HARİTALAR kullanarak x-ışını Floresans veri miktarının
17 Şubat 2018
Burada, biz x-ışını Floresans uygun yazılımın kullanımı haritalar, Floresans mikroskobu veri miktar için Argonne Ulusal Laboratuvarı tarafından oluşturulan gösterir. Sonuç quantified veri elemental dağılımı ve stokiometrik oranları faiz örneği içinde anlamak için yararlıdır.
Sinkrotron tabanlı X-ışını floresansı, biyoloji, kimya ve malzeme bilimi dahil olmak üzere çok sayıda alandan örneklerde element ayrımını, stokiyometri ilişkilerini ve kümeleme davranışını gözlemlemek için önemli bir tekniktir. Bu çalışmalardan elde edilen bilgiler, ham floresan sayımlarını temel hava kütlelerine dönüştürmek için uygun miktar belirleme prosedürleri kullanılana kadar kalitatiftir. Bu video, iki boyutlu X-ışını floresan haritaları için sayısal bilgi üretmek üzere Argonne Ulusal Laboratuvarı tarafından oluşturulan niceleme programının nasıl kullanılacağını gösterecektir.
MAPS programını kullanmak için öncelikle IDL yazılımını internetten indirmek gerekir. Bu, şu anda IDL web sitesine giderek ve bir hesap oluşturarak yapılabilir. Ardından, Hesabım'ı ve ardından İndirilenler'i seçin ve mevcut tüm programların bir sayfasını gösterecektir.
Aşağı kaydırın ve IDL'nin en son sürümünü seçin. Sonraki MAPS, Argonne Ulusal Laboratuvarı web sitesinden indirilebilir. Zip klasörünü indirip çıkardıktan sonra, dört dosya olmalıdır. Bileşik.
dat, henke. xdr, haritalar ve xrf_library.csv. Haritalar dışındaki üç dosya, lib adlı IDL alt klasörüne kopyalanmalı ve yapıştırılmalıdır.
Windows bilgisayarlar için bu büyük olasılıkla Exelis klasörü altındaki Program Dosyaları içinde bulunabilir. Genellikle armatürü masaüstünden çalıştırmak uygundur, ancak klasör adının ve yolun boşluk veya özel karakter içermemesi çok önemlidir, aksi takdirde MAPS, fittingi çalıştırmaya çalışırken bir hata üretir. Masaüstüne giden yol boşluk içeriyorsa, klasörü başka bir yere yerleştirin.
Örneğin, doğrudan C sürücüsünün içinde. Bu gösteri için Montaj Klasörünü ve MAPS'i yerleştireceğim. Kolay erişim için masaüstündeki SAV simgesi.
Bu klasörün içine maps_fit_parameters_override. txt dosyaları yerleştirin ve maps_settings.txt. Bu dosyaların örnekleri destekleyici belgelerde sunulmuştur.
Ardından, mda adlı bir klasör oluşturun ve başlangıçta montaj için kullanılacak olan seçilen yüksek çözünürlüklü harita dosyasını yapıştırın. Standart montaj için dosyalar da eklenir ve sektör tarafından kullanılan dedektör elemanlarının sayısına bağlı olarak bir veya dört dosya içermelidir. Bu dosyalar standardı belirtir.
AXO standardı kullanılmışsa, dosya mca axo_std olarak adlandırılmalıdır, aksi takdirde NIST veya başka bir standart kullanılmışsa, bu dosyalar daha sonra seçileceği için mca ile biten herhangi bir şey olarak adlandırılabilir. Daha sonra dört kadranlı bir dedektör için, standart ve fit_parameter dosyaları, mca0'dan mca3'e ve txt0'dan txt3'e kadar değişen ve txt ile biten bir fit_parameters dosyası dahil olmak üzere bu şekilde adlandırılmalıdır.
Ardından, harita ayarları dosyasını doğru sayıda dedektör öğesi kullanıp kullanmadığını kontrol edin. Bu bağlantı durumunda, bir dedektör elemanı kullanılmıştır. Sığdırma klasörü hazırlandıktan sonra, MAPS'i açın ve dizini masaüstünde yeni oluşturulan klasör olacak şekilde değiştirin.
Ardından Tamam'a tıklayın ve yapılandırmaya gidin. Konfigürasyon penceresi, bağlantı için parametreleri ayarlayan çeşitli özelliklere sahiptir. İlk olarak, ölçümler için kullanılan ışın çizgisini temsil eden ışın çizgisini seçin.
