Name: automated 3d optical coherence tomography to elucidate biofilm morphogenesis over large spatial scales
Uploaded: 2019-08-21T13:00:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Automated 3D Optical Coherence Tomography to Elucidate Biofilm Morphogenesis Over Large Spatial Scales at JoVE.com

我々は、マウリシオ・アギーレ・モラレスがこのシステムの開発に貢献してくれたことに感謝する。 財政支援はスイス国立科学財団からT.J.B.に寄付されました。

1. 測位装置のセットアップ
<ol><li>https://github.com/grbl/grbl/wiki/Connecting-Grblの指示に従って、測位装置をマイクロコントローラボードに配線します。</li>
	<li>マイクロコントローラをUSBケーブルでインターネット接続したシングルボードコンピュータに接続し、https://gitlab.com/FlumeAutomation/GRBL_Server.gitに記載されているGRBLサーバーを取り付けます。これで、位置決めデバイスは、http://IP:5020/でホス?...

<ol>
	<li>Flemming, H. C., Wingender, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+biofilm+matrix.">The biofilm matrix.</a> Nature reviews. Microbiology. 8, 623-633 (2010).</li><li>Flemming, H. -. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Biofilms:+an+emergent+form+of+bacterial+life.">Biofilms: an emergent form of bacterial life.</a> Nature reviews. Microbiology. 14, 563 (2016).</li><li>Stoodley, P., Lewandowski, Z., Boyle, J. D., Lappin-Scott, H. 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V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantitative+optical+coherence+microscopy+for+the+in+situ+investigation+of+the+biofilm.">Quantitative optical coherence microscopy for the in situ investigation of the biofilm.</a> J. of Biomedical Optics. 21 (12), 127002 (2016).</li><li>Wagner, M., Horn, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optical+coherence+tomography+in+biofilm+research:+A+comprehensive+review.">Optical coherence tomography in biofilm research: A comprehensive review.</a> Biotechnology and Bioengineering. 114, 1386-1402 (2017).</li><li>Huang, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optical+coherence+tomography.">Optical coherence tomography.</a> Science. 254, 1178-1181 (1991).</li><li>Haisch, C., Niessner, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Visualisation+of+transient+processes+in+biofilms+by+optical+coherence+tomography.">Visualisation of transient processes in biofilms by optical coherence tomography.</a> Water Resources. 41, 2467-2472 (2007).</li><li>Drexler, W., Fujimoto, J. 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G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ultrahigh+speed+spectral-domain+optical+coherence+microscopy.">Ultrahigh speed spectral-domain optical coherence microscopy.</a> Biomedical Optics Express. , 41236-41254 (2013).</li><li>Fortunato, L., Leiknes, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=In-situ+biofouling+assessment+in+spacer+filled+channels+using+optical+coherence+tomography+(OCT):+3D+biofilm+thickness+mapping.">In-situ biofouling assessment in spacer filled channels using optical coherence tomography (OCT): 3D biofilm thickness mapping.</a> Bioresource Technology. 229, 231-235 (2017).</li><li>Niederdorfer, R., Peter, H., Battin, T. 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R., Leiknes, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Integrated+approach+to+characterize+fouling+on+a+flat+sheet+membrane+gravity+driven+submerged+membrane+bioreactor.">Integrated approach to characterize fouling on a flat sheet membrane gravity driven submerged membrane bioreactor.</a> Bioresource Technology. 222, 335-343 (2016).</li><li>Morgenroth, E., Milferstedt, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Biofilm+engineering:+linking+biofilm+development+at+different+length+and+time+scales.">Biofilm engineering: linking biofilm development at different length and time scales.</a> Reviews in Environmental Science and Bio/Technology. 8, 203-208 (2009).</li></ol>

OCTイメージングは、数平方ミリメートルのFOVを持つマイクロメータ範囲の構造を解決するのに適しています。したがって、バイオフィルム研究10、18のための強力なツールです。しかし、OCTは現在、最大スキャン面積100~256mm2に制限されていますが、バイオフィルム構造パターンは、特に大規模な環境勾配によって形態学的分化が駆動される?...

