空间光隔离器 - 产品信息 - 相关知识

2025-01-24 09:32:37空间光隔离器: 空间光隔离器是一种用于光学系统中的关键器件，主要功能是实现光路的单向传输，有效阻止反向光的干扰。它广泛应用于激光系统、光纤通信及测量仪器等领域，能够显著提高系统的稳定性和性能。通过利用法拉第旋转效应及偏振器等元件，空间光隔离器确保光线在特定方向上高效传输，同时隔离反射光或杂散光，避免其对系统造成不良影响。其结构紧凑、性能可靠，是现代光学系统中不可或缺的重要组件。

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空间光隔离器问答

2022-12-30 11:31:56绘制人类肿瘤微环境的空间图谱: 介绍和目标免疫系统对癌症治疗的反应可以反映患者在治疗之后是否会有良好的结果。了解肿瘤微环境（TME）在肿瘤发生和治疗反应中的变化对制定个性化的治疗方案并改善癌症治疗至关重要。借助稳定和全面的超多标成像技术，可使用免疫标志物探查髓系和淋巴系细胞的谱系和结构，而且结合特定肿瘤生物标志物时，还可以捕捉多种肿瘤中TME内的免疫反应。细胞类型特征模式，结合超多标组织成像的探查能力，可以针对免疫细胞群和TME内众多类型细胞的空间相互作用提供之前无法获得的全新认识。Cell DVE超多标成像分析整体解决方案可以使用循环染色和染料失活流程对一个完整组织切片上的数十个生物标志物进行检测和成像。Cell DIVE的核心是一个精确、灵活、开放的多标记成像解决方案，可以灵活选择多标记成像研究中常用的生物标志物抗体。Cell Signaling Technology(CST)拥有丰富的经IHC验证的抗体组合，可检测TME中的关键蛋白质，实现组织中的免疫细胞检测和表型判断。CST提供抗体偶联物，这些偶联物均经过验证，可用于Cell DIVE上，并提供经IHC验证抗体与荧光团和其他检测试剂的定制化偶联。CST采用严格的IHC验证方法，随后还会在Cell DIVE平台上进行验证，可确保成功检测蛋白质。在本研究中，我们展示了使用由数十种CST生物标志物抗体™组成的新型检测模式，在多种组织类型中进行的Cell DIVE超多标成像。多标记检测模式的开发所需的优化极少，可识别复杂的细胞类型，并揭示肿瘤微环境中的细胞间相互作用。结果表征肿瘤微环境有助于理解导致患者预后不佳的新机制。肿瘤微环境比较复杂，通常在单个样本和不同患者样本中都是异质的。循环多标记染色和成像可在不同组织样本中实现TME探查，即使可用组织有限的情况下。在这项研究中，我们检查了12个完整组织或TMA切片中30多个生物标志物的表达（表1），重点是潜在的免疫治疗目标、预测性生物标志物和分割标志物。所有的CST生物标志物抗体均被连接并随机分配到一个回合。表1.研究设计：抗体和组织为了在TME中其他细胞的背景下定义免疫细胞，融合并分割了所有的生物标志物图像，并使用聚类分析和降维（UMAP）对表达进行分析。聚类分析提供了一个无偏见的方法来定义组织内的免疫细胞贡献。在这项研究中，我们展示了人类结肠腺癌（CAC；图1）的聚类分析。在这里，聚类分析将白细胞从所有其他上皮细胞和基质细胞类型中区分出来（图1C）。此外，聚类清楚地定义了淋巴细胞和骨髓细胞类别。CAC中的骨髓类亚型包括骨髓祖细胞、M2巨噬细胞和另外两个未知亚型的骨髓聚类。其他生物标志物可用于进一步定义亚型。对于淋巴类，定义了T细胞和NKT细胞聚类。另外，还确定了一个具有CD20阳性的T细胞聚类。使用机器学习进行单细胞表型分析，可以从聚类中进一步定义细胞类型。例如，在图像1D中，聚类15中的一个细胞是CD45+ CD3+ CD8+ CD4+ GRZB+ Ki67+ LAG3+ PD1+TIM3+（图1D-E；橙色圈）。聚类和单细胞空间分析被应用于研究中的所有其他组织（图2；数据未显示）。图1：CST检测模式的多标成像可在一张玻片上检查结肠腺癌（CAC）组织的免疫细胞成分（图1 A）。用多种生物标志物对玻片进行反复染色和成像（表1；图1 A、B、D板）。使用全套30种生物标志物进行分割后，聚类分析显示了组织内的免疫细胞（1C-H所示为CAC，正常结肠组织未显示）。聚类15（图1D-F）被突出显示，一个跨生物标志物的特定细胞用一个橙色的圆圈突出显示（图1D）。降维（UMAP；图1G）表示免疫细胞和其他聚类之间的关系。图2：CST检测模式在多种癌症和正常组织类型中的多标成像。玻片被反复染色和成像（表1；图2组织类型）。所有生物标志物显示在一张图像中。使用全套30种生物标志物进行分割后，聚类分析显示了组织内的免疫细胞（数据未显示）。组织特定的免疫细胞聚类是由特定的生物标志物表达模式统计出来的。在聚类之后，单细胞表型能够对聚类中的细胞群进行空间分析。方法和材料CST抗体经过了严格的验证，以确保抗体在FFPE组织上的表现。本研究中的所有抗体都是直接偶联或商业偶联物成品（表1）。偶联是使用非位点特异性化学方法进行的。抗体与四种不同的染料过量偶联，去除未结合的染料，并通过分光光度分析测量标记的程度。经过初步验证，具有最佳标记程度和浓度的偶联抗体溶液随后用于对各种人类癌症组织和正常组织的染色。组织从商业来源获得（Pantomics；表1）。在Cell DIVE上使用四通道+DAPI对组织进行成像，并自动进行自发荧光去除、校正和拼接。使用徕卡显微系统开发的专利软件全拼接图像进行导入、融合和分析。结论使用Cell DIVE超多标组织成像分析整体解决方案，用30多种CST生物标志物抗体对12个完整的组织和TMA切片进行循环染色和成像。这个CST检测模式能够识别含有不同免疫类别、细胞类型和亚型的细胞的集群。Cell DIVE超多标组织成像分析整体解决方案可保存组织，未来进一步定义免疫细胞亚型的工作可以继续使用同一组织切片上的其他CST抗体，并与研究中所有先前的生物标志物叠加。相关产品超多标组织成像分析整体解决方案Cell DIVE