Ölçümler Argonne Ulusal Laboratuvarı'nda alınmışsa, ışın hattı doğrudan karşılık gelmelidir. Aksi takdirde, hangi seçimin kullanılacağına dair ek bilgiler el yazmasına dahil edilmiştir. Ardından, kullanılacak mda dosyasını seçin ve ardından ölçüm için kullanılan olay enerjisini yazın.
İşlemeye başla'yı seçin ve program bitene kadar bekleyin. Tamamlandığında, dosyaya gidin ve ardından ilk seçeneği seçin. XRF görüntü ortalamasını veya tek öğeyi açın.
Program tarafından bir dizi yeni klasör oluşturulmuş olmalıdır, bu nedenle img'yi seçin ve oluşturulan fit dosyaları veya h5 dosyaları bu klasörde bulunmalıdır. Haritaya karşılık gelen dosyayı seçin ve ardından soldan ikinci açılır menüyü normalleştirme olarak değiştirin. Bu durumda, veriler yukarı akış iyon odasına veya USIC'ye normalleştirilir.
Görüntülemeyi seçmek, çok elemanlı görünüm, tek tek elemental kanallar için görüntüler üretecektir. Birimler şimdi santimetre kare başına mikrogram cinsindendir. Ancak değerler henüz takılan miktarları temsil etmemektedir.
Montaj üzerinde çalışmak için, bunun yerine veriler, haritanın her pikselinden gelen tüm spektrumların bir toplamı olarak görüntülenir ve bu, görüntüleme, çizim integral spektrumuna gidilerek görüntülenebilir. Daha sonra çıktı oluşturmaya gidin, görüntüyü kaydetmek için ham entegre spektrum serilerini uzun süre dışa aktarın. Pencereyi kapatın ve araçlara, spektrum aracına, yük spektrumuna gidin.
Çıktı klasörüne yeni aktarılan dosyayı bulun. Genel olarak, çıktı klasörünü değiştirilme tarihine göre sıralamak, dosyaları bulmanın en hızlı yoludur, çünkü her yeni uydurma klasör içindeki dosyaları güncelleyecektir. Dışa aktarılan spektrum intspec olarak adlandırılacak, ardından ışın çizgisi ve tarama numarası, ardından txt gelecektir.
Spektrum açıldıktan sonra maps_fit_parameters_override dosyasını açın. İlk olarak, dedektör elemanlarının sayısının doğru olduğunu kontrol edin. Satıra sığacak öğelerin ardından, örnekte olması beklenen tüm öğeleri ekleyin.
L çizgi öğelerinin ve M çizgi öğelerinin buna göre _L veya _M sonekini içerdiğine dikkat edin. Burada bakırın numunede olduğu bilinmektedir, ancak eksik bir uyum örneği sağlamak için hariç tutulacaktır. Aşağı kaydırarak, tutarlı saçılma enerjisi için gelen enerjiyi girin.
Ardından sonraki iki satırda, programın sınır olarak kullanması için maksimum ve minimum enerji aralığını girin. Genellikle artı ve eksi 2 ila artı ve eksi 5 keV aralığı yeterlidir. Daha aşağıda, sığdırılacak maksimum ve minimum enerjinin, ilgilenilen elementlerin enerjilerini içerip içermediğini kontrol edin.
Ek olarak, hat dedektörü elemanının germanyum veya silikon dedektörüne karşılık gelecek şekilde doğru numaraya sahip olup olmadığını kontrol edin. Dosyanın alt kısmında, bağlantı parçasında kullanılan dedektör kanallarının isimlerini değiştirme özelliği bulunmaktadır. Bunların nasıl değiştirileceği hakkında daha fazla bilgi, el yazmasında daha ayrıntılı olarak açıklanmaktadır.
Değişiklikleri yaptıktan sonra belgeyi kaydedin. Ardından analizi seçin, spektrumu sığdırın ve bir pencere açılacaktır. En üstte, uyum için enerji aralığı ve uygulama için kullanılan yineleme sayısı ayarlanabilir.
Aralığı değiştirdikten sonra, alttaki dört düğmeden üçüncüsünü seçin ve program uygun şekilde çalışacaktır. Spesifikasyon aracı penceresinden, farklı eğrilerin görselleştirilmesine izin veren bir dizi açılır menü vardır. Açılır menülerde, birini takılı ve kalan seçenekleri hiçbiri olarak ayarlayın.
Sol altta, öğe ekle'yi seçmek, kullanıcının eksik tepe noktaları için spektrumda arama yapmasına olanak tanır. Artı işaretini kullanarak ve tıklayarak, uyumda eksik olan tepe noktası bakır K alfa bir tepe gibi görünüyor. Belirli tepe noktaları için, özellikle görüntünün soluna doğru, uyum doğru öğeleri içeriyor gibi görünüyor, ancak çizgiler hala spektrumun yoğunluğundan uygun yoğunlukta çok uzakta.