バイオフィルムは、非常に成功した微生物のライフスタイル適応であり、微生物のこれらの相間関連およびマトリックス囲まれたコミュニティは、自然および産業の設定1、2で微生物の生命を支配する。そこで、バイオフィルムは、細長いストリーマー3、波紋4またはキノコのようなキャップ5などの複雑なアーキテクチャを形成し、バイオフィルムの成長、構造安定性および応力6に対する耐性に重要な結果をもたらす。バイオフィルムの構造的分化に関する多くは、ミニチュアフローチャンバーで栽培された単一種培養に関する研究から学びましたが、ほとんどのバイオフィルムは、多くの場合、生命6のすべてのドメインのメンバーを含む非常に複雑なコミュニティです。これらの複雑なバイオフィルムを微生物の景観7として鑑賞し、複雑なコミュニティにおけるバイオフィルムの構造と機能がどのように相互作用するかを理解することは、バイオフィルム研究の最前線にあります。
環境的手がかりに応じて複雑なバイオフィルムの形態形成を機械的に理解するには、関連するバイオフィルム物理構造の空間的および時間的に解決された観察と組み合わせて慎重に設計された実験が必要です。スケール8.しかしながら、実験システムにおけるバイオフィルムの成長の非破壊観察は、繊細なバイオフィルム構造を損傷することが多いサンプル(例えば、顕微鏡)を移動する必要性などのロジスティック制約によって厳しく制限されている。
ここで提示されるプロトコルは、光学コヘレンス断層撮影(OCT)に基づく完全に自動化されたシステムを導入し、メソスケール(mm範囲)でのバイオフィルム形態形成の非侵襲的なモニタリングを可能にする。OCTは、水処理およびバイオファウリング研究、医学9およびストリーム生態学10の応用を伴うバイオフィルム研究における新しいイメージング技術である。OCTでは、低コハサイレンス光源がサンプルアームとリファレンスアームに分割されます。バイオフィルム(サンプルアーム)とリファレンスアームの光によって反射され散乱する光の干渉を解析します。深度解決構造情報を含む一連の軸強度プロファイル(A-ss)が取得され、Bスキャン(断面)にマージされます。一連の隣接する B スキャンは、最終的な 3D ボリューム スキャン10を構成します。OCTは、約10μmの範囲で横光学分解能を提供し、したがって、バイオフィルム10、12のメソスコピック構造分化を研究するのに適しています。OCTの詳細については、ドレクスラーと藤本13とファーチャーと同僚14を参照してください。1つのOCT xyスキャンの視野は数百平方マイクロメートルに達するが、より大きいスケールパターンは1回のスキャンでOCTによって定量することはできない。河川や河川などの自然生息地におけるバイオフィルムに関しては、現在、生息地の物理的および油圧テンプレートに一致するスケールでバイオフィルム形態形成を評価する能力が制限されています。
これらの空間的限界を超え、OCTスキャンを自動的に取得するために、スペクトルドメインOCTイメージングプローブを3軸測位システムに搭載しました。このインストールにより、重なり合うモザイクパターン(タイルスキャン)で複数のOCTスキャンを取得することができ、100 cm2までの表面積の断層撮影を効果的に達成します。さらに、このシステムの高い位置決め精度は、長期実験中に特定の部位におけるバイオフィルム機能の成長と発展を確実に監視することを可能にする。システムは、モジュラーおよび個々のコンポーネント(すなわち、位置決め装置およびOCT)をスタンドアロンソリューションとして使用するか、または柔軟に組み合わせることができる。図 1は、インストールのハード コンポーネントとソフトウェア コンポーネントの概要を説明します。
システムは市販のGRBL制御CNC測位装置(材料のテーブル)によってテストされた。この特定の位置のプラットホームの作動距離は600×840×140のmm、+/- 0.05 mmの製造業者指定の正確さおよび0.005のmmのプログラム可能な決断はオープンソース(GPLv3ライセンス)、CNCのための高性能の動き制御であるデバイス。したがって、すべての GRBL ベース (バージョン > 1.1) 測位デバイスは、ここに示すガイドラインおよびソフトウェア パッケージと互換性がある必要があります。さらに、ソフトウェアは、いくつかの変更でSTEP-DIR入力タイプを持つ他のステップモータコントローラに適応することができます。
システムの性能を評価するために使用されるOCT装置(材料の表)は930 nm(帯域幅=160 nm)および調節可能な参照腕の長さおよび強度の中心波長の低コハサイレンス光源を特色にする。ここで示す例では、OCTプローブを流れる水に浸すための浸漬アダプターも使用した(材料の表)。自動OCTスキャン集録のためにここで開発されたソフトウェアパッケージは、特定のOCTシステムと一緒に提供されるSDKに大きく依存しますが、異なるスキャンレンズと中央波長を持つ同じメーカーのOCTシステムは、容易に互換性があります。
GRBL デバイスは、シングルボード コンピュータにインストールされている Web サーバーによって制御されます (図1)。これにより、ローカル ネットワークまたはインターネット アクセスを持つ任意のコンピュータからデバイスのリモート 制御が許可されます。OCTデバイスは別のコンピュータによって制御され、自動実験セットアップを除いてOCTシステムの動作を可能にします。最後に、ソフトウェアパッケージには、OCTプローブの位置決めとOCTスキャン集録を同期するライブラリ(すなわち、モザイクパターンまたは定義された位置のセットで3Dイメージングデータセットを自動的に取得する)が含まれます。OCTプローブの位置を3Dで効果的に定義すると、(地域的な)スキャンセット専用の焦点面を効果的に調整できます。具体的には、不均一な表面では、各OCTスキャンに対して異なる焦点面(すなわち、z方向の異なる位置)を指定することができる。
生のOCTスキャンを処理するために一連のソフトウェアパッケージが開発されました(表1)。測位デバイスのナビゲーション、OCTスキャン取得、データセット処理はPythonコード化されたJupyterノートブックで行われ、ソフトウェアの開発と最適化に非常に柔軟性があります。このようなノートブックの2つの作業と注記の例(それぞれ画像の取得と処理のために)は、https://gitlab.com/FlumeAutomation/automated-oct-scans-acquisition.gitから入手可能です彼らはカスタマイズの出発点として意図されていますメソッドの。Jupyter ノートブックは、Python コードに付いたセルを含む Web ブラウザベースのアプリケーションです。各ステップはノートブックのセルに含まれており、個別に実行できます。スキャンレンズを通る光経路の長さが異なるため(球面収差)15は、生のOCTスキャンが歪んで見える(図2A)。取得したOCTスキャン(ImageProcessing.ipynb、補足ファイル1に含まれる)でこの歪みを自動的に補正するアルゴリズムを開発しました。さらに、バイオフィルム形態は、膜システム16で以前に使用されていたように、2D標高マップとして視覚化することができ、タイリングアレイで撮影したスキャンから得られた標高マップをステッチする方法を示す。
最後に、説明された実験室設置の機能性は、光栄養流れバイオフィルムが流速の勾配にさらされるフルーム実験を用いて示される。