2022-02-15 12:29:45欢迎进入单细胞空间信息学时代！

2023-02-24 14:46:19聊过了，ChatGPT还不懂电镜！给它的成长留点空间...: 这几天，ChatGPT可以说是“火爆全宇宙”！它是由美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型，能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，并协助人类完成一系列任务。简单来说就是不仅可以搜索、咨询信息，还能跟你有来有回的对话聊天，甚至能编代码、写文案、做图等等。所以ChatGPT真就是神通广大，无所不能？今天就让我们的权威电镜专家出手，来用电镜知识测测它的专业素养吧！文末更有赛家福利！答案略有些不知所云，看来ChatGPT没有get到真正的问题，与预期的答案偏差较多。与常规扫描电镜相比，环境扫描电镜最大的特点是可以根据样品特征，调整真空压力、温度和气氛，使样品在接近“环境”的条件下进行观察。环扫电镜样品室的气压在4000 Pa以下可调，样品室可以通入水蒸气、惰性气体或混合气体。根据以上特点，通过设置合适的气压、温度和气氛，环扫电镜常用于观察含水含油样品和生物样品。还可以利用冷台或加热台，在环扫电镜中观察气压、气氛和温度等条件对样品影响的原位动态过程。这个答案同样在不知所云了，ChatGPT没有正确理解问题所处的领域是电子显微镜这一分析仪器的细分领域，相应的答案与电子显微镜领域偏差交大。在扫描电镜中，在保证所观测样品已经进行良好的样品固定后的前提下，可采用以下方式解决样品导电性不佳的问题：1、镀膜，喷镀具有导电性的金属膜（Pt，Au，W等）或者碳膜，增加样品的导电性。2、采用低真空或者环扫电镜，利用样品仓内的离子进行电荷中和。3、调节电压，电流，扫描方式使样品表面电荷达到平衡。4、采用对荷电不敏感的探测器（背散射探测器）。这个问题的答案，相对于前两个还是比较切题。但是回答相对宽泛，参考意义仍有限。需要考虑将样品与大气环境进行隔离，可采用在手套箱内进行样品前处理后，通过转移装置（如赛默飞电镜的Clean Connect或者Inert Gas Sample Transfer等工具）将样品转移到电镜仓内，从而可以避免电池材料接触到大气产生的氧化问题。iDPC技术全称为积分差分相位成像技术。该技术利用分区探头获得了样品内部势场的投影像，可以同时获得轻元素和重元素的高分辨原子像。同时它也是一种优秀的低电子剂量成像技术，适合于各种电子束敏感材料的研究。该技术是近年来发展的一种新的成像技术，并快速地在材料科学，生命科学和半导体领域获得了应用。其在分辨率和快速扫描方面与传统成像技术相近，在采集数据时应根据需要选择合适的放大倍率。因此ChatGPT的回答并不正确。ChatGPT回答的太过宽泛，没有拿捏到这项技术真正核心的特点与优势，没有办法介绍到一些技术细节，答案也就没有说服力。等离子双束电镜（PFIB）确实是更有潜力，是目前双束电镜的发展趋势，是因为：1、PFIB束流范围更大，从2.5 uA-1 pA。这使得PFIB离子束的切割速率提高了40倍之多。这对有大尺寸切割要求应用都是有益的，如三维数据采集和大尺寸截面失效分析。2、对于一些与镓有反应的样品，PFIB也更有优势，因为PFIB的离子源可以是氙或者氩。举个例子，镓离子制备的铝合金透射样品会出现镓离子污染晶界的问题，但PFIB不会。3、PFIB除了常见的氙离子源，还可以配备氩，氧和氮作为离子源。这使得PFIB对特定应用会有更优秀的表现。如氩对透射样品损伤更小，O对生物材料和碳基材料的切割质量更高和N在冷冻条件下对生物材料的切割。