线扫描型共聚焦生物芯片荧光检测关键技术研究

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时间:2019-03-21

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1、线扫描型共聚焦生物芯片荧光检测关键技术研究米雪2016年1月中图分类号:UDC分类号:线扫描型共聚焦生物芯片荧光检测关键技术研究作者姓名米雪学院名称生命学院指导教师李晓琼副教授答辩委员会主席李勤教授申请学位理学硕士学科专业生物医学工程学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2016年1月ResearchonkeytechniquesofthelinescanningconfocalbiochipfluorescencedetectiondeviceCandidateName:XueMiSchoolorDepartment:SchoolofLifeScienceFacultyMentor:

2、XiaoqiongLiChair,ThesisCommittee:Prof.QinLiDegreeApplied:MasterofScienceMajor:BiomedicalEngineeringDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence:Jan,2016研究成果声明本人郑重声明:所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知,文中除特别标注和致谢的地方外,学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作

3、的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名:日期:北京理工大学硕士学位论文摘要生物芯片是近年来生命科学领域发展迅猛的一项高新技术,它具有高效、便捷、微量检测的特点,广泛应用于生命科学、医药研究、环境监测、生化试剂检验等多个领域。传统的荧光检测系统采用光电倍增管作为探测器,以单点成像方式进行图像二维扫描分析,但其扫描时间较长且探测器成本较高。基于制冷型面探测器的成像系统无需扫描装置,具有较高的成像速度和稳定的检测灵敏度,但其探测器本身非常昂贵。基于线列扫描的共聚焦荧光检测系统采用一维扫描方式缩短了成像时间,同时探测器内置的半导体制冷器和

4、可积分特性为研制低成本、高性能的荧光检测系统提供了一种可行的解决方案。在此基础上,本文利用发光二级管(LED)代替常规的激光器作为系统光源,进一步缩小了系统体积且大幅降低了功耗。本文对成像系统涉及的光学系统、光源器件、光学探测器、探测器读出电路等进行了研究,讨论了各组件的设计特点与设计要求,完成了共聚焦光学结构、机械结构和电路系统的设计,搭建了一个能应用于生物芯片检测的共聚焦荧光检测系统原理样机。此外,本文针对搭建的共聚焦成像系统进行了电路噪声、荧光信噪比、系统检测限、系统线性度、系统分辨率等方面实验。经实验验证,系统对荧光素钠标准溶液实现了0.01μmol/L的最低检测限,并在0.

5、1μmol/L~10μmol/L具有良好的线性度。利用分辨率板的反射光对系统的分辨率进行测试,结果表明系统成像分辨率达到8.77μm。系统具有良好的成像质量、可重复性和工作稳定性,满足荧光成像的实际需求,具有广泛的应用前景。关键词:荧光检测;共聚焦;生物芯片I北京理工大学硕士学位论文AbstractWiththefeaturesofefficientcy,convienceandmicro-detection,biochipwhichiswidelyusedinthefieldsofbiologicalsciences,medicalandmedicineresearch,envir

6、onmentalmonitoringandbiochemicalexperimentisanewtechnologyanddevelopsrapidlyinrecentdecades.Traditionalfluorescencedetectionsystemutilizesphotomultipliertubes(PMT).tobuildupacompleteimagebydualaxisscanning,butithasthedrawbacksoflimitedimagingspeedandhighcost.Despitethesystemwithcooledtypeareaim

7、agedetectorimprovestheimagespeedandhasstablesensitivity,it’sstillexpensive.Comparedtothedualaxisscanning,thelinescanningfluorescencedetectionsystemoffersafundamentallysimplersolutionwithonedimensionscanning,whichsignificantlysimpl

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