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:631px;" width="631">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">OCT Probe</td>
			<td style="width:129px;">Thorlabs</td>
			<td style="width:119px;">GAN210C1</td>
			<td style="width:167px;">OCT imaging device</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">OCT scan lens</td>
			<td style="width:129px;">Thorlabs&#160;</td>
			<td style="width:119px;">OCT-LK3-BB</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Immersion adapter</td>
			<td style="width:129px;">Thorlabs&#160;</td>
			<td style="width:119px;">OCT-IMM3-SP1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Stepcraft 840 CK</td>
			<td style="width:129px;">STEPCRAFT</td>
			<td style="width:119px;">NA</td>
			<td>positioning device</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">microcontroller</td>
			<td style="width:129px;">Arduino Uno R3</td>
			<td style="width:119px;">NA</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Single-board computer</td>
			<td style="width:129px;">Raspberry PI</td>
			<td style="width:119px;">NA</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">camera</td>
			<td style="width:129px;">Canon EOS 7D Mark II</td>
			<td style="width:119px;">NA</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">camera lens</td>
			<td style="width:129px;">Canon MACRO EFS 35 mm</td>
			<td style="width:119px;">NA</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

automated 3d optical coherence tomography to elucidate biofilm morphogenesis over large spatial scales

バイオフィルムは、最も成功した微生物のライフスタイルであり、環境とエンジニアリングされた設定の多くで普及しています。バイオフィルムの形態形成を理解することは、コミュニティ集会におけるバイオフィルムの構造的多様化であり、空間的および時間的スケールを越えた顕著な課題を表しています。ここでは、光コヘレンス断層撮影(OCT)に基づく自動バイオフィルムイメージングシステムを紹介する。OCTは、バイオフィルム研究における新しいイメージング技術です。しかし、現在取得および処理できるデータの量は、バイオフィルム形態における大規模なパターンの統計的推論を妨げる。自動化されたOCTイメージ投射システムはバイオフィルムの成長の大きい空間および拡張された時間的スケールをカバーすることを可能にする。市販のOCTシステムとロボット測位プラットフォーム、およびOCTスキャンプローブの位置を制御するソフトウェアソリューションのスイート、および3Dバイオフィルムイメージングデータセットの取得と処理を組み合わせたものです。このセットアップにより、バイオフィルム開発のオンサイトおよび非侵襲的な自動モニタリングが可能になり、OCTイメージングとマクロ撮影およびマイクロセンサープロファイリングを組み合わせてさらに開発することができます。

光栄養流れバイオフィルムの時空間的形態形成を研究するために設計されたフルーム実験を用いて、自動OCTイメージングシステムの機能を実証する。蛍石の徐々に狭いジオメトリは、蛍石の中心に沿った流速の勾配を誘発しました(参照 17を参照)。 バイオフィルムの時間的発達と構造分化は、バイオフィルム形態形成に対する流体力学的条件の影響をよりよく理解することを...

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Automated 3D Optical Coherence Tomography to Elucidate Biofilm Morphogenesis Over Large Spatial Scales

大規模な空間スケールでバイオフィルムの形態形成を解明する自動化された3D光コヘレンス断層撮影

微生物バイオフィルムは、相間で複雑なアーキテクチャを形成し、高度にスケール依存する空間パターンに発展します。ここでは、3D光コヘレンス断層撮影(OCT)データセットの自動取得のための実験システム(ハードおよびソフトウェア)を紹介する。このツールセットは、空間と時間におけるバイオフィルム形態形成の非侵襲的かつ多スケールの特性を可能にする。

Biofilms are a most successful microbial lifestyle and prevail in a multitude of environmental and engineered settings. Understanding biofilm ...

