A は、サンプルごとに1分未満で済む非侵襲的で非接触の近赤外線レーザープローブにより、葉組織の比熱容量と熱伝導率を決定する方法を開発しました。
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A は、サンプルごとに1分未満で済む非侵襲的で非接触の近赤外線レーザープローブにより、葉組織の比熱容量と熱伝導率を決定する方法を開発しました。
植物は、このような二次代謝産物および組換えタンパク質などの価値のある物質を生成することができます。植物バイオマスからの後者の精製は、熱処理(ブランチング)することによって合理化することができます。葉の熱特性を詳細、 すなわち 、特定の熱容量と熱伝導性で知られている場合、ブランチング装置は、より正確に設計することができます。これらの特性の測定には時間がかかり、労働集約的であり、通常は直接試料に接触侵襲的な方法を必要とします。これは、製品の歩留まりを低下させることができるとのGMPの文脈における封じ込めの要件、 例えば、と互換性がない可能性があります。これらの問題に対処するために、非侵襲性、非接触方法は、約1分での比熱容量と無傷植物の葉の熱伝導率を決定することを開発しました。この方法は、小領域に定義された長さおよび強度の短レーザーパルスの適用を含みます近赤外センサーを用いて測定される温度上昇を引き起こす葉サンプル。温度上昇は、比熱容量を決定するために、既知の葉の特性(厚さ及び密度)と組み合わされます。熱伝導率は、アカウントに熱放射および対流熱伝達を取って、その後の温度低下のプロファイルに基づいて算出されます。関連する計算とサンプルの取り扱いの重要な側面が議論されています。
生物材料の大規模な処理は、しばしば、殺菌などの熱処理工程を必要とします。生物学的材料の熱的特性がよく特徴付けられている場合、そのようなプロセスのための装置は、比熱容量(C P、S)及び熱伝導率(λ)を含む、より正確に設計することができます。これらのパラメータは、熱量測定1により、液体、懸濁液およびホモジネートのために容易に決定することができます。しかし、固体試料にこのようなパラメータを測定することは、労働集約的であることができ、多くの場合、サンプルあるいはその破壊2との直接接触を必要とします。例えば、光熱技術は、サンプルと検出器3との間の直接的な接触を必要とします。このような制限は、食品加工の際に許容されるが、このような適正製造基準4の文脈における植物中のバイオ医薬品タンパク質の産生などの高度に規制プロセスと互換性がありません。私nはそのような状況では、熱的特性の繰り返し( 例えば、毎週)監視は、品質管理ツールとして、個々の植物のための7週間の成長期間中に必要とされ得ます。このような監視が必要と各測定のための葉を消費してしまう場合は、収穫の時に処理するために残されたバイオマスはないだろう。
さらに、植物に負傷の原因となり、再度、プロセス歩留まりを減少、壊死または病原体感染の危険を増大させるだけではなく葉の部分を使用して。試料に直接接触と方法が使用される場合、病原体感染の可能性はまた、植物のバッチ全体が汚染され、センサ装置との接触によって感染することができるリスクを誘導する、増大させることができます。同様の側面は生態生理学的文脈で、 例えば 、干ばつなどの植物ストレスの監視のために考慮しなければなりません。例えば、水の損失は、多くの場合、侵襲的TREを必要とする新鮮なバイオマスの変化によって監視されます例えば 、調査5、下の植物のatment、葉を解剖。代わりに、ここで説明するように、非侵襲的に、サンプルの含水量に依存する比熱容量を決定する、植物の水和状態の代理パラメータとして使用することができます。彼らは実験データを歪曲することができますように、両方のシナリオ(医薬品製造および生態生理学)では、破壊的または侵襲的な測定技術により誘導される人工的なストレスは有害であろう。それらのいずれかがサンプルに直接接触することを必要とするか、または破壊的であるため、そのため、以前に報告されたフラッシュ・メソッド6または銀のプレート7との間のサンプルの配置は、このようなプロセスや実験に適していません。パラメータCはP、S及びλは、生成物の精製を単純化し、製造コスト8-10を低減することができるブランチング工程のための処理装置を設計するために決定されなければなりません。どちらもCP、S及びλは、現在急速に一貫して再現可能な方法11でプロービング非接触、非破壊近赤外(NIR)レーザーによって決定することができ、この新しい方法は、以下に詳細に説明します。この方法で得られた結果を正常タバコにおける熱伝達は、適切な処理装置の設計や、ブランチング温度、対応するパラメータの選択を可能にする、12を出るシミュレートするために使用されました。
この方法は、( 図1)を設定することが容易であり、2つの主要な工程を含む、それぞれが2段階、測定、解析を、持っています。測定段階では、葉のサンプルを、最初に局所的に短いレーザーパルスによって加熱され、最大試料温度が記録されます。試料の温度プロファイルは、その後、50秒の持続時間のために記録されています。分析フェーズでは、密度など葉特性が(容易にかつ正確にpycnometric measuremによって決定しますENT)、Sを C pを計算するために、最大試料温度と組み合わされます。第2のステップでは、葉の温度プロファイルは、λを計算するために、アカウントに伝導、対流および放射しながら、エネルギー平衡方程式の入力として使用されます。
詳細な手順は、添付のビデオの内容に拡大し、プロトコルのセクションで提供されています。典型的な測定は、結果セクションに表示されます。最後に、この方法の利点と制限は、潜在的な改良と、さらにアプリケーションと一緒にディスカッションセクションで強調表示されます。