4、基于PFIB的以上有点，赛默飞还开发并推广了一系列新型的应用场景，如半导体中的去层分析和Spin mill对样品进行沿表面方向的抛光等。这都可以大大拓宽双束电镜对于各类材料表征（包括半导体材料，生命科学材料）的分析手段。基于以上，PFIB会逐渐成为一种流行的被大规模使用的双束电镜类型。最后一题，ChatGPT的回答还算较为全面的涵盖了多种应用领域。但需要补充的是透射电镜在半导体领域也有广泛的应用。目前透射电子显微镜的空间分辨率已≤0.05 nm，可以在极高的空间分辨率下分析各种样品的结构，形貌和化学成分。不得不说，看完以上这些「貌似懂电镜，但又没有懂到位」的答案，ChatGPT却也不像网上说得神乎其神了。目前大部分人对ChatGPT的使用都是处在惊奇阶段，它确实能通过人类自然对话方式进行交互，但对于电镜这类需要极强专业知识积累的领域，还是会频频犯错。毕竟，电镜知识，浩瀚宇宙！学习电镜这件事，还得交给我们赛家的电镜专家们。我们特此在赛默飞纳米港为大家准备了全年的培训计划，如需了解及参加此培训课程，速来扫描下方海报二维码哦！

2021-07-21 14:05:00ViALUX 四百万像素超高速DMD空间光调制器: ViALUX 四百万像素超高速DMD空间光调制器摘要上海昊量光电zui新推出的ViALUX4.0Mpix超高速DMD空间光调制器V-9001VIS采用TI 2015年10月7日推出的DLP9000X芯片组。DLP9000X芯片组由DLP9000X DMD数字微镜和DLPC910组成，与上一代芯片组DLP9000相比，其数据带宽增加了5倍达到60 Gbps正文ViALUX 四百万像素超高速DMD空间光调制器上海昊量光电ZX推出的ViALUX4.0Mpix超高速DMD空间光调制器V-9001VIS采用TI 2015年10月7日推出的DLP9000X芯片组。DLP9000X芯片组由DLP9000X DMD数字微镜和DLPC910组成，与上一代芯片组DLP9000相比，ViALUX V-9001VIS其数据带宽增加了5倍达到60 Gbps。ViALUX 4.0Mpix超高速DMD空间光调制器V-90001VIS在充分利用DLP9000X芯片组的高带宽基础上，还在硬件驱动电路中集成了高达64GBit的片上内存和高速USB3.0数据接口。DLP9000X芯片组使用类似于DLP Discovery D4100 kit 的开发架构，上海昊量光电一直是国内基于DLP Discovery D4100 kit DMD空间光调制器的领先供应商，我们推出的上一代基于DLP Discovery D4100 kit的超高速DMD空间光调制器V-7001 (1024 x 768)、V-9501 (1920 x 1080) 及V-9601 (1920 x 1200)分别可实现22,727Hz、17,857Hz 和16,393Hz的图形刷新速率；这次我们凭借以往积累的开发经验，率先推出了图形刷新速率为12,987Hz的4.0Mpix DMD空间光调制器V-9001VIS。ViALUX V-9001VIS DMD空间光调制器的应用领域主要包括：3D 打印、光刻、3D扫描、激光打标和高光谱成像。在3D打印应用中，与基于DLP9500芯片组的V-9501想比，配备4.0Mpix的V-9001VIS节省了约50%的打印光头数量，且支持小于1微米的3D打印精度。12,987Hz的图形刷新速率、4.Mpix的微镜数量及7.6微米的微镜尺寸为光刻、激光打标和3D打印应用提供了zui先进的光调制方案。随着DLP技术的不断进步，ViALUX DMD空间光调制器被用在越来越多的新兴应用中，如：单像素相机、关联成像、超分辨显微、3D数字全息、波前传感及三维全息光镊等。