ここでは、光コハレンス断層撮影またはOCTに基づく自動化システムを紹介します。これにより、大きな空間的スケールや長期間にわたってバイオフィルムの構造を監視することができます。OCTイメージングは、マイクロメートルの範囲の構造を解決するのに適しています, それは、現在、約250平方ミリメートルの最大面積に制限されています.バイオフィルムは、特に大規模な環境勾配によって分化が駆動される場合、このスケールを超えることが多い。実験のセットアップにより、大きな空間的スケールと長期間にわたるバイオフィルムの3次元形態形成を監視することができます。システムは高速で正確で、自律的に動作します。我々は、重要な生態系プロセスを推進する流れの中でバイオフィルムの形態形成を研究した。しかし、このシステムは、他の自然システムまたは工学的環境におけるバイオフィルムの研究に使用され得る。位置決め、画像取得、および分析のためのソフトウェアは、Pythonで書かれています。これらはジュピターノートブックから入手できます。これらは、ユーザーフレンドリーで自由に利用でき、柔軟なソリューションです。セットアップの視覚的な表現は、他のユーザーがインストールを再現し、ソフトウェアをよりよく理解するのに役立つと考えています。私たちは、これが他の研究者に同様のアプローチを採用するよう促すことを願っています。インストールの概要を次に示します。システムは精密位置決め装置、OCTの調査で構成され、プレキシガラスの煙のまわりで組み立てられる。まず、GitHub に掲載された手順に従って、位置決めデバイスを配線します。接続したら、別の GitLab ページで説明されているように GRBL サーバーをインストールします。配置システムはこの Web ページを通じて制御できるようになりました。あるいは、作業例に示すように Python スクリプトを通して制御できます。マイクロ流体デバイス、フローチャンバー、フリューム、またはろ過システムを含む実験用セットアップの隣にあるベンチにコンピュータとOCTベースユニットを配置します。まだインストールされていない場合は、製造元の説明に従って、OCT システムを利用可能なソフトウェアと共にインストールします。次に、ここにリンクされている GitLab ドキュメントで説明されているように、OCT スキャンの自動取得用のソフトウェア パッケージをインストールします。画像取得を開始するには、適合するハベテールホルダーを使用して、光コヘレンス断層撮影プローブをポジショニングデバイスに取り付けます。必要に応じて、浸漬アダプタを対物レンズに取り付け、OCTシステムと位置付けデバイスの電源を入れます。商用OCTソフトウェアを開き、目的のサイトを見つけ、サンプルに焦点を当て、最適な画質を得るための基準アームと光源強度を調整します。座標に注意し、同じ基準アームの長さと強度を維持しながら、いくつかの位置に対してこの手順を繰り返します。イメージ取得を開きます。この記事の補助ファイル 2 に含まれる ipynb ファイルは、Jupyter ノートブックにあります。各セルには、特定のタスクを実行するためのコードが含まれていますし、セルを押して別々に実行し、実行または制御し、入力またはシフトとEnter.OCTスキャナを初期化するために位置決めデバイスをキャリブレーションするために配置デバイスを接続するために必要なライブラリへのパスを設定するために働いた例に従ってください。次に、屈折率、視野のサイズ、BスキャンごとのAスキャン数を含む取得パラメータを調整します。さらに、予備スキャンの強度ヒストグラムと取得したデータとメタデータの宛先フォルダに基づいてOCTスキャンの信号境界を設定します。表示範囲と解像度によっては、ファイル サイズが OCT スキャンあたり最大 1.5 ギガバイトに達する場合があります。これらの 2 つのパラメーターは、最終データ・セット内のボクセルのサイズと出力ファイルのサイズを決定します。OCT プローブの光学解像度と一致する必要があります。