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    El truco de imágenes moleculares hace que las cámaras sean más rápidas

    Un esquema muestra una técnica de la Universidad de Rice llamada microscopía de resolución súper temporal, que adquiere películas moleculares más rápidas sin necesidad de una cámara más rápida. Una máscara de fase giratoria de "doble hélice" convierte la imagen de un solo punto de una molécula en lóbulos en forma de barra que cambian de ángulo según el momento en que se captura la imagen. Una molécula puede capturarse varias veces en una sola imagen. Crédito:Grupo de Investigación de las Landas / Universidad de Rice

    Una nueva técnica de la Universidad de Rice captura imágenes de procesos químicos que ocurren más rápido de lo que la mayoría de las cámaras de laboratorio pueden capturar.

    La técnica, microscopía de resolución súper temporal (STReM), permite a los investigadores ver y recopilar información útil sobre moléculas fluorescentes a una velocidad de fotogramas 20 veces más rápida de lo que normalmente permiten las cámaras de laboratorio típicas.

    El trabajo de la química de Rice Christy Landes y su equipo, junto con el ingeniero eléctrico de Rice Kevin Kelly, aparece en la American Chemical Society's Revista de letras de química física .

    Los investigadores de Rice comienzan con una técnica de microscopía ganadora del Nobel que ve objetos como moléculas en "superresolución", es decir, cosas por debajo del límite de difracción que son más pequeñas de lo que la mayoría de los microscopios pueden ver.

    "La microscopía de superresolución nos permite obtener imágenes de cosas más pequeñas que aproximadamente la mitad de la longitud de onda de la luz visible, alrededor de 250 nanómetros, ", Dijo Landes. Pero notó una barrera:" No puedes tomar fotografías de nada más rápido que tu velocidad de cuadro, " ella dijo.

    La nueva mejora del laboratorio Rice, que utiliza una máscara de fase giratoria para codificar dinámicas rápidas en cada cuadro de la cámara, ayudará a los investigadores a comprender los procesos que ocurren en interfaces como la adsorción y desorción de proteínas o trayectorias de moléculas a medida que se mueven a lo largo de superficies bidimensionales.

    Christy Landes, química de la Universidad Rice, izquierda, trabaja con el investigador postdoctoral Hao Shen para ajustar los láseres para el microscopio de resolución súper temporal del laboratorio. El laboratorio inventó una técnica para adquirir mejores datos sobre moléculas que se mueven más rápido de lo que puede capturar una cámara de laboratorio estándar. Crédito:Jeff Fitlow / Rice University

    Las cámaras típicas de dispositivo de carga acoplada (CCD) alcanzan un máximo de velocidad de fotogramas de 10 a 100 milisegundos, Landes dijo. Mientras que otras técnicas como la microscopía electrónica pueden ver materiales en la subnanoscala, La microscopía de superresolución tiene una clara ventaja para las muestras frágiles como las biomoléculas:no las destruye en el proceso.

    La técnica manipula la fase de la luz para darle a la imagen en el detector una forma más complicada. Este proceso había sido utilizado previamente por otros investigadores para codificar dónde está el objeto en un espacio tridimensional dentro de una imagen que de otro modo sería bidimensional.

    La contribución del laboratorio de Rice fue señalar que al manipular la fase a lo largo del tiempo, también sería posible codificar resoluciones de tiempo más rápidas dentro de un marco de imagen lento. Por lo tanto, el grupo diseñó y construyó una máscara de fase giratoria. Las imágenes resultantes capturan eventos dinámicos que ocurren más rápido que la velocidad de fotogramas intrínseca de la cámara. La forma de cada imagen dentro de un marco le da efectivamente una marca de tiempo única.

    La técnica aprovecha una característica de la microscopía familiar para cualquiera que haya tomado una fotografía borrosa. Las funciones de dispersión de puntos son una medida de la forma de las imágenes tanto dentro como fuera de foco. Cuando los sujetos son tan pequeños como moléculas individuales, el cambio de enfoque y desenfoque ocurre fácilmente, y el tamaño y la forma del desenfoque resultante pueden indicar a los investigadores qué tan lejos del plano focal está el sujeto. La ingeniería de máscara de fase hace posible que el desenfoque dependiente del enfoque sea más fácil de detectar mediante la introducción de distintas funciones de dispersión de puntos. En la película se ven como los lóbulos de una barra y giran con respecto al enfoque.

    STReM utiliza cambios en la función de dispersión de puntos de la máscara giratoria para recopilar información temporal, Landes dijo. Con la nueva técnica, los cambios en los ángulos de los lóbulos revelan el momento en que ha ocurrido un evento dentro de cada cuadro.

    "El propósito es permitir a los científicos estudiar procesos rápidos sin la necesidad de comprar cámaras más rápidas y mucho más caras, "dijo el estudiante graduado de Rice, Wenxiao Wang, autor principal del artículo. "Esto implica extraer más información de imágenes individuales".

    Landas, quien recientemente ganó el prestigioso Premio a la Carrera Temprana de la ACS en Química Física Experimental por su trabajo para integrar la microscopía de súper resolución con la teoría de la información para comprender las separaciones de proteínas, dijo que diseñar y construir el mecanismo le costó al laboratorio solo unos pocos cientos de dólares, una fracción del costo de comprar una cámara más rápida. La máscara de fase se basa en el trabajo de Kelly, quien se basó en sus contribuciones a la cámara de un solo píxel de Rice para diseñar lo que equivale a una pieza de plástico con un grosor variable que distorsiona la luz en el camino hacia el CCD.

    "Como la cámara de un píxel, estamos haciendo análisis compresivo, Landes dijo. Con la máscara de fase estática, la información tridimensional se comprime en una imagen bidimensional. En este caso particular, hemos comprimido información más rápida en una velocidad de fotogramas de cámara más lenta. Es una forma de obtener más información en los píxeles que tiene ".

    Los coautores son los asociados de investigación postdoctorales Hao Shen y Lawrence Tauzin; estudiantes graduados Bo Shuang, Benjamin Hoener y Nicholas

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