$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Общие рекомендации по подготовке данных
На первый взгляд может показаться, что подгонка данных ТА относительно проста, и можно ожидать, что для данного набора данных должен быть получен один четкий правильный «ответ». Однако, как подчеркивается в протоколе, существует множество факторов при сборе, подготовке и анализе данных, которые необходимо тщательно учитывать, что может привести к неопределенности в отношении того, какая модель или набор подходящих параметров лучше всего описывает данные. Цель подготовки и подгонки данных состоит в том, чтобы уменьшить как можно больше этих посторонних факторов, сохраняя при этом данные для анализа. Новичку эта задача может показаться сложной, так как нужно учитывать многое. Чтобы развить интуицию в отношении процесса подгонки, новичку рекомендуется попробовать подготовить одни и те же данные несколько раз с нуля немного разными способами, чтобы проверить, насколько сильно этапы подготовки данных влияют на наилучшее соответствие. Кроме того, два разных исследователя могут подготовить и сопоставить одни и те же данные и сравнить результаты. Этот процесс может занять много времени в первые несколько раз, однако это позволит новичку развить интуицию о том, как последовательно подготавливать данные для будущих образцов. Как и любой навык, эта подготовка и подгонка данных потребует времени для развития, и новичку рекомендуется быть терпеливым и дисциплинированным при экспериментах и изучении процесса. Набор данных, используемый в этом исследовании, предоставлен для того, чтобы дать новичку возможность вписаться непосредственно в учебник и напрямую сравнить результаты с теми, которые были получены в учебном пособии.
Данные могут содержать фоновые признаки , которые присутствуют при всех временных задержках (дополнительный рисунок 2 и дополнительный рисунок 3), такие как рассеяние пучка накачки и спонтанное излучение образца. Эти нежелательные признаки должны быть удалены для того, чтобы изолировать переходный сигнал поглощения от интересующего вида11. Удаление таких признаков осуществляется путем выбора, усреднения и удаления вклада ряда спектров отрицательной разности во времени. При выборе фоновых спектров важно убедиться, что для удаления не включены объекты, которые могут быть частью интересующего процесса. Фоновые особенности, связанные с растворителем, такие как поглощение примесями или самим растворителем, также могут наблюдаться в данных ТА. Когда растворитель выдает сигнал, из образца набора данных необходимо вычесть «пустой» набор данных, содержащий только растворитель, работающий в тех же экспериментальных условиях, что и образец. Подробная информация об этой процедуре содержится в Дополнительном файле 3.
Коррекция чириканья — еще один фактор, который следует тщательно учитывать. ЛЧМ возникает, когда зондирующий импульс проходит к образцу и расширяется из-за дефектов рулевых зеркал или при прохождении через дисперсионную оптику, такую как линзы или фильтры. Конечным результатом является то, что фотоны более низких энергий в зондовом импульсе (т.е. в красной стороне зондового спектра) достигают образца раньше, чем фотоны более высоких энергий (т.е. синяя сторона зондового спектра). Это приводит к тому, что «нулевое время» спектров ТА размазывается в течение нескольких фемтосекунд или пикосекунд18, что проявляется в виде отчетливой кривой в необработанном наборе данных, начинающейся в синей длине волны и затем сглаживающейся по мере приближения к красной (дополнительный рисунок 7). Chirp наиболее заметен на более коротких временных масштабах, таких как те, к которым обращается сверхбыстрая TA. Это зависящее от длины волны нулевое время может быть скорректировано, как описано в протоколе, но применение этого процесса может быть сложным и субъективным. Наличие «пустого» образца или измерение отклика растворителя по шкале Керра может свести к минимуму субъективный характер ручного выбора точек для коррекции ЛЧМ, необходимой для создания полиномиальной аппроксимации, используемой для корректировки и коррекции ЛЧМ. Цель коррекции ЛЧМ состоит в том, чтобы удалить отчетливую «кривую» нулевого времени. Для получения наилучших данных, скорректированных с помощью ЧИРП, может потребоваться несколько попыток подгонки ЧМЧ. Данные могут быть подогнаны несколько раз с применением различных поправок ЛЧМ, чтобы получить представление о влиянии ЛЧМ-коррекции на значения короткого времени жизни ТА.
