声光报警偏转器（AODF）在高神经元分拖动的关键点意义：ICS工艺概述

快速和选择性地分离具有du 特空间和形态特征的单细胞仍然是一个技术挑战。来自Science的这篇文章建立了一种基于高速成像的细胞分选（ICS）技术，借助声光偏转器调制产生的光斑线性阵列和信号分析系统来高速探测细胞的空间特征，使流式细胞术更上一层楼。

自流式細胞系的神经元术被创造发明的50十多年来，用其参与神经元分选一直都在是生物工程学者zui很好的的产品其一。让科学深入分析人群从而从多样化的配合物中分刘海离出感爱好的神经元，而这些进程来说掌握神经元的系统至关更重要。这种技木的大总量升阶，要归功于海德堡EMBL和BD Biosciences的科学深入分析人群强调的一类高速公路二氧化碳激光散斑的神经元分选技木（ICS），收录于Science，发表文章“High speed fluorescence image-enab LED cell sorting"，因此该科学深入分析入榜为VOLUME 375|ISSUE 6578的封皮图片故事情节。Science对封皮图片的描术以下：把你想表达出来荧光标识蛋白酶（草绿色）的靶神经元被蓝色的二氧化碳激光点亮，并从是一个翻转视频的神经元池选取出。新的神经元分选技木配合了流式細胞系的神经元术的通量和降钙素原检测工作能力，还涉及多色荧光显微镜的房间判别率等竞争优势，会让每秒分离法可高达15,000个存在多样化表型的神经元已成为可能性。

有别于于传统文化普鲁士蓝染色受损細胞受损細胞术只有单凭简单化的属性（举个例子氨基酸质把你想表达出来平均水平）来离心分离法受损細胞，复合型高通芯片量ICS技术性让研究探讨成员就可以吸附和具体定量分析涨判断率的受损細胞便捷连拍，最后够跟据影像大数值中的优点（如氨基酸质和菌物标示物在受损細胞中的座位座位）来离心分离法受损細胞，并加入了多色荧光显微成相的功能键。这种优点打造了受损細胞内运做的充实问题，而这只是原先的普鲁士蓝染色受损細胞受损細胞仪始终无法 考察到的。大数值采集工具、影像重造、影像具体定量分析和分选的一部分历程在几微秒内达到，使 ICS 够以达每秒 15,000 个受损細胞的访问速度做操作。

在本深入分析中，ICS相结合了下面五种高技术（i）运行rf射频标签释放出的荧光显像（FIRE）操作系统，那就是另外一种高速荧光显像高技术（ii）传统与现代的为石英石杯的液滴分选器（iii）环保型低延迟时间警报除理和数据分析电商仪器。

成了在1.1m/s的高速度外溢的人体细胞中构建无不清楚皮秒激光散斑，ICS中FIRE技术应用至关更重要，在体系化液流中导致相接60mm的104个皮秒激光粒子束阵列，而这正式光控偏转器（AOD）的优势与劣势所在位置。 

在图左侧的Mach-Zehnder干涉仪（MZI）中，可以看到在分束器（BS）分成的两路上，都采用了AOD (Gooch & Housego, Inc.)，其中一路由120MHz到200MHz等间隔的多个射频信号进行调制，将单个488nm的连续光分割成104个小光束组成的线性阵列，具有不同的频率和出射（偏转）角度，这里的每束光zui终代表了生成图像中单个水平像素。而另一路通过AOD(Gooch & Housego, Inc.)产生一个本地振荡光束，移频了200MHz。两路光束的模式匹配，zui终在50/50分束器中进行合束，并聚焦在细胞流上。该激发系统所产生的线性阵列激光，每个束光都有一个du 特的拍频调制（f1,f2,f3...fn），由合束前本地振荡光束频率和各自的光束频率之间的差异产生。

 都是这样到来，当癌神经细胞核膜确认普鲁士蓝染色癌神经细胞核膜仪的光电器件测探区域性时，阵列中4个点光都要 增强出有某规律的荧光或漫射光表现。当哪些点光被PMT测探到时，4个规律的小点光都随带着癌神经细胞核膜内部人员地方或区域相关讯息，因而合成的弧形图确认傅里叶变化规律法求会复位地方相关讯息，因而解构原本癌神经细胞核膜的二维彩色图像。 昊量光电產品应该带来了G&H好几种基准AODF產品，激发光谱地方从太阳光的紫外线到中红外均有，和有一起的带动器，拥有您一维甚至二维扫描仪的各样运营。对ICS，G&H的4200-1是您的自然声光报警偏转器的进行。适宜于405-488nm的看得出蓝紫光，并拥有100MHz的微波射频频次运转上行宽带。 是为了最佳的表达FIRE这种改革创新科技，人们何不寻根究底，在下期来看看撤稿在Nature Photonics上zui早明确提出FIRE (fluorescence imaging using radiofrequencytagged emission)显微科技的这篇文：FIRE Digitally synthesized beat frequency multiplexing for sub-millisecond fluorescence microscopy。

对应文章：

Schraivogel D, Kuhn TM, Rauscher B, Rodríguez-Martínez M, Paulsen M, Owsley K, et al. High-Speed Fluorescence Image-Enabled Cell Sorting. Science (2022) 375:315–20. doi: 10.1126/science.abj3013

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