実際の例で強調したように、デフォルトのパラメータを使用して単一の OCT スキャンを取得するか、異なるパラメータセットを指定して 1 回のスキャンを取得できます。また、測位デバイスを移動し、単一のOCTスキャンを取得するための特定の座標を提供することもできます。この機能を使用すると、実験内のまったく同じ位置に、高い空間精度で繰り返し戻すことができます。データは8ビットで保存されます。ストレージスペースを節約するためのrawフォーマット。OCT の設定と座標を含むメタデータは、同じ名前付け規則を使用して json ファイル内の同じフォルダーに保存されます。または、対象の位置のリストを指定し、それぞれのOCTスキャンを自動的に取得します。大きな環境勾配を越えてバイオフィルム形態構造を特徴付けるために、モザイクパターンでスキャンを取得する。このために、既定の重なりが 30% の隣接タイルの数を指定する未加工の OCT スキャンが歪んで表示されます。これは、光学系を通したパスの長さの違いによるものです。我々は、働いた例に示すように、この歪みを修正するアルゴリズムを開発しました。画像の補正を開始するには、ジュピター ノートブックの ImageProcessing.ipynb を開きます。この例に続いて、まず、偽信号を除外するために OCT スキャンをトリミングし、バイオフィルムがサブストラタムの上に表示されるようにデータセットの方向を変更します。次に球面収差に対する修正。これを実現するために、アルゴリズムは、OCT スキャンで反射性の高いフラット サーフェスをローカライズし、これを参照としてスキャンを平坦化します。20 %20グリッドにわたって、アルゴリズムは、参照表面を局地化するために信号強度の局所的な最大値を識別します。次に、2 次多項式サーフェスがこれらの点に合わせ、OCT スキャンの各ピクセルを Z 方向にシフトするために使用されます。このアルゴリズムのパラメータは、OCT スキャンの特性に合わせて調整する必要があります。この補正により、複数の画像に均一な参照面が可能になり、大規模な画像のステッチが容易になります。画像が平坦化されると、画像は、バイオフィルムの上の画像の空いた領域を識別し、平均背景強度を差し引くことによって、バックグラウンドノイズのために補正されます。次に、3D OCT データ セットから標高マップを計算します。そのためには、サブストラタムなどの参照サーフェスを定義し、適切な強度しきい値を選択します。次に、標高マップが、グレースケール値として報告されたバイオフィルムの高さでレンダリングされます。画像がモザイクパターンで取得された場合は、ステッチアルゴリズムを適用して、それぞれの標高マップをステッチします。自動OCTイメージングを用いて、光栄養ストリームバイオフィルムの時空間的形態形成を、フリューム実験を用いて検討した。フリュームはプレキシガラスで作られており、徐々に中から流出まで広がります。これにより、流速の勾配が生じます。流速勾配全体に沿って成長するバイオフィルムの標高マップを次に示します。重要なことに、自動化されたOCTイメージングシステムは、低流速から高流速条件に至るまで、異なる流れ条件下でバイオフィルム厚さ、粗さ、バイオ体積などの構造パラメータを連続的に測定することが可能です。形態学的変化に伴い、平均バイオボリュームは、煙の中の入口からの距離の関数として有意に減少した。OCT スキャンの品質は、基準アームの長さと焦点距離によって大きく異なります。実験中にこのパラメータを変更する必要がある場合があります。測位装置の正確性を確保するために、定期的にホーミング操作を行うことを忘れないでください。この自動イメージング装置は、バイオフィルムの機能的特性を得るためのマイクロセンサープロファイリングと容易に結合することができる。OCTは新たなイメージング技術であり、ここで発表されたシステムがバイオフィルム構造の研究を刺激すると予想しています。これは、飲料水処理やバイオプロセシングなどの技術に関連する可能性があります。

