Photonen einzeln zählen
Fortsetzung des Artikels von Teil 2
Photonen einzeln zählen
Linearitätsmessungen bei verschiedenen Verstärkungseinstellungen (Bild 3) zeigen lineare Eigenschaften des GPDM von einem Photonenfluss von ca. 5 Photonen/ s bis zu 5 × 1010 Photonen/s, entsprechend einer Zählrate von ca. 1 Count/s (cps) bis zu etwa 10 Gigacount/s (Gcps).
Die Einzelphotonenerkennung bei geringstem Untergrundrauschen sowie die Verarbeitung hoher Lichtintensitäten in einem Gerät erlauben beispielsweise in der Medizintechnik eine frühzeitigere, sicherere und schnellere medizinische Diagnostik bei zahlreichen Erkrankungen mit besten Nachweisgrenzen. Schnellere Screening-Verfahren in Forschung und Entwicklung für neue Arzneimittel oder in der medizinischen Therapie werden ebenso realisiert wie empfindlichere Analysemöglichkeiten auf der Suche nach schädlichen oder giftigen Substanzen in Umwelt und Chemie. Anwendungen, die durch die neuartige Auslesemethode des GPDM profitieren können, sind insbesondere die Probenanalyse bei Chemo- und Biolumineszenz, zeitaufgelöste Fluoreszenz- Verfahren, die ebenso einen hohen Dynamikbereich verlangen, wie das High- Throughput-Screening, bei dem zeitaufwendige Lichtanpassungen durch Filtereinsatz und Filterwechsel nun nicht mehr erforderlich sind.
Besonders gut geeignet ist das GPDM auch zur Analyse der DNA bei quantitativer Echtzeit-Polymerase-Kettenreaktion (real time PCR). Mehr als 9 Größenordnungen Dynamikbereich sowie selbstständiges Detektionsmanagement innerhalb des Instrumentes vereinfachen letztlich aber auch den mechanischen und elektronischen Aufbau und senken somit die Kosten des gesamten Instruments. Raimund Barden, Hartmut Jesch, PerkinElmer/ha
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 | David Gamba arbeitet als Senior Marketing Manager seit 2004 bei der Strategic Solutions Marketing Group von Xilinx. Zuvor war er acht Jahre lang bei Firmen wie Aeluros, Conexant and Altera mit verschiedenen Marketing- und Verkaufspositionen betraut. Er hat einen Bachelor’s Degree in Electrical Engineering der UCLA, einen Master’s Degree in Electrical Engineering and Computer Science von UC Berkeley und einen MBA Degree der Stanford University erworben. E-Mail: david.gamba@xilinx.com |
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