Bu, yineleme sayısı artırılarak geliştirilebilir. Gözle görülür bir fark yaratmak için genellikle en az 50 yeterlidir. Şimdi fit_parameters dosyasına dönmek, bakır eklemek, kaydetmek ve ardından uyumu yeniden çalıştırmak, zirvenin artık iyi bir şekilde oturduğunu gösteriyor.
Kalan tüm eksik öğeleri aradıktan sonra, uyum iyi görünüyor. Bazı durumlarda, çizgilerin mükemmel bir şekilde eşleşmediği bazı zirveler hala vardır. Örneğin, iki tepe noktası, indiyum Lg1'den Lg4'e karşılık gelen dört keV üzerindedir, çizgiler doğru elemanın uygun olduğu görülmektedir, ancak bağlantı parçası, ölçümden gerçekte üretilenden daha yüksek tepe yoğunluklarına değer vermektedir.
Bu durum en sık L çizgi elemanları için olur. K çizgisi elemanları literatürde tablo haline getirilmiş tepe yoğunluk oranlarına sahipken, bunun yerine L çizgileri için tepe yüksekliklerinin oranları gelen enerjiye çok daha fazla bağlıdır. Bu çizgilerin uyumunu iyileştirmek için, önce dallanma ailesi ayarlaması için fit_parameters dosyasında bir satır yapılmalıdır.
Bu sayılar, spesifikasyon aracında sarı, pembe ve mavi çizgiler olarak gösterilen L1, L2 ve L3 aileleri için literatüre kıyasla göreli yoğunlukları gösterir. Çoğu zaman bu sayılar literatür değerlerine eşit veya bir olarak kalabilir. Bunun yerine, her bir satırın oranı değiştirilecektir.
İndiyum için dallanma oranı ayarından önce, L gama çizgileri için dallanma oranlarının tümünün bir olarak ayarlandığına dikkat edin. İntegral spektruma bakıldığında, literatür değerinin çok yüksek olduğu açıktır. Her bir enerji için yeşil ve beyaz çizgiler arasındaki yüzde farkını tahmin etmek, ardından dallanma oranını değiştirmek, bağlantı parçasını kaydetmek ve yeniden çalıştırmak, yeşil çizginin beyaz spektrum çizgisine uyumunda gözlemlenebilir bir iyileşme vardır.
Çoğu zaman, bu işlem birkaç deneme gerektirecektir, ancak bağlantının doğruluğunu sağlamak gerekir. Mümkün olan en iyi uyumu sağlayan fit_parameters belirledikten sonra, bağlantı parçasını 10 veya 50 K yinelemede bir kez daha çalıştırın. Bunun nedeni, her uyumun, uygulama için gerçekten uygulanan dosya olacak olan ortalama sonuçta elde edilen maps_fit_parameters_override dosyasını güncellemesidir.
Son uyum tamamlandığında, teknik özellik aracı penceresini kapatın. Ardından maps_fit_parameters dosyasına _input ekleyin ve elde edilen ortalama dosyayı maps_fit_parameters_override.txt okunacak şekilde yeniden adlandırın. Bu işlem tamamlandıktan sonra konfigürasyon penceresine dönün ve ışın çizgisini seçin.
Ardından, uydurma kullan seçeneğini işaretleyin ve mda klasörüne sığacak tüm mda dosyalarını kopyalayıp yapıştırın. Seçili mda dosyalarını kullanarak, sığacak tüm dosyaları gözden geçirin ve vurgulayın. Gelen enerji, montaj işleminden zaten girilmiş olacaktır.
Pencerenin sağında, artı ve eksi sembollerini kullanarak, fit_parameters dosyasında bulunan öğelerin kutularını tıklayın ve işaretleyin. Bazı öğeler bu kutuya dahil değildir. Örneğin, indiyum değildir.
İndiyum eklemek için, uygun olmayan diğer elementler için bir kutuyu işaretleyin. Ardından, ROI adı kategorisinde, adı gereken öğenin adıyla değiştirin. Daha sonra, herhangi bir floresan veritabanını, örneğin Hephaestus uygulamasını kullanarak, ana enerji hattı için enerjiyi bulun.
Bu durumda, indiyum L alfa bir. S_I, S_E, S_A, TFY ve arka planı seçerek öğeler arasında sonuna kadar kaydırmaya devam edin. Sol üstte, yapılandırma için doğru ayarları seçin file Montaj ayarlarını ileride kullanmak üzere kaydetmek için.
