PDI von einem individuellen Peak in DLS

Kann man einen PDI-Wert berechnen, der einen kleinen Aggregationspeak ausschließt? Zum Beispiel, wenn die Haupt-Partikelspezies ~100nm ist und es einen kleinen Beitrag (2% durch Intensität) von einem Peak bei 5 Mikrometern gibt. In diesem Fall, ist es möglich, den z-Mittelwert und den PDI ohne den 5 Mikrometer Peak neu zu berechnen. Alternativ, ist es möglich, einen PDI nur für die kleinere Spezies zu bestimmen?

Der z-Mittelwert betont das Gewicht auf kleinere Komponenten, da er nur den anfänglichen Teil der Korrelationsfunktion anpasst. Nach der ISO-Methode zur Bestimmung des z-Mittelwertes erstreckt sich die Anpassung der Korrelationsfunktion bis zu 10% ihres anfänglichen Wertes. Es ist daher möglich und durchaus wahrscheinlich, dass der 5 Mikrometer Peak nur leicht zum gesamten z-Mittelwert beiträgt.

Ist es möglich, einen Peak in der Berechnung der PDI zu ignorieren?

Wenn man die Daten neu bearbeiten wollte, um den 5 Mikrometer Peak vollständig zu vermeiden, könnte dies MÖGLICH sein, indem man in die Forschungssoftware geht und die Anzahl der insgesamt verwendeten Datenpunkte (= Kanäle) bei der Anpassung ändert. Wenn durch die Anpassung nur bis zu 10% des Intercepts die Regularisierung den 5 Mikrometer Peak nicht mehr zeigt, dann wäre Ihr z-Mittelwert nicht darin enthalten, und dies würde auch mit dem ISO-Protokoll in Einklang stehen.
Wenn der 5 Mikrometer Peak jedoch immer noch vorhanden ist und man ihn immer noch verschwinden lassen möchte, könnte man den Anpassungsbereich auf noch niedrigere Kanäle reduzieren. Zum Beispiel, nur bis zu 50% des Intercepts oder bis er verschwindet. Aber bitte beachten Sie, dass dies dann kein Kumulantenanpassungsschema nach ISO mehr wäre! Dies wäre stattdessen ein „spezieller“ PDI, der an Ihre Situation angepasst wurde und nicht mehr dem offiziellen Kumulanten ISO-Verfahren folgen würde.

Bezüglich eines PDI für einen einzelnen Peak, ist dies viel einfacher und erfordert keine erneute Analyse: Wenn die Partikelgrößenverteilung nach Intensität angezeigt wird, kommt jeder Peak mit einem Mittelwert und einer Standardabweichung. Der PDI für diesen Peak ist das Quadrat der Standardabweichung geteilt durch das Quadrat des Mittelwerts. Zum Beispiel, wenn der Peak eine mittlere Größe von 9,3nm hatte und die Standardabweichung 4,4nm war. In diesem Fall wäre der PDI für diesen Peak: 4,4*4,4/(9,3*9,3) = 0,22.

Vorsicht: Der wahre PDI ist nur für den z-Mittelwert!

Bitte beachten Sie, dass dieser PDI (aus der Verteilungsanpassung) sich vom PDI aus der Kumulantenanpassung unterscheiden wird. Da die Kumulante eine erzwungene einfache Exponentialanpassung an eine begrenzte Menge der Korrelationsfunktion ist. Die Regularisierung hingegen ist eine Anpassung mit mehr Parametern und passt eine größere Menge der Rohdaten der Korrelationsfunktion an.

Hier sind einige Kommentare, die ich früher auf unserer Blog-Seite gemacht habe:
– Ist der z-Mittelwert oder die Peakgröße besser?
– Was ist Polydispersität in der dynamischen Lichtstreuung und in der GPC?

Wenn Sie unbedingt die Anpassungsparameter ändern wollten, könnten Sie das tun – in der Forschungssoftware, die Sie 30 Tage lang ausprobieren könnten. Dies wird jedoch nicht empfohlen, und ich würde davon abraten. Es sei denn, Sie betrachten sich selbst als gut mit Lichtstreuung vertraut und tun dies dann auf eigenes Risiko.

Extra: Wie erhalte ich die PDI-Breite aus dem PDI?

Die PDI-Breite ist als Anzeigewert in der Software verfügbar. Sie ist die entsprechende Standardabweichung einer Gaußschen Verteilung mit einem z-Mittelwert und einem PDI. Hier ist die Gleichung: PDI-Breite = z-Mittelwert * √ PDI.

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