2022-12-01 14:27:10LR1601 | 评估潮沟对滨海盐沼植被空间分布及其地上生物量的影响: 盐沼是地表过湿或季节性积水、土壤盐渍化并长有盐生植物的地段。滨海盐沼以草本植物为主，沿潮间带延伸，可忍受高盐条件和因涨潮引起的周期性淹水。盐沼植被生产力高，可为许多物种提供繁殖、觅食和越冬的场所。盐沼植被地上生物量（AGB）的估算为监测盐沼生态系统时空稳定性、生产力和地上碳储量提供了有用信息。然而，以往关于AGB的估算研究主要局限于站点水平，且通常基于单一植被类型。与野外地面调查方法相比，遥感（RS）卫星成本低、速度快、范围广，在盐沼植被结构和生物物理指标的空间估计方面更具优势。其中，UAV-LiDAR数据具有较高的时空分辨率，在滨海盐沼三维结构监测中具有很大潜力。然后目前，利用UAV-LiDAR数据估算盐沼植被AGB的研究有限。为了确定滨海盐沼潮沟对植被群落空间分布及其生物量的影响，来自复旦大学的研究团队在上海崇明东滩滨海湿地（121°54′-121°55′E，31°27′-31°28′N）进行了研究，主要目的为：（1）探索UAV-LiDAR数据估算盐沼植物AGB的潜力；（2）研究潮沟对盐沼植物群落空间格局及其地上C储量的影响。作者于2019年9月基于DJI M600平台，利用LR1601-IRIS LiDAR传感器（北京理加联合科技有限公司，北京依锐思）收集UAV-LiDAR数据。于2019年9月27日和28日获取光学图像数据。于2019年10月和2020年10月收集植被样品，测量其高度和地上生物量，同时收集土壤样品，测量其土壤含水量和土壤盐分。基于盐沼植被群落所有样本，利用线性回归模型（多元线性回归，MLR）和5个机器学习回归模型，包括广义线性模型（GLM）、梯度提升机（GBM）、人工神经网络（ANN）、基于核正则化最小二乘（KRLS）和随机森林回归（RFR）建立预测模型。通过R2和RMSE评估模型性能。研究区和采样点位置。结果：滨海盐沼植被AGB实测值和预测值之间的关系。（a）MLR；（b）KRLS；（c）ANN；（d）GBM；（e）RFR；（f）GLM。不同盐沼群落AGB的空间分布、验证和比较。（a）利用UAV-LiDAR数据和随机森林模型进行盐沼植被AGB制图。（b）不同盐沼群落AGB平均值。（c）AGB实测值和预测值的回归拟合。（d）AGB预测值的密度分布曲线。与潮沟不同距离的盐沼AGB的比较。（a）代表整个植被群落AGB变化趋势；（b-e）分别代表PA，IC，CS和SM的AGB变化趋势。D1：0-50 m；D2：50-100 m；D3：100-150 m；D4：150-200 m。结论基于UAV平台收集的高分辨率图像和LiDAR数据，估算了盐沼群落的空间分布和AGB。研究表明，通过改变土壤盐分和水分条件，与潮沟的距离会对群落空间格局和盐沼植被AGB具有重要影响。研究结果证实了UAV-LiDAR数据与随机森林算法相耦合可简便有效的检测盐沼AGB。综上所述，该研究提供了一种估算盐沼地上C储量的有效方法，强调了精确估算在制定合理的科学测量进行滨海生态系统管理和保护中发挥重要作用。

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