Research

JoVE Journal

Environment

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配列アンテナの地中レーダで収集したタイムラプス マルチ オフセットを使用してフロントの深さを収集の浸透を追跡

A Ground Penetrating Radar (GPR) system based on a ground-coupled, densely populated antenna array was used to collect data during an infiltration ...

Composition and Distribution Analysis of Bioaerosols Under Different Environmental Conditions

組成と異なる環境条件下におけるバイオエアロゾルの分布解析

Variable microorganisms in particulate matter (PM) under different environmental conditions may have significant impacts on human health. In this study, ...

Split Point Analysis and Uncertainty Quantification of Thermal-Optical Organic/Elemental Carbon Measurements

熱光学有機/元素炭素測定の分割点解析と不確実性定量

Researchers from myriad fields frequently seek to quantify and classify concentrations of carbonaceous aerosols as organic carbon (OC) or elemental carbon ...

Atom Probe Tomography Analysis of Exsolved Mineral Phases

エクスブソリュート鉱物相の原子プローブ断層撮影解析

Element diffusion rates and temperature/pressure control a range of fundamental volcanic and metamorphic processes. Such processes are often recorded in ...

Combining Fluidic Devices with Microscopy and Flow Cytometry to Study Microbial Transport in Porous Media Across Spatial Scales

流体デバイスと顕微鏡とフローサイトメトリーを組み合わせて、空間スケールを越えた多孔質培地における微生物輸送を研究

Understanding the transport, dispersion and deposition of microorganisms in porous media is a complex scientific task comprising topics as diverse as ...