereitzustellen. Die Vorverarbeitung (z. B. Entfernung von Ausreißerspektren) ist ein entscheidender Schritt bei der Verarbeitung großer Datensätze aus klinischen Studien. Als Beispiel bieten wir Anleitungen, die auf Vorkenntnissen eines Datasets basieren, um die Arten von Ausreißern zu identifizieren und spezifische Strategien zu ihrer Entfernung zu entwickeln. Es wird eine Hauptkomponentenanalyse durchgeführt, und die Belastungsspektren werden mit Spektren aus Referenzmaterialien verglichen, um die Anzahl der Komponenten auszuwählen, die bei der abschließenden Multivariaten-Kurvenauflösungsanalyse (MCR) verwendet werden. Dieser Ansatz ist erfolgreich, um aussagekräftige Informationen aus einem großen Spektraldatensatz zu extrahieren.

In dieser klinischen Studie wurden in vivo konfokale Raman-Spektren von 28 Probanden im Alter von 4 bis 18 Jahren gesammelt. Insgesamt wurden 30.862 Raman-Spektren mit dem oben erwähnten Datenerfassungsprotokoll gesammelt. Dieser große Spektraldatensatz enthält 20 % Spektralausreißer, wie in Abbildung 4Adargestellt. Die schwachen Signal-Rausch-Ausreißerspektren wurden nach der Bestimmung der Hautoberfläche entfernt, gefolgt vom PCA, um die Spektren mit Raumlichtmerkmalen zu identifiziere...

Hier stellen wir ein Protokoll zur Sammlung konfokaler Raman-Spektren von menschlichen Probanden in klinischen Studien in Kombination mit chemometrischen Ansätzen zur Spektralausreißerentfernung und der anschließenden Extraktion von Schlüsselmerkmalen vor.

Auflösen von Wasser, Proteinen und Lipiden aus In Vivo konfokale Raman Spectra von Stratum Corneum durch einen chemometrischen Ansatz

Development of this in vivo confocal Raman spectroscopic method enables the direct measurement of water, proteins, and lipids with depth resolution in ...

