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新型分子識別傳感器系統(tǒng)誕生,破解紅外光譜儀分析難題

2018-06-13 07:33 性質:轉載 作者:麥姆斯咨詢殷飛 來源:MEMS
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瑞士聯邦理工學院研發(fā)的新型傳感器系統(tǒng)無需紅外光譜儀便能高精度地探測和分析分子,再借助人工智能(AI),為基于成像的大規(guī)模材料分析...

  瑞士聯邦理工學院研發(fā)的新型傳感器系統(tǒng)無需紅外光譜儀便能高精度地探測和分析分子,再借助人工智能(AI),為基于成像的大規(guī)模材料分析開辟了道路

  據麥姆斯咨詢介紹,紅外光譜學是檢測和分析有機化合物的一種基準方法。但是它需要復雜的操作過程和大型、昂貴的儀器設備,因此設備的微型化充滿挑戰(zhàn),阻礙了紅外光譜技術的一些工業(yè)和醫(yī)療應用,以及戶外現場的數據收集,例如污染物濃度的測量等。此外,其相對較低的靈敏度要求較大的樣本量,因而也從根本上限制了其廣泛應用。

  為此,EPFL(瑞士聯邦理工學院)工程學院(瑞士洛桑)和Australian National University(ANU,澳大利亞國立大學)的科學家們開發(fā)了一款緊湊型、高靈敏度納米光子傳感器系統(tǒng),無需使用傳統(tǒng)的光譜學技術便能識別分子的特征吸收。他們已經將該系統(tǒng)用于聚合物、農藥和有機化合物的探測。更為重要的是,這項技術還與CMOS技術兼容。

將分子的特征吸收轉譯為“條形碼”

  有機物分子中的化學鍵都有其特定的方向和振動模式,這影響了分子對光的吸收,使每個分子都有其獨一無二的“指紋吸收”。紅外光譜學通過檢測樣本是否吸收分子的指紋特征頻率,來探測樣本中是否含有給定分子。然而,這種分析需要尺寸龐大、價格昂貴的實驗室儀器。

  EPFL科學家開發(fā)的系統(tǒng)包含一種工程化的表面,覆蓋有數百個被稱為Metapixels(超像素)的微型傳感器系統(tǒng),可以為表面接觸的每個分子生成不同的“條形碼”。這些條形碼可以使用先進的模式識別和分類技術(如人工智能神經網絡)進行大規(guī)模分析和分類。這項研究成果已發(fā)表于今年6月出版的Science雜志。

  EPFL開發(fā)的這款開創(chuàng)性傳感器系統(tǒng)不僅靈敏度高,且能夠實現微型化;它采用了能夠在納米尺度捕捉光的納米結構,因而對系統(tǒng)表面上的樣品具有極高的靈敏度。“我們想要探測的分子是納米級的,因此橋接這一尺寸鴻溝是必不可少的一步,” EPFL生物納米光子系統(tǒng)實驗室負責人及本研究聯合作者Hatice Altug說。

  該系統(tǒng)表面的納米結構被分為數百個超像素組,每個超像素都以不同的頻率共振。當一個分子與系統(tǒng)表面接觸時,該分子對光的特征吸收,會改變它接觸的所有超像素的振動。

  “非常重要的是,這些超像素的排列方式,可使不同的振動頻率映射于系統(tǒng)表面的不同區(qū)域,”本研究聯合作者Andreas Tittl介紹說。這便獲得了一種像素化的光吸收圖,可以轉譯為分子條形碼。整個過程都不需要使用光譜分析儀。

  這款新系統(tǒng)的潛在應用很廣?!袄?,它可以用于制造便攜式醫(yī)療測試設備,為血液樣本中的每種生物標記物都創(chuàng)建條形碼,”本研究聯合作者Dragomir Neshev說。

  這項技術還可以和人工智能結合,為從蛋白質和DNA到農藥和聚合物的各種化合物,創(chuàng)建并處理分子條形碼庫,為科研人員提供一種新的工具,快速、精確地從復雜樣本中發(fā)現微量的化合物。


 

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