Los científicos de la Universidad de Rice han desarrollado una herramienta fácil y asequible para contar y caracterizar nanopartículas.

Los laboratorios de Rice de los químicos Christy Landes y Stephan Link crearon un programa de código abierto llamado SEMseg para adquirir datos sobre nanopartículas, objetos de menos de 100 nanómetros, a partir de imágenes de microscopio electrónico de barrido (SEM) que de otro modo serían difíciles, si no imposibles, de analizar.

El tamaño y la forma de las partículas influyen en su funcionamiento en los dispositivos optoelectrónicos, catalizadores y aplicaciones de detección como espectroscopía Raman mejorada en superficie.

SEMseg se describe en un estudio dirigido por el estudiante graduado de Landes y Rice Rashad Baiyasi en la revista American Chemical Society Revista de química física A .

El programa está disponible para descargar desde GitHub en https://github.com/LandesLab?tab=repositories.

SEMseg, para la segmentación de SEM, surge del estudio del equipo en Science el año pasado que mostró cómo las proteínas se pueden usar para empujar nanobarras en ensamblajes quirales. "Este trabajo fue un resultado de eso, ", Dijo Landes." Nos dimos cuenta de que no había una buena manera de analizar cuantitativamente las imágenes SEM ".

El recuento y la caracterización de nanovarillas individuales o agregadas generalmente se realiza con microscopios electrónicos de transmisión (TEM) complejos y costosos, medición manual que es propensa al sesgo humano o programas que no distinguen entre partículas a menos que estén muy separadas. SEMseg extrae datos a nivel de píxel de bajo contraste, imágenes SEM de baja resolución y las recombina en imágenes nítidas.

SEMseg puede distinguir rápidamente nanobarras individuales en conjuntos y agregados muy compactos para determinar el tamaño y la orientación de cada partícula y el tamaño de los espacios entre ellos. Eso permite un análisis estadístico de agregados más eficiente.

"En cuestión de minutos, SEMseg puede caracterizar nanopartículas en grandes conjuntos de datos que tomarían horas para medir manualmente, "Dijo Baiyasi.

Segmentación de nanopartículas, él dijo, se refiere a aislar y caracterizar cada partícula constituyente en un agregado. El aislamiento de las nanopartículas constituyentes permite a los investigadores analizar y caracterizar la estructura heterogénea de los agregados.

Baiyasi dijo que SEMseg se puede adaptar para otras técnicas de imagen como la microscopía de fuerza atómica y podría extenderse para otras formas de nanopartículas. como cubos o triángulos.