Артефакты, появляющиеся в «нулевое время»
В данных ТА можно наблюдать несколько артефактов, близких к «нулевому времени», включая рэлеевское рассеяние, вынужденное комбинационное рассеяние и кросс-фазовую модуляцию. Рэлеевское рассеяние пучка накачки — это упругое рассеяние, возникающее без изменения энергии. Эта функция будет появляться на той же длине волны, что и импульс накачки. Вынужденное комбинационное рассеяние может сопровождать сигнал рассеяния накачки19. Комбинационное рассеяние, возникающее в результате неупругого рассеяния фотона накачки, создает пики как с более высокой (антистоксовской), так и с более низкой (стокс) энергией, чем энергия падающей накачки. В данных ТА вынужденное комбинационное рассеяние наблюдается за счет одновременного облучения образца пучками накачки и зонда. Когда пучок зонда взаимодействует с образцом одновременно с пучком насоса, он стимулирует рамановский процесс. Таким образом, вынужденное комбинационное рассеяние происходит около нуля времени и приводит к дополнительным пикам в спектрах в течение первых нескольких сотен фемтосекунд (рис. 6, наблюдаемый в темно-синем спектре в выделенной области и дополнительный рисунок 17). Кросс-фазная модуляция возникает в результате модуляции показателя преломления растворителя от взаимодействия с интенсивным электрическим полем импульса.
Вынужденное комбинационное рассеяние можно отличить от кросс-фазовой модуляции, поскольку пики комбинационного рассеяния возникают на определенных частотах, соответствующих колебательным модам растворителя. Поскольку это рамановский процесс, можно наблюдать как стоксовские, так и антистоксовские линии по обе стороны возбуждения. Хлорированные растворители, такие как метиленхлорид, демонстрируют очень заметные комбинационные полосы из-за большой поляризуемости хлора. Спектральные сигнатуры кросс-фазовой модуляции уникальны для растворителя, но их не так легко предсказать, как особенности комбинационного рассеяния.
В зависимости от кинетики измеряемого образца рэлеевское рассеяние, комбинационное рассеяние и кросс-фазовая модуляция могут перекрываться с ранними характеристиками данных ТА, и их может быть трудно удалить из данных. В принципе, эти характеристики можно увидеть при аккуратном измерении растворителя и вычесть из данных, программы анализа данных могут иметь функции подгонки для учета этих особенностей, но на практике это может быть затруднительно. Если вычесть эти артефакты без ущерба для выборочных данных слишком сложно, возможно, лучше обрезать скомпрометированные спектры около нуля времени, чтобы устранить артефакты. Это приведет к неприятному побочному эффекту в виде удаления первых примерно 300 фс данных, но сделает подгонку более надежной в дальнейшем. В ходе анализа нескольких наборов данных из одной и той же и разных выборок, новичок приобретет интуицию в достижении этого баланса между вычитанием фоновой поверхности и обрезкой исходных данных размером 100-200 фс.
Общее кадрирование может потребоваться для частей спектров, содержащих низкое соотношение сигнал/шум. Нестабильность пучка зонда в определенных областях, низкая интенсивность света зонда, слишком высокие концентрации образца (тем самым блокирующие большую часть падающего зонда), низкая интенсивность накачки и сечение поглощения образца являются типичными причинами низкого соотношения сигнал/шум, что может затруднить подгонку данных. В этих случаях обрезка набора данных по обе стороны оптического окна для достижения желаемого уровня соотношения сигнал/шум может помочь процессу аппроксимации.
Набор данных готов к анализу после того, как он был достаточно обрезан, чтобы удалить плохие участки набора данных, исправлен ЧМР, а фоновые спектры усреднены и вычтены. В результате этой процедуры должны быть получены данные, содержащие только те части, которые наиболее важны для интересующей нас фотофизики и фотохимии. Действительно, очевидно, что в этом процессе есть некоторая доля субъективности. Цель подготовки данных состоит в том, чтобы найти баланс между удалением артефактов, чтобы они не мешали подгонке, но и не удалением настолько, чтобы это нарушало целостность набора данных, тем самым препятствуя его интерпретации. Чтобы найти этот баланс, требуется время и опыт, чтобы выработать интуицию относительно того, что является артефактом, а что — данными. Подгонка (и повторная подгонка) одного и того же набора данных в несколько разных дней или сопоставление двух исследователей с одними и теми же данными может быть способом свести к минимуму человеческий фактор и субъективность подготовки и анализа данных.