Die direkte Messung von Wasser, Proteinen und Lipiden mit Tiefenauflösung bei Menschen ist sehr wichtig für hautbedingte Erkrankungen, für die Charakterisierung der Leistung von Hautpflegeprodukten. Diese Methode nutzt zusammen mit der anschließenden Analyse Chemometrie, um chemische Informationen zu extrahieren. Der Hauptvorteil dieser Technik besteht darin, dass der klinische Raman-Datensatz von geschulten Instrumentenbedienern gesammelt werden kann, denen es an technischem Know-how fehlt, um alle Quellen spektroskopischer Artefakte zu identifizieren, auszuschließen und zu beheben.Der resultierende Datensatz kann dann verarbeitet werden, um Ausreißer zu identifizieren, die aus dem Datum vor der Analyse ausgeschlossen werden müssen. Eine zentrale Herausforderung bei der Datenanalyse ist das Entfernen der Ausreißer und die Identifizierung der Anzahl der Schlüsselkomponenten im Datensatz. Der Ansatz zeigt in diesem Video, dass Vorkenntnisse über den klinischen Datensatz und den Chemometrie-Ansatz genutzt werden, um Wasser, Protein und Lipid mit Tiefenauflösung erfolgreich zu extrahieren.Demonstriert wird das Verfahren von Li Yang, Techniker aus unserem C&T-Labor. Lassen Sie den Gegenstand zunächst eine markierte Läsionskörperstelle oder Kontrollstelle in engem Kontakt mit dem bildgebenden Fenster des in vivo konfokalen Raman-Instruments platzieren. Achten Sie darauf, dass sie das gesamte Fenster abdecken, um die Auswirkungen von Raumlicht auf die Bildgebung zu vermeiden.Öffnen Sie dann die Software und verschieben Sie den Fokus, bis ein Spektrum ähnlich dem hier gezeigten zu sehen ist. Danach bewegen Sie den Fokus 10 Mikrometer von der Hautoberfläche weg. Sammeln Sie Daten für 26 Schritte mit einer Zwei-Mikron-Schrittgröße in dem hier gezeigten Frequenzbereich mit einer Belichtungszeit von einer Sekunde.Messen Sie acht Replikationen für jeden Bereich, die insgesamt bis zu 15 Minuten dauern. Verwenden Sie zunächst das Befehlsfenster und MATLAB, um die Dateierweiterung der gesammelten Daten von ric in mat zu ändern. Laden Sie dann die Mattendatei auf die MATLAB-Softwareplattform, wie hier gezeigt.Korrigieren Sie die Basislinie des Datensatzes mit der Methode der automatischen gewichteten kleinsten Quadrate, indem Sie in das PLS_Workspace-Fenster gehen und mit der rechten Maustaste auf den importierten Datensatz klicken, zu Analysieren scrollen, Andere Tools auswählen und auf Vorverarbeitung klicken. Klicken Sie in dem Fenster, das angezeigt wird, auf Anzeigen. Scrollen Sie dann auf der Symbolleiste Verfügbare Methoden nach unten zur Filterung automatisch gewichteter Geleaster Quadrate, und wählen Sie Hinzufügen aus.Klicken Sie als Nächstes auf OK, um die Optionen festzulegen und die Vorverarbeitung auf die Daten anzuwenden. Speichern Sie dies als Spectra_baseline. Kehren Sie als Nächstes zum Befehlsfenster zurück, und ersetzen Sie die Daten durch das korrigierte Basisergebnis.Gehen Sie nun zum Texteditor und führen Sie das Programm wie hier gezeigt aus. Dadurch werden die Werte zwischen 2910 und 2965 inversen Zentimetern zusammengefasst, um die Intensitätswerte unter jedem Raman-Spektrum aus der Messung von 26 aufeinanderfolgenden Schritten zu erhalten und sie in einer Excel-Datei zu speichern. Wechseln Sie in MATLAB zum Arbeitsbereich, und legen Sie den Pfad für die Daten in Depth_save fest, wie gezeigt.Verwenden Sie als Nächstes den hier beschriebenen Prozess, um den Instrumentenversatzwert von 26 bis 260 mithilfe der linspace-Funktion in MATLAB zu interpolieren. Dieser Prozess interpoliert den Intensitätswert von 26 bis 260 mithilfe der Spline-Methode und nutzt die neu generierten 260 Positionswerte. Darüber hinaus werden die 260 Positions- und Intensitätswerte als x- und y-Eingänge für die Polyfit-Funktion verwendet, wodurch der Gradwert auf 20 gesetzt wird.Anschließend werden die Ausgangskoeffizienten und die 260 erweiterten Positionswerte als Eingang für Polyval verwendet, um die endgültigen 260 Intensitätswerte zu erhalten. Als Nächstes berechnet er die mittlere Intensität und findet den Punkt in der Kurve, der der mittleren Intensität am nächsten ist. Es wird auch den Tiefenwert entsprechend der Hautoberfläche ändern, in der bekannten Zwei-Mikron-Schrittgröße.Führen Sie nun das Programm aus. Laden Sie den Raman-Spektren-Datensatz nach dem Entfernen der äußeren Hautspektren in die PLS_Toolbox-Software, unter der MATLAB-Plattform und klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Datensatz, um Analysieren und dann PCA auszuwählen. Klicken Sie als Nächstes auf Vorverarbeitung auswählen.Wählen Sie Normalisieren als Vorverarbeitungsansatz aus. Wählen Sie dann keine für die Kreuzvalidierung aus. Erstellen Sie dann das Modell unter Verwendung der drei Komponenten für die PCA-Zerlegungsanalyse.Entfernen Sie nun die Abdeckung auf dem In-vivo-Fenster zur Sammlung von Ramen-Instrumenten, und erfassen Sie die Raumlichtspektren im Hochfrequenzbereich mit den gleichen Parametern, die für die Datensammlung des Referenzmaterials verwendet werden. Identifizieren Sie den Raumlichteffektfaktor durch Vergleich mit dem Raumlichthintergrund. Überprüfen Sie nun die Ergebnisse und entfernen Sie die Spektren mit dem deutlich höheren entsprechenden Score-Wert als normal.Dies bedeutet, dass Score-Werte von mehr als 99,8 % des gesamten Datensatzes entfernt werden, was 0,16 in dieser Studie entspricht. Speichern Sie die resultierenden X-Block-Daten der Kalibrierung. Gehen Sie schließlich zum PLS_Workspace Browser und bearbeiten Sie die neue Datei.Wählen Sie die Zeilenbeschriftungen aus, und gehen Sie zu Hard Delete Excluded, um die ausgeschlossenen Daten vor dem erneuten Speichern der Datei dauerhaft zu löschen. Beginnen Sie, indem Sie die Raman-Spektren-Baseline mit der gleichen gerade gezeigt korrigiert. Führen Sie als Nächstes die PCA-Analyse für den vorverarbeiteten Datensatz durch.Zeichnen Sie die Eigenwerte in logarithmischer Skala zusammen mit der Anzahl der Komponenten, indem Sie auf die Schaltfläche Komponente auswählen klicken, und wählen Sie log(eigenvalues) als y-Wert aus. Um eine multivariate Kurvenauflösungsanalyse durchzuführen, verwenden Sie zunächst die Datenauswahltaste, um den Datensatz in die MCR_main-Software zu laden. Wählen Sie manuell die Anzahl der Komponenten aus, und legen Sie die Komponentennummer zwischen drei und acht fest.Klicken Sie dann unter der Registerkarte Erste Schätzung auf die Schaltfläche Rein. Wählen Sie als Nächstes Konzentration aus, und klicken Sie auf die Schaltfläche Tun. Sobald der Bildschirm aktualisiert wird, klicken Sie auf die Schaltfläche Ok, und fahren Sie dann fort, um zur nächsten Seite zu wechseln.Klicken Sie nun auf Weiter, und wenden Sie unter Implementierung fnnls an. Wählen Sie dann sechs aus dem Dropdown-Menü für die Anzahl der Arten mit Nicht-Negativitätsprofilen aus, und klicken Sie auf Weiter. Wählen Sie auf der nächsten Seite dieselben Parameter aus, und klicken Sie auf Weiter.Um die Position an der Hautoberfläche zu bestimmen, wurde der Bereich unter dem Raman-Peak des Proteins integriert, um das Tiefenprofil des Proteinsignals zu erhalten. Die Hautoberfläche wurde definiert als die Position, an der der Intensitätswert aus dem interpolierten Tiefenprofil der mittleren Intensität am nächsten kam. Die genaue Position der Hautoberfläche muss nicht mit einem experimentellen Datenpunkt übereinstimmen.Insgesamt wurden 30 862 Raman-Spektren mit dem in diesem Video beschriebenen Datenerfassungsprotokoll gesammelt. Dieser große Spektraldatensatz enthält 20% Spektralausreißer. Die richtige Identifizierung und Entfernung der Ausreißerspektren ist wichtig, um einen korrekten Datensatz zu erreichen.Hier kann man den Beitrag von Raumleuchten sehen, die auf einem Referenzspektren von Roomlight überlagert sind. Die Hauptkomponentenanalyse wurde für den vorverarbeiteten konfokalen Raman-Datensatz durchgeführt, und der Eigenwert wird zusammen mit der Anzahl der verwendeten Faktoren hier dargestellt. Für Faktor neun wurde ein signifikanter Rückgang des Eigenwertes beobachtet.Diese Beobachtung schlägt vor, Modelle mit der Anzahl der Hauptkomponenten zu untersuchen, die zwischen drei und acht Faktoren für die Aufnahme in das modellierte multivariate Kurvenauflösung variieren. Beim Versuch dieses Verfahrens ist es wichtig, ein Tiefenprofil über der Hautoberfläche zu starten, um die Position der Hautoberfläche genau zu bestimmen. Diese Methode ermöglicht die Untersuchung der Auswirkungen von Hautpflegeprodukten auf wichtige Hautkomponenten, einschließlich Wasser, Proteine und Lipide.