図1:葉の熱的特性を決定するために使用される装置。 。比熱容量ルの熱伝導率を決定するために使用される測定装置の写真鳥類。周辺機器(コンピュータ、オシロスコープ)が示されていません。 B。測定装置の概略図。レーザーおよび接続された機器は赤色で強調表示され、温度測定用のNIR検出器は紫色で示されている、葉のサンプルは緑であり、フォトダイオードパワーセンサは青です。 C。 B.と同じカラーコード付き測定セットアップの要素の描画サイズのバーが0.1メートルを示しています。 D。レーザ制御ソフトウェアの典型的な要素を示すスクリーンショット。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
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1.植物栽培とサンプル調製
2.葉の厚さと密度を決定

3.葉の分光透過と反射を決定

4.測定装置を設定します
5.葉のサンプルを準備します
6.温度測定を取ります


図2:フォトダイオードパワーセンサを使用して、葉の透過を測定します。 。葉のサンプルのない参照実験のための典型的な電圧プロファイルは、オシロスコープを使用して可視化しました。 B。電圧プロフィール装置に搭載葉サンプルと。両方の場合において、透過したレーザパワーは、二つの側面のそれぞれに比例します。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
7.葉のサンプルの比熱を計算します




8.サームのための温度プロファイルデータの準備アル導電率の計算


図3:λの計算のためのデータ処理方式。 。データ整理した後、温度プロフィルは、周囲温度に正規化されます。 B。次に、最大試料温度(T max)は前のすべてのデータ点が除去されます。 C。 (「不整合」データセットに示されている)の測定アーチファクトがTHよりも大きい温度変化に基づいて同定されREE回のベースラインノイズや指数関数の前にフィッティングをデータセットから削除しました。 D。摂氏温度スケールはケルビンスケールに変換されます。各時間間隔について、Eは、λは、温度プロファイルに基づいて算出されます。 F。 20秒のウィンドウは、関連する温度変化を観察することができる定義されています。 G。選択された時間ウィンドウに基づいて、平均値と標準偏差がλについて計算されます。 H。二つの異なるタバコ(N. tabacum)の葉試料のための代表的な結果。オレンジ色の矢印や線は、提示されたデータに対応する処理ステップの効果を示しています。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
葉のサンプルの熱伝導率の9計算