Общие соображения по подгонке и интерпретации
После того, как необработанные спектры ТА были обработаны, они должны быть интерпретированы и смоделированы для извлечения информации о видах и динамике, присутствующих в интересующей системе. Этот процесс можно описать как трехступенчатую процедуру, которая включает в себя первоначальную спектральную интерпретацию, количественное моделирование/аппроксимацию и присвоение спектральной интерпретации модели/подгонке.
Первоначальная спектральная интерпретация: На этапе спектральной интерпретации цель состоит в том, чтобы соотнести характеристики, присутствующие в спектрах ТА, с электронными состояниями, доступными в ходе фотофизической или фотохимической эволюции системы. Для начала следует выделить различные состояния. В данной работе под состояниями понимаются уникальные электронные состояния, которые являются частью фотофизической или фотохимической эволюции системы. Состояние, представленное, например, одной специфической кривой потенциальной энергии (УИК), обладает набором характерных пиков, представляющих его спектр поглощения. Изменение, происходящее в пределах одного состояния, называется процессом. Фотофизический процесс может проявляться в спектрах ТА в виде сдвига пика или изменения ширины спектра. Ключевым аспектом процесса является то, что численность населения штата остается неизменной (т.е. процесс происходит в рамках данной УИК); Меняется распределение энергии внутри состояния. Изменение численности населения штата будет называться переходным периодом. Во время перехода система эволюционирует в другой УИК (т.е. в электронное состояние). Переходы могут включать внутреннее преобразование (IC), межсистемное пересечение (ISC), перенос заряда, перенос энергии, образование новых продуктов или возврат в основное состояние. Рекомендации по назначению состояний, процессов и переходов обсуждаются в следующих параграфах.
Назначение состояний
Первый шаг в этом процессе включает в себя присвоение спектральных характеристик конкретным химическим веществам или состояниям. СостояниеS1 в ТА должно показывать время жизни, соответствующее времени жизни флуоресценции, полученному с помощью эмиссионной спектроскопии с временным разрешением. Триплетное состояние можно проверить, если время его жизни гасится кислородом. Если в фотофизической эволюции подозревается наличие радикального аниона или катиона, можно провести спектроэлектрохимию или химическое окисление/восстановление для получения радикальной формы, а также получить спектр поглощения этого вещества и сравнить его с формой полосы ТА. Спектроскопия электронного спинового резонанса (ESR) может быть выполнена для проверки наличия свободных радикалов. Превосходный учебный доклад, организованный Отделом неорганической химии ACS, дает обзор ТА и таких соображений при присвоении признаков20. После того, как каналы присвоены видам, следующим шагом в интерпретации спектров ТА является качественное описание динамических процессов, происходящих в системе. Этот шаг жизненно важен, так как он дает исследователю представление о том, какие модели будут подходящими для описания его системы, и дает ему базовую линию для сравнения параметров подгонки.
Изменения внутри государства
Вибрационное охлаждение, геометрическая перестройка или сольватация являются чрезвычайно быстрыми процессами (от суб-пс до 10'с пс), которые можно наблюдать при ТА. Колебательное охлаждение наблюдается в виде быстрого синего сдвига спектра ТА на нескольких пикосекундных временных шкалах 21,22,23. Геометрическая перестановка может произойти на временной шкале 10 пс. В обычных дипольных жидкостях динамика сольватации наблюдается в виде красного смещения и сужения спектра в течение нескольких пикосекунд, но высоковязкие растворители, такие как глицерин, полиэтиленгликоль (ПЭГ), ионные жидкости и глубокие эвтектические растворители, могут проявлять динамику сольватации, протекающую в течение нескольких наносекунд 24,25,26.
Изменения численности населения штата
Реакции характеризуются изменением интенсивности полосы, где снижение интенсивности связано с уменьшением концентрации ее химических частиц и наоборот для увеличения. В некоторых случаях в спектрах видны как реагенты, так и продукты, в то время как в других состояниях продукты слишком короткоживущие или слишком сильно смещены в красное смещение, чтобы их можно было наблюдать. Часто переходы от состояния к состоянию можно наблюдать по наличию в спектрах изобестовой точки.
