基于时间测量辅助的序列获取荧光信号：多变量曲线解析
医学物理
2025-02-28 v1 生物物理
仪器与探测器
摘要
在常规的激发-发射矩阵（EEM）中顺序注册荧光信号，然后基于数据中多线性特性进行建模，需要在获取每个EEM的整个过程中保持荧光团浓度稳定。快速的浓度变化，如在色谱或某些动力学实验中，可能 disrupt 常规EEM的双线性。这一偏离取决于浓度变化速率与光谱扫描速度的相对比率。虽然整个扫描可能较慢，但单个数据点几乎是瞬时获取的，这保持了线性依赖性。在特定的时间区间内，可以假设浓度保持恒定。通过使用基于时间的局部化，可以将部分EEM数据组织成部分填充的立方体，以便正确建模三阶数据。此外，多变量曲线解析需要进行重塑操作。对两个第三阶数据集采用基于时间的MCR实现进行分析，遵循类似于针对色谱数据（LC-EEM）使用平行因子分析策略的方法。第二个数据集来自Diclofenac反应动力学（Kin-EEM）。结果表明，时间辅助的MCR能够有效解决此类数据。找到的解与将相同数据作为立方体处理时得到的解相似。基于MCR结果构建的校准模型预测与从相同数据中推导出的高阶模型预测相当。所解决的光谱轮廓与参考光谱轮廓之间实现了很高的相似性。染色体和动力学轮廓都准确且具有物理意义。该提议的策略突显了在动态系统中 incorporating基于时间的局部化以增强荧光数据分析潜力的可能性。
引用
@article{arxiv.2502.19431,
title = {Sequential acquisition of fluorescence signals with changing fluorophore concentrations. Multivariate Curve Resolution with time measurements assistance},
author = {Gabriel Siano and Sofia Mora and Agustina Schenone and Leonardo Giovanini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.19431},
year = {2025}
}