低噪声激光器
低噪声激光器 激光器的噪声是由于激光谐振腔内存在着模式竞争,导致输出功率的高频抖动。通过对激光器的谐振腔及其他元件进行特殊的设计,可以有效降低激光振幅噪声,使其满足DNA测序、细胞分拣、频谱分析、干涉测量、激光全息、照片冲印及生物医疗等领域的应用要求。 532nm-低噪声激光器 1~300mW 500~4000mW 5000~10000mW 633nm低噪声红光激光器 1~10mW 635nm低噪声红光激光器 1~200mW 1~1000mW 639nm红光低噪声激光器 1~1000mW 1000~1500mW 640窄线宽低噪声红光激光器 1~30mW 1~200mW 1~1000mW 1~1500mW 642nm低噪声红光激光器 1~200mW 650nm低噪声红光激光器 1~180mW 1~1000mW 655nm低噪声红光激光器 1~180mW 1~1000mW 660nm低噪声红光激光器 1~180mW 1~1000mW 1064nm-低噪声激光器 1~500mW
一字线激光器
一字线激光器 能够提供现有所有波长和功率的线激光,可为客户提供全角为5°,7°,10°,30°,45°,60°,75°,90°,100°的透镜以适应各种使用要求。该系列激光器是用来形成一条均匀的直线做为参照线,多用于准直、机械、建筑和加工行业。 提供准线控制 体积小 操作简便 平整的激光平面 光线亮度取决于激光器的输出功率。光线长短由面边缘与激光器轴线所成角度、激光器出光孔与接收面之间的距离决定。 所有波长都可按客户要求订制。 可选波长 375 405 447 450 448 520 532 635 637 640 655 660 750 785 808 830 852 915 940 980 1060 1470 1550 1710 扇面角度 5°,7°,10°,15°,30°,45°,50°,60°,75°,90°,100° (可根据客户需求提供其它的角度) 输出功率mW 100~5000 功率稳定性(rms,4小时) <1%, <2%,<3% 激光器工作模式 CW 亮度均匀度 80% 直线度偏差 小于0.5% 激光线截面85%峰值高度功率占比 95% 温度&功率稳定性波动 小于0.5% 预期寿命hours 10,000 工作温度 °C 10°C ~ 35°C
基因测试光遗传学激光器
光遗传学是一个蓬勃发展的多学科生物工程技术,结合了重组DNA技术与光学技术,对细胞生物学的研究非常有用,具有特的高时空分辨率和细胞类型特异性的特点,克服了传统手段控制细胞或有机体活动的许多缺点。光遗传学被广泛应用于活细胞内目标蛋白质的跟踪以及选择性地控制脑中某类细胞的特定的神经活动从而推动了神经科学研究的深入。近来光遗传学的应用拓展到了信号传导的研究,也开始有医学临床的应用的报道。
激光器神经学应用
神经学是神经系统的科学研究,是一门跨学科的科学,与其他领域如化学、计算机科学、工程学、语言学、数学、医学、遗传学、哲学、物理学和心理学均有关联。一些基于光学方法的研究技术已成为神经科学领域的主要研究手段。神经科学的研究范围非常广泛,包括神经系统的功能、节后、发育、遗传和病理学等方面,而其中对功能、结构及功能与结构关联的研究更是核心内容。在对神经系统结构的研究中,不断进步的光学成像技术一直发挥着重要作用。
多维流式细胞术的发展新趋势——激光器的选择、优化和集成
持续的全球病毒大流行进一步加速了个性化医疗的趋势,这一定程度上推动了用于研究和临床应用的更的流式细胞仪的发展。具体来说,所谓的多维流式细胞术需要引入更多激光波长来提供更大的数据集,以便在单个仪器中测量更多的细胞类型。
然而,这对于激光器厂商们则是一个挑战,他们不仅需要提供紫外线、可见光和近红外(near-IR)范围内的新波长可供选择,也需要对诸多单一波长的激光器进行整合和优化——多波长激光模块,以便于简化仪器制造商的后续生产和开发。
流式细胞仪简易原理多维细胞术的挑战
荧光信号的波长总是比激光激发的波长要长(斯托克斯位移)。这种偏移允许使用带通滤波器和截止滤波器的组合有效地将荧光与散射激光分离。理轮上我们可以通过在激发曲线的峰值位置处去激发荧光染料,以此来达到大的信噪比。在多维流式细胞术的应用中,试剂组通常由多种荧光染料组成,这些荧光染料经过精心挑选,以确保它们都具有不同的激发和荧光光谱。这对于使仪器能够分离信号并由此确定每个细胞附着多少荧光染料至关重要,这反过来又使仪器能够明确的确定它是什么类型的细胞。
然而,问题和挑战在于激发光谱和荧光发射光谱都非常宽且具有长尾,因此彼此间不可避免地会出现一些串扰,每种细胞类型表达多少特定蛋白质也存在着自然差异。 仪器设计师们的任务是将终数据中的串扰和变异系数 (CV) 降至低。
公认的方法(见上图)涉及交错激发波长和荧光检测窗口。每个检测窗口中的信号相互绘制以产生“散点图”。在寻找已知和新细胞类型的研究应用中,这些图通常是相互杂糅的。在临床实验室中,大量的测试使这种监督分析变得不切实际,而是使用多变量计算机分析来自动确定每个细胞的身份。