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葉特性の測定
上記の顕微鏡法を用いて、0.22から0.29×10の葉の厚さ-とN.ベンタミアナ (0.26±0.02×10 - - 3メートルはN.タバカム (3メートルはn = 33 0.25±0.04×10)の両方について測定しました以前に、様々な植物種3の葉について報告さ3メートルの範囲- 0.20から0.33×10の範囲内である3メートル 、N = 24)、。顕微鏡測定からの結果の1標準偏差内であった3メートル (N = 10)、 -ダイヤルゲージで厚みを決定することは、〜0.28×10の値が得られました。適用が容易であったようにこのよ...
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上述した非接触、非破壊測定方法は、同時かつ再現可能な方法でのC、P、S及びʎを決定することができます。特にʎの計算はエラーに敏感であるいくつかのパラメータに依存します。それにもかかわらず、これらの誤差の影響は、線形またはサブ比例のいずれかであり、すべてのパラメータの変動係数は10%未満であることが見出されました。この方法は、このようにロバストと見なすことができるにもかかわらず、いくつかの技術的な改善が誤差の残りの原因を低減させることができます。
アセンブリ内に試料をマウントすると、平らな葉の表面は、測定のために好適であるため、技術的に困難であったが、サンプルは自然の起伏面を有しています。この問題は、好みにサンプルをクランプ、正確葉のサンプル、 例えば 、葉の厚さ及び幅に調整ジオメトリを持つ専用の試料ホルダを設計することによって克服することができでき向き。このアプローチは、測定がより再現になるだろうが、サンプルとホルダとの間しっかり接触は、葉の表面を平坦に引っ張るために必要とされるため、測定の非接触の性質を損なうことになります...
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著者には開示すべき利益相反はありません。
著者は、この研究で使用された植物を栽培してくれたトーマス・ラーデマッハー博士とイブラヒム・アル・アメディ博士に感謝しています。原稿の編集にご協力いただいたRichard M. Twyman博士に感謝いたします。この研究の一部は、欧州研究会議のアドバンスドグラント「Future-Pharma」(提案番号269110)、フラウンホーファー財団(Future Foundation)、フラウンホーファー研究機構の内部プログラム(グラントNo.125-600164を引き付けます。
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| 名前 | 会社 | カタログ番号 | コメント |
|---|---|---|---|
| 1インチチューブ | Thorlabs | SM1L10E | ファイバーホルダー用チューブ |
| アガロース | シグマ アルドリッチ | A0701 | アガロース |
| バイコンベックスレンズ f=25.4 | Thorlabs | LB1761 | |
| レンズ デジタルハンドヘルド光学 電力およびエネルギーメーターコンソール | Thorlabs | PM100D | 熱表面吸収体センサー用コンソール |
| デジタル蛍光体オシロスコープ | Tektronix | DPO7104 | オシロスコープ |
| DMR 光学顕微鏡 | Leica | n.a.Light | 顕微鏡 |
| Falcon 50 mL 円錐形遠心分離管 | Fisher Scientific | 14-432-2 | Pycnometer |
| Ferty 2 Mega | Kammlott | 5.220072 | 肥料 |
| ファイバーホルダー | Thorlabs | ファイバーホルダー | |
| Forma -86 °C ULT冷凍庫 | ThermoFisher | 88400 | 冷凍庫 |
| 温室 | n.a.n.a | . | 植物栽培用 |
| グローダンロックウールキューブ 10 x 10 cm | 102446ロックウールブロック | ||
| 赤外線検出器 オプトリス CT | オプトリス | OPTCTLT15 | 赤外線 |
| 検出器 赤外線検出器ソフトウェア コンパクトコネクト | オプトリス | n.a. | 制御ソフトウェア赤外線検出器用 |
| ラムダ 1050 UV/VIS分光光度計 | PerkinElmer | L1050 | UV/VIS分光光度計 |
| レーザー 400 μメートル、1,550 nm伝導冷却シングルバーファイバー結合モジュール | DILAS | M1F-SS2.1 | レーザー |
| レーザー | カバーAmtronLM200 | レーザーカバー | |
| レーザードライバー | Amtron | CS 408 | レーザー ドライバー |
| Osram クール ホワイト 36 W | Osram | 4930440 | 光源 |
| フォトダイオード センサー | Thorlabs | PDA20H-EC | 透過測定用パワーセンサー |
| 精密重量 Ohaus Analytical Plus | Ohaus | 80251552 | 精密重量 |
| サンプルフレーム | フラウンホーファーILT | n.a. | 葉サンプルの固定 |
| ソフトウェア パイロ制御 | Amtron | n.a. | レーザー パワー制御ソフトウェア |
| Stainless-steel-holder | n.a.n.a | . | 測定セットアップ用ホルダー |
| テフロンプレート 2 cm | フラウンホーファー ILT | n.a. | テフロン減衰 |
| 熱表面吸収体 パワーセンサー | Thorlabs | S314C | レーザーパワー測定用センサー |
| ビブラトーム | ライカ | 1491200S001 | ビブラトーム |
| Zoc/Pro 6.51 | EmTec Innovative Software | n.a.Laser | Control Software |
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