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VisiSens TD根际区域O2、pH及CO2成像系统
VisiSens TD根际区域O2、pH及CO2成像系统
VisiSens TD根际区域O2,pH及CO2成像系统可以监测O2,CO2浓度或pH浓度的变化,VisiSens TD系统是用于O2,CO2和pH箔片的二维读出装置,采用荧光化学光学感应箔整合成像技术,在样品不均匀的情况下,能轻松实现根际区域对O2,pH和CO2二维可视化测量分布图。测试中,样本表面被感应膜覆盖,该感应膜可将分析对象的内容转换成光学信号,感应器响应则由数码相机逐个记录下来。
系统特点
- 二维读取,根际活体成像
- 可在一个视野中组合多种传感器类型
- 使用感应箔,造就新陈代谢活动非侵入性绘图
- 读取O2、pH和公司2传感器箔
- 单个和多个分析物的操作模式
- 视野范围:6 x 4厘米2至30 x 25厘米2
- 单个图像中超过10万个感应点
- 采用图像软件处理,评估简易
- 遵循动力学,按时间序列运行,以二维图像呈现结果
- 显示实际像素信息,伪彩图像显示传感器响应情况
- 用户自定义感兴趣区域ROI并显示统计数据
- 交互的X轴和Y轴剖面
- Z轴剖面用于已定义坐标下感兴趣区域平均值绘图
操作软件
用户可以通过软件实现图像的采集、处理和分析功能。相机控制界面简单直观、用户可以轻松管理所有图像的采集和存储。根据具体的实验需求、用户还可以对某些测量进行自定义归组、并进行注释。可以选择采集单张图像或者以时间序列自动记录。
所有软件版本,无论是O2、公司2还是pH成像软件,都使用同样的用户界面。该软件支持:控制图像记录程序、图像处理及评估。控制用户界面的相机使用简便,它可管理图像的获得及存储。属于同一系列的测试可在用户自定义的对话框中,通过独立的文件夹和免费的文本注释组织在一起。获得的图像可以是单张的,也可以是自动记录时间序列的系列图像。
测定原理
荧光比率成像 (FRIM)是一种能读取光化学传感器膜所获取的信号的方法。比率测量能排除常见的干扰,比如不均匀光场的干扰。光化学传感器膜上含有一种对被测物质敏感的染料和一种参照染料,这些染料被固定在一种具有渗透性的聚合物基质上。指示染料能根据被测物质和光化学传感器膜的类型不同发出红色或绿色的荧光,这些荧光是根据被测物质浓度的变化而发生动态淬灭。而参照染料发出恒量的红色或绿色的荧光。这些释放出来的荧光的量刚好能满足RGB芯片红、绿通道的灵敏度、能被芯片很好的识别并记录。
技术参数
- 测量范围:O2(蓝色):0 - 100%饱和空气 (0-20。0% O2);
- pH(红色):2.5-4.5 5.5-7.5;
- 公司2(绿色):0-1%1-25%
- 响应时间:O2:30 s;pH:30 s;公司2:<3分钟。
- 传感器膜尺寸:5 x 5毫米2到40 x 40毫米2
- 单张图片数据点:300,000
- 测量温度范围:+ 5 ℃至+ 45 ℃
- 相机芯片:增强颜色CMOS
- 图像分辨率:130万像素 (1280x1024像素)
- 输出:15 fps视频预览(无存储)和0.5 fps全像素图片存储 (。png)
- LED数量:8
- 尺寸:长10厘米,直径3.8厘米
- 材质:全铝合金外壳
- 数字接口:USB2.0,高速USB传输
应用案例
根际区域O2、pH、公司2可视化
VisiSensTD能够对大片区域进行成像并收集信息空间和时间分析物的变化,例如根管内相互作用的公司2和pH成像,同时可自由选择测量地质测量,模块化设置适用于O2、pH和公司2成像传感器箔具有一个系统和一个视野,VisiSens的二维成像实现根际区域分析物浓度的空间和时间变化的检测。
植物叶片呼吸
植物既是氧气的生产者也是氧气的消耗者,同时释放二氧化碳,实现对植物叶子表面氧气与二氧化碳含量的可视化,对于研究有光/无光条件下氧气的需求量以及二氧化碳的产出量起着重要作用。传感膜附着于树叶表面,将环境空气中的氧气与之隔离,并实现相应分析物含量与高度空间分辨率之间的转换。如图所示,在持续黑暗的条件下,玫瑰花瓣的氧气浓度下降,采用VisiSens研究不同花瓣结构并对比其耗氧量。
沉淀物中O2、pH、公司2的可视化
O2、pH、公司2是沉淀物中微生物活动的关键因素及指标。氧的供给局部差异巨大、例如在分界面、不同深度或海底处。该系统能够直观显示长时间内氧的空间和时间动态。一次测量即可比较多个区域。采用VisiSens,记录高分辨率的图像,以探测不同沉淀中的分析物动力学或长时间后沉积物的深度。
细胞培养和工程化组织氧阶梯的测定
细胞新陈代谢关键取决于局部供氧水平。尤其在细胞培养过程中,趋于中心的细胞遭受低氧时,氧气检测更显重要。采用VisiSens、在样品的横截面进行持续的、高分辨率的氧气检测、检测为非入侵性、在器皿的外部进行、以降低样本被污染的风险。
产地与厂家:德国 PreSens