Количественное моделирование/подгонка: Модель должна быть подогнана к данным, чтобы извлечь количественную информацию о динамике системы. Как было описано ранее во введении, существует огромное количество моделей, которые можно использовать. Этот протокол фокусируется на двух наиболее распространенных методах: одноволновой аппроксимации и глобальном анализе. Одноволновый метод включает в себя подгонку отдельных трасс длин волн из спектров к некоторой функциональной форме, обычно к сумме экспоненциальных чисел:
(2)
где ΔA(t) – сигнал ТА на выбранной длине волны, n – число экспоненциальных составляющих, ai– амплитуда экспоненциальной составляющей i, с постоянной времени τi. Можно добавлять несколько компонентов до тех пор, пока аппроксимация не воспроизведет экспериментальные данные. Цель любого процесса аппроксимации состоит в том, чтобы смоделировать данные, используя достаточное время жизни, чтобы хорошо воспроизвести данные, но не переусердствовать с данными, включая слишком много компонентов. Таким образом, взвешенные параметры пригодности к соответствию, такие как
, используются для определения того, когда данные соответствуют экспериментальным неопределенностям5.
После того, как распад подогнан удовлетворительно, параметры модели могут быть использованы для характеристики динамики системы. Полученные константы времени могут быть извлечены и интерпретированы. К сожалению, большое количество перекрывающихся признаков в спектрах ТА означает, что одна длина волны в спектре может содержать динамику, соответствующую различным видам, чьи спектральные сигнатуры перекрываются, а это означает, что временные константы, извлеченные из одной длины волны, могут представлять собой совокупность нескольких совпадающих процессов. Кроме того, любые изменения в форме и положении полосы также будут влиять на амплитуды и константы времени, извлеченные из одноволновой аппроксимации. В некоторых случаях эти проблемы можно обойти с помощью подходящего метода, называемого «анализом формы полосы», при котором определяется или принимается функциональная форма для ТА-полос каждого поглощающего вида в системе. Затем эти формы взвешиваются по амплитудам, зависящим от времени, и суммируются вместе, чтобы воспроизвести наблюдаемый спектр. Эта процедура обычно используется при анализе спектров флуоресценции с временным разрешением, но более сложные формы и перекрывающиеся компоненты ТА-полос делают этот метод приемлемым только в нескольких простых случаях, как подробно описано в другом месте10.
Еще один недостаток одноволновой аппроксимации заключается в том, что она по своей сути не использует преимущества широкого спектрального диапазона, предоставляемого современными экспериментами ТА. В принципе, можно методично подогнать каждую отдельную длину волны спектра, но такой анализ громоздкий, трудоемкий и вычислительно затратный. Для решения этой проблемы может быть использован метод, называемый «глобальным анализом», для одновременной подгонки всего набора спектров ТА к набору общих динамических параметров4. Глобальный анализ и тесно связанный с ним метод, называемый целевым анализом, являются успешными и широко используемыми методами, но они также имеют свой уникальный набор недостатков и ограничений. Как и в случае с любой моделью, крайне важно понимать допущения, которые используются для ее создания, а также ограничения, которые они представляют.
В глобальном анализе спектры ТА представлены матрицей m на n, где m представляет количество длин волн, измеренных в каждом спектре, а n — количество собранных точек времени. Затем предполагается, что эта матрица разложима на произведение двух других матриц:
(3)
где C(t) — матрица n на k, а S(λ) — матрица m на k. Значение k представляет собой количество различных спектральных компонентов, используемых для воспроизведения спектров. Каждый из этих компонентов представляет собой поглощающий вид с уникальной спектральной сигнатурой и динамикой. Матрица S(λ) представляет собой спектры TA k-компонент и C(t) их концентраций, зависящих от времени. В простейшей и наиболее распространенной реализации глобального анализа предполагается, что каждый компонент имеет одноэкспоненциальную кинетику (i = 1 в уравнении 2, при этом каждому компоненту присваивается своя постоянная времени). Таким образом, полный спектр ТА может быть представлен суммой k компонент спектра, каждая из которых имеет свой характерный спектр поглощения и одиночный экспоненциальный спад.
Когда спектры ТА подогнаны, пользователь угадывает, сколько компонентов (т.е. значение для k) необходимо, и делает предположение о постоянной времени, связанной с одноэкспоненциальным распадом этих видов. Затем монтажник генерируетпредположение C(t) и решает уравнение 3 дляS fit(t). Затем Sfit(λ) иC guess(t) перемножаются, как в уравнении 3, чтобы получить аппроксимированные спектры, ΔA(λ,t)fit. Наконец, остатки ΔA(λ,t)exp − A(λ,t)fit минимизируются и возвращаются оптимальныеS fit (λ) и константы времени. Относительная простота глобального анализа, представляющего целый набор спектров с использованием нескольких временных констант и фиксированных спектральных компонентов, делает его привлекательным (и успешным) методом для распутывания сложных полосных форм и динамики, встречающихся в ТА-спектроскопии. Тем не менее, необходимо позаботиться о том, чтобы глобальный анализ был подходящей моделью для рассматриваемой системы.