Şu anda, bağlantı için NIST standardı kullanılacaksa, NBS 1832 veya 1833 NIST standart numarasına karşılık gelen düğmeyi seçin. Ve sonra üst klasörden standart için dosya adını seçin. Bundan sonra, montaj hazır.
Bu nedenle, başlamak için işlemeye başla'yı seçin. Bağlantı parçaları tamamlandıktan sonra, dosyaya, açık XRF görüntüsüne, ortalama veya tek elemana gidilerek daha önce olduğu gibi görselleştirilebilirler. Ve sonra görüntülemeye, çok elemanlı görünüme.
Sağ alttaki seçili eleman dedektörlerini kullanarak, analiz edilen kanalları değiştirmek mümkündür. Bundan dolayı, numune için beklenenin sırasına göre santimetre kare başına mikrogram cinsinden sayısal değerler görüntülenir. Beklenen değerleri tahmin etmek için kullanılan hesaplama el yazmasında abone olunur.
Örneğin, burada bir sig güneş pili, bakır, indiyum ve galyumun çoğunluk elementleri için niceliksel veriler gösterilmektedir. Kullanılan olay enerjisi nedeniyle, ölçüm selenyum zirvesine duyarlı değildi veya selenyum zirvesini tespit edemedi. Bu yüzden dışlandı.
Bu verilerden, bir sig güneş pilinin çeşitli katyonlarının bir cihaz içinde nasıl dağıldığı ve sergiledikleri homojenlik derecesi hakkında sonuçlar çıkararak, numune içindeki çeşitli elementlerin dağılımını birbiriyle ilişkilendirmek artık mümkündür. Uyum haritalarının her biri için uyum spektrumu, görüntüleme, çizim integral spektrumuna gidilerek tekrar görüntülenebilir. Burada, verilerin spektrumunu beyaz ve renkli olarak görebilmelidir.
Bu, işlemin her bir haritaya düzgün bir şekilde uygulandığından emin olmak için tüm veri dosyalarının uygunluğunu kontrol etmek için kullanılabilir. Son olarak, verileri dışa aktarmak için, çıktı oluşturmaya gidin ve dışa aktarmayı seçin, haritaların birleşik ASCII dosyalarını oluşturun. Bu, görüntülenen tüm öğeler için niceliksel floresan verilerini içeren bir Excel dosyası oluşturacaktır.
Öğeleri değiştirmek veya eklemek için, öğe dedektörlerini seç seçeneğini kullanın. Veriler daha sonra çıktı klasöründe bulunabilir. Bu videoda, X-ışını floresan verilerinin miktarının belirlenmesi için Argonne Ulusal Laboratuvarı tarafından oluşturulan MAPS montaj yazılımının nasıl kullanılacağı adım adım açıklanmıştır.
Prosedür çeşitli durumlar için çok yararlı olsa da, ek dikkat gerektiren birçok özel durum senaryosu ve zorluğu vardır. Bunlar aşağıda daha ayrıntılı olarak açıklanmıştır ve X-ışını floresan spektrumlarının takılmasının doğruluğunu daha da ilerletmek için sürekli iyileştirmeler yapılmaktadır. Bununla birlikte, programların kalitatif, yüksek çözünürlüklü 2D floresan haritalarını nicel mekansal olarak çözülmüş element miktarlarına dönüştürme yeteneği, bu ölçümlerden elde edilebilecek bilgilerde önemli bir artış sağlar.
Bu gösterinin, X-ışını floresan mikroskobu verilerini ölçme sürecini daha iyi anlamak için yardımcı olduğunu umuyoruz. İzlediğiniz için teşekkürler.
Tam transkripti görüntüleyin ve binlerce bilimsel videoya erişin
Genel Bakış
Bu çalışma, floresans mikroskopi verilerini ölçmek için MAPS yazılımının kullanımını göstermektedir. Elde edilen ölçülen veriler, numunelerdeki element dağılımını ve stokiyometrik oranları anlamak için yardımcı olur.
Çalışmanın Temel Bileşenleri
Bilim Alanı
- Sinirbilim
- Biyoloji
- Malzeme Bilimi
Arka Plan
- Senkrotron tabanlı X-ışını floresansı, element ayrımını incelemek için kritik öneme sahiptir.
- Doğru ölçümleme, ham floresans sayımlarını element hacimsel kütlelerine dönüştürür.
- Bu teknik çeşitli bilimsel alanlarda uygulanabilir.
- Stokiyometre ilişkilerini anlamak, malzeme analizi için önemlidir.