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Forschung

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Chemistry

Chemie

Wir diskutieren den Bau und Betrieb einer komplexen nichtlinearen optischen System, das ultraschnelle all-optische Schaltelemente verwendet zu isolieren Raman von Fluoreszenz-Signalen. Mit diesem System sind wir in der Lage, erfolgreich getrennt Raman-und Fluoreszenz-Signale nutzen Pulsenergien und mittleren Leistungen, die biologisch unbedenklich bleiben.

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Dieses Protokoll zielt darauf ab, ein allgemeines Verfahren zur Visualisierung von Lignin, Cellulose und Hemicellulose in Pflanzenzellwänden unter Verwendung von Raman-Bildgebung und multivariater Analyse vorzustellen.

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Dieses Protokoll beschreibt einen einzigen Durchsatz für ergänzende analytische und Omics Techniken, die ihren Höhepunkt in einer voll gepaart Charakterisierung von natürlichen organischen Stoffen und mikrobielle Proteomics in verschiedenen Ökosystemen. Dieser Ansatz ermöglicht die robuste Vergleiche zur Identifizierung von Stoffwechselwegen und Transformationen für Treibhausgasproduktion Beschreibung und Vorhersage Reaktionen auf Veränderungen der Umwelt wichtig.

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In diesem Manuskript wird die Implementierung eines stimulierten Raman-Streumikroskops (SRS) beschrieben, das durch die Integration eines SRS-Experimentalaufbaus mit einem Laser-Scanning-Mikroskop gewonnen wurde. Das SRS-Mikroskop basiert auf zwei Femtosekunden (fs) Laserquellen, einem Ti-Sapphire (Ti:Sa) und einem synchronisierten optischen parametrischen Oszillator (OPO).

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Dieses Protokoll stellt eine integrierte Raman-Spektroskopie-Massenspektrometrie-Plattform (MS) dar, die in der Lage ist, eine einzellige Auflösung zu erreichen. Raman-Spektroskopie kann verwendet werden, um zelluläre Reaktion auf Medikamente zu studieren, während MS für die gezielte und quantitative Analyse der Arzneimittelaufnahme und des Stoffwechsels verwendet werden kann.

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Auflösen von Wasser, Proteinen und Lipiden aus In Vivo konfokale Raman Spectra von Stratum Corneum durch einen chemometrischen Ansatz (Video) | JoVE Journal

Auflösen von Wasser, Proteinen und Lipiden aus In Vivo konfokale Raman Spectra von Stratum Corneum durch einen chemometrischen Ansatz

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