Ключевым допущением глобального анализа, проиллюстрированным уравнением 3, является полная разделимость длины волны и временной части динамики, свойство, называемое «билинеарностью». Это предположение требует, чтобы формы полос компонентов не зависели от времени (т.е. они имели фиксированную спектральную форму, которая не изменяется и не смещается со временем). Единственное, что меняется в ходе эксперимента, — это относительные популяции каждого компонента, представленные C(t). На длительных временных масштабах, ~1 нс или около того, это предположение обычно выполняется, и глобальный анализ может быть использован без особых опасений. С другой стороны, процессы в возбужденном состоянии, такие как колебательное охлаждение и динамика сольватации, заметные на сверхбыстрых временных шкалах, доступных фемтосекундной ТА, приводят к зависящим от времени изменениям спектральной сигнатуры вида и нарушению билинейности. Это не означает, что глобальный анализ не может воспроизвести набор данных, на самом деле, он всегда может дать удовлетворительное соответствие при условии использования достаточного количества компонентов. Таким образом, проблема заключается в интерпретации спектров компонентов и присвоении временных констант конкретным процессам в возбужденном состоянии, поскольку компоненты могут больше не соответствовать отдельным поглощающим видам. Поэтому всегда следует проявлять осторожность при применении глобального анализа к ситуациям, когда билинейность не может быть допущена.
Назначение спектральной интерпретации модели/подгонки: После того, как аппроксимация получена, спектральная интерпретация должна быть сопоставлена с жизненными циклами, полученными в аппроксимации. Время жизни от аппроксимации присваивается как процессам, так и реакциям, которые были выявлены при первоначальной интерпретации спектров. Тем не менее, первоначальная оценка спектров и количество подогнанных времен жизни, полученных моделью, могут не сразу сопоставляться друг с другом. В этой (распространенной!) ситуации монтажнику необходимо вернуться назад и оценить первоначальную интерпретацию. Возможно, имело место вибрационное охлаждение или другой процесс, который был пропущен при первоначальной оценке, но был выявлен в процессе моделирования и подгонки. Или, возможно, два разных набора параметров подгонки могут хорошо воспроизводить данные, и первоначальная интерпретация может помочь определить, какой набор параметров соответствия выбрать. На этом заключительном этапе монтажник должен пройти взад и вперед между интерпретацией и подгонкой, чтобы найти описание, которое приведет к правдоподобному фотофизическому определению вида и динамики системы. Другие программы аппроксимации, включающие последовательные модели подгонки, такие как целевой анализ, также могут быть изучены в дополнение к аппроксимациям, полученным в результате глобального анализа и программного обеспечения для подгонки, представленного в этой статье4.
Таким образом, в настоящем протоколе обсуждается подготовка и подгонка данных о нестационарном поглощении. Его цель состоит в том, чтобы осветить проблемы, связанные с этим процессом, и прокомментировать способы избежать или смягчить эти проблемы на практике. Подгонка данных ТА, как и подгонка большинства данных, встречающихся в технических областях, может быть сложной и, иногда, субъективной. Поэтому крайне важно знать о процессе и ограничениях данных, их подготовке и математических инструментах, используемых для моделирования и придания значения данным. Ученые должны критически подходить к данным и моделированию.
Можно попытаться смягчить субъективность их припадков. Например, данные могут быть подготовлены и подогнаны из разных начальных точек и в разные дни, чтобы гарантировать одинаковое соответствие. Данные, полученные в разные дни с разной пробоподготовкой, можно сравнивать. Несколько исследователей могут сопоставить одни и те же данные и сравнить свои результаты. Со временем исследователи могут выработать интуицию относительно полученных данных (исходя из специфики их экспериментальной установки и параметров эксперимента), которая позволит им быть более уверенными в своих соответствиях.
В этой статье можно многое узнать о подгонке данных ТА и деталях моделей, обсуждаемых в этой статье. С энтузиазмом рекомендуется несколько отличных обзорных статей, которые глубоко углубляются в эту тему 4,10,27. Этот протокол предназначен для начинающих в процесс анализа и подгонки, что стимулирует интерес к более глубокому пониманию процесса.