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天游线路检测中心 NewSpiralTOF™
质量成像系统

功能

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电影中介绍的应用

NewSpiralTOF™ 高速天游线路检测中心成像 x 高天游线路检测中心分辨率

MALDI 天游线路检测中心成像 (MALDI-MSI) 是一种通过将基质均匀应用于生物组织切片等样品、将其引入 MALDI-TOFMS、用激光扫描样品表面并对每个点的成分进行质谱分析来可视化特定分子存在“位置”和“数量”的技术。

高天游线路检测中心分辨率决定图像精度

SpiralTOF 的 17 m 长飞行距离即使对于表面条件不平坦的生物样品切片的成像测量也能提供高天游线路检测中心分辨率。对于大约 5 x 7 mm(小鼠大脑的一半)区域的平均质谱,获得了大约 40,000 的天游线路检测中心分辨率,并且可以分离同量异位脂质种类,例如磷脂酰胆碱 (PC)、磷脂酰乙醇胺 (PE) 和半乳糖神经酰胺 (GalCer),并获得每种脂质的正确定位信息。

m/z 值差异较小的峰的分离以及经过 FINE-AI Filter 处理的天游线路检测中心图像

PE:磷脂酰乙醇胺、PC:磷脂酰胆碱、GalCer:半乳糖神经酰胺
该分析是与大阪大学科学研究生院基础科学项目研究中心高级质谱研究小组共同研究的结果。
组织切片由大阪大学工学研究生院环境与能源工程系粟津实验室友情提供。

使用 AI(机器学习)提高图像天游线路检测中心

JEOL 作为电子显微镜的先驱,始终接受新图像处理技术的挑战。 LIVE-AI(实时图像视觉增强器-AI)是针对扫描电子显微镜(SEM)开发的利用AI(机器学习)的图像天游线路检测中心改善技术,针对海量图像数据处理进行了优化,并作为FINE-AI Filter实现,实现了海量图像图像天游线路检测中心的显着改善。

从复杂分布中自动提取特征分量

SpiralTOF 的高天游线路检测中心分辨率使我们能够检测小鼠大脑切片中的 100 多种脂质,但单独考虑每种脂质的分布是不现实的。需要利用统计方法找出同时增加和减少的成分,并将信息进行聚合。

顶点分量分析 (VCA) 是一种基于以下假设的分析方法:天游线路检测中心成像数据中的所有质谱都可以通过少量“顶点分量”的混合来解释。与主成分分析等其他统计分析方法相比,它的优点是能够在更短的时间内获得更容易解释的数据,但缺点是容易受到数据中噪声的影响。通过使用 FINE-AI Filter 降低噪声并执行 VCA,我们能够发现表征小鼠大脑中脂质的三个顶点成分(第 1 - 3 相)。

 

从左边开始第 1 到第 4 阶段的图像,最右边第 1 到第 4 阶段的图像重叠

使用 msMicroImager™ 对合成聚合物进行天游线路检测中心成像数据分析

在传统的天游线路检测中心成像中,指定特定天游线路检测中心并提取天游线路检测中心图像。然而,由于聚合物具有分子量分布,常规方法只能产生一定聚合度的天游线路检测中心图像,而无法可视化整个聚合物的空间分布。
为了解决这个问题,msMicroImager™(可选)现在允许您对聚合物的数均分子量 (Mn)、重均分子量 (Mw) 和多分散性 (D) 进行成像。这使得从每个聚合度和同位素峰衍生的数十到数百个天游线路检测中心图像可以聚合成三个图像,从而可以更直观地分析聚合物的空间分布。

不同分子量分布的聚乙二醇的成像质谱分析(MSTips No305)

传统方法只能可视化特定聚合度的分布。

使用 msMicroImager™ 和 msRepeatFinder 对合成聚合物进行天游线路检测中心成像分析

规格/选项

名称(型号) 函数等
盘子 玻璃样品板适配器 仅适用于 HST ITO 玻璃样品板
HST ITO玻璃样板 包含 25 个载玻片,07 毫米厚
多目标板 用于测量厚部件等
05mm/10mm深度雕刻
软件 天游线路检测中心成像测量支持计划 在 msTornado™ 中添加 1D 扫描测量和 2D 扫描测量功能
将海量成像原始数据转换为 imzML
msMicroImager™
质谱成像分析程序
海量成像数据加载、分箱处理
批量图像提取、ROI 谱创建、
海量图片列表显示、色调变化
导入图像文件(包括光学显微镜图像和光学扫描仪图像)
叠加海量图片和导入的图片
使用 FINE-AI 滤镜降噪并提高图像天游线路检测中心
使用VCA(顶点分量分析)自动提取特征分量
基于平均分子量和多分散性的图像创建

多目标板。用于引入厚样品(05mm和1mm厚度)(上图)
样品板支架。对于HST制造的ITO玻璃样品板(见下文)

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天游线路检测中心 NewSpiralTOF™ MALDI-TOFMS

天游线路检测中心 NewSpiralTOF™ MALDI-TOFMS

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