Simple multipulse excitation for enhanced detection of long-lived fluorophores
Notice bibliographique
Résumé
Typically the signal-to-background ratio is the limiting aspect of fluorescence-based detecting and imaging. The background signal can be composed of a variety of sources-excitation scattering, contaminants, and autofluorescence from cellular constituents. Most of these sources have a short-lived lifetime (ps to ns range). In order to increase the signal-to-background ratio, fluorophores with high brightness or in large concentrations are typically used along with time-gated detection. This unfortunately sacrifices the probe’s signal unless it has a very long lifetime. Herein we are presenting a simple method to enhance the detection of widely available and well-known mid-range lifetime (~20 ns) fluorophores’ signal against short-lived backgrounds. This requires a repetition rate of ~300 MHz to pump a 20 ns probe sufficiently. Typical laser sources today are not equipped with repetition rates above 80 MHz. However, this multipulse method allows these rates to be attainable for nearly any pulsed laser source. Multiple pulses of excitation are separated by a variable temporal length, which is short compared to the lifetime of the long-lived fluorophore, to increase the excited state population of a long-lived fluorophore, while the short-lived background decays almost completely between pulses. This is accomplished by simply redirecting the pulsed excitation beam through glass and then a delay length any number of times and lengths as desired to control the number of pulses and separation times.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».