Çalışmanın Amacı
- Floresans verilerini ölçmek için MAPS programını göstermek.
- İki boyutlu X-ışını floresans haritaları için sayısal bilgi sağlamak.
- Biyolojik numunelerdeki element dağılımını daha iyi anlamak için bilgiyi geliştirmek.
Kullanılan Yöntemler
- Argonne Ulusal Laboratuvarı tarafından geliştirilen MAPS yazılımının kullanılması.
- MAPS programını çalıştırmak için IDL yazılımını indirmek.
- Ham verilerden iki boyutlu X-ışını floresans haritaları oluşturmak.
- Niteliksel verileri nicel element bilgilerine dönüştürmek.
Ana Sonuçlar
- Floresans mikroskopi verilerinin başarılı ölçümlenmesi.
- Numunelerdeki element dağılımının net görselleştirilmesi.
- Ölçülen verilerden stokiyometrik oranların belirlenmesi.
- MAPS programının veri analizindeki yeteneklerinin gösterilmesi.
Sonuçlar
- MAPS yazılımı, floresans mikroskopi verilerini ölçmek için etkilidir.
- Ölçülen veriler, element ilişkilerinin anlaşılmasını önemli ölçüde artırır.
- Bu teknik, daha iyi malzeme analizi için çeşitli alanlara uygulanabilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Executive Industry Relevance
Quantifying X-ray fluorescence (XRF) data transforms qualitative elemental maps into spatially resolved, quantitative concentration data, enabling precise assessment of material composition and heterogeneity. This capability supports target validation in drug discovery by providing mechanistic insights into elemental distribution, stoichiometry, and clustering behavior in biological and material systems. The MAPS software facilitates reproducible, high-sensitivity analysis that informs go/no-go decisions in early discovery and preclinical development.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses by quantifying elemental segregation and stoichiometric relationships in samples.
- Operational Value: Supports biological de-risking through functional target validation via elemental mapping and distribution analysis.
- Predictive Value: Enhances portfolio triage by delivering quantitative data on elemental concentrations that inform mechanistic de-risking.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Prepares validated biological systems for downstream workflows by generating reproducible, quantitative XRF outputs.
- Standardization: Addresses assay reproducibility and quantitative readout generation through calibrated fitting procedures.
- Scalability: Highlights platform reuse and screening readiness via standardized MAPS workflows for multi-element detection.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Discusses disease relevance through elemental distribution analysis in Cu(In,Ga)Se₂ solar cells as a model for spatially resolved compositional evaluation.
- Preclinical Alignment: Describes continuity from discovery through preclinical validation by linking elemental quantification to stoichiometric and clustering behavior insights.
- Risk-Adjusted Decisions: Supports advancement decisions by providing quantitative thresholds for elemental homogeneity and distribution.
Pipeline & Workflow Integration
The MAPS workflow integrates into the discovery continuum from early target validation through lead identification to preclinical work by enabling quantitative elemental analysis that informs biological mechanism and material behavior.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification by quantifying elemental distribution and identifying inhomogeneity in samples.
- Screening: Describes assay readiness and reproducibility through standardized fitting of XRF maps to known standards for quantitative output generation.
- Analytics: Highlights measurements such as micrograms per centimeter squared and integral spectrum fitting that enable cross-condition comparison and threshold setting.
- Translational Research: Connects method to preclinical continuity by demonstrating how quantified elemental data informs material behavior and device performance in model systems.
- Enterprise Reuse: Positions MAPS as a reusable capability for multi-project elemental analysis rather than a single-use technique due to its standardized file structure and configurable parameters.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Predictive confidence, target validation, reduction of mechanistic ambiguity in elemental distribution.
- Operational Value: Standardization, reproducibility, and scalability of XRF quantification across sample types and detector configurations.
- Strategic Value: Better go/no-go decisions, capital efficiency, and reduced late-stage biological risk through early elemental de-risking.
- Portfolio Impact: Risk-adjusted prioritization and advancement decisions based on quantitative elemental homogeneity and stoichiometric ratios.
Implementation Considerations
- Requires expertise in XRF spectroscopy, IDL software, and spectral fitting procedures.
- Needs access to synchrotron beamlines and computational infrastructure for IDL and MAPS execution.
- Demands cross-team standardization of file naming, pathway conventions, and detector element configuration.
- Involves adaptation considerations for varying detector quadrants, standard types (e.g., AXO, NIST), and incident energy settings.
- Includes practical limitations such as sensitivity to incident energy (e.g., selenium undetectable at used energy) and L-line fitting challenges requiring branching ratio adjustments.
