相関インターセプトとは何か、それは何を意味するのか？
データの比較
最近、Zetasizerからデータをエクスポートしてさらなる分析を行うという話を耳にしました。Zetasizer NanoおよびZetasizerPro/Ultraのソフトウェアパッケージには、さまざまな分析ツールが含まれています。何が足りないのかと思いました。
データを比較する際には、このプロセスを容易にするためにデータを単純化したくなることがよくあります。これがデータのエクスポートを考えるきっかけでした。ユーザーは動的光散乱（DLS）測定から自己相関関数（ACF）データを正規化したいと考えていました。
理論から、ACFは1の近くから始まり、ゼロで終わるべきだということはわかっています。したがって、データを1にスケーリングするのは理にかなっていますよね？一部のDLS機器はこれを自動で行います。しかし、そうすることでデータ品質の重要なピースを見逃している可能性があります。
インターセプトから何がわかるのか？
たとえば、以下に示す2つのポリスチレンラテックスサンプルの相関データセットでは、データを正規化しています。どちらも「良好な」相関関数を示していますが、減衰に違いが見られます。報告された流体力学的サイズの値は異なります。異なるサイズであるに違いありませんよね？
実際には、データを再スケーリングすることで、相関インターセプトを見落としています。これは、短い遅延時間での自己相関関数のプラトーの値です。理論的には、相関インターセプトは1ですが、実際にはノイズの影響が加わります。これは機器（レーザーと検出光学系）から来ることもありますが、サンプルから来ることもあります。
2つのラテックスサンプルを取り、元のデータを見てみると、2つのデータセットには顕著な違いがあります。片方はもう一方よりもずっと低いインターセプトを持っています。
赤いデータの低いインターセプトは「複数散乱」によって引き起こされました。これは、複数の粒子が検出される前に光を散乱させる現象です。DLS分析理論は単一散乱光がある場合に機能するため、ここでは正確でない測定が行われます。これを修正するには、サンプル濃度を減らすことができます。後方散乱測定が可能なZetasizerを使用している場合、測定位置を調整することができます。セル壁に近い測定は複数散乱を減少させます。この技術を非侵襲的後方散乱と呼びます。
インターセプト値に影響を与える要因は何か？
サンプルからの光学ノイズの他の例は以下の通りです：
- フレア- キュベットからの散乱 – 通常は汚れているか、傷があるためです。
- 蛍光 – サンプルが独自の光を放出し、散乱光とともに検出されます。
- 数の変動 – レーザービーム内の粒子数が時間とともに大幅に変化していることを意味します。これにより、平均散乱強度が安定しません。
相関インターセプトは、これらの影響を特定するのに役立ちます。フレア、蛍光、または複数散乱からの余分な光はすべて低いインターセプトにつながります。数の変動は、1よりもはるかに高いインターセプトを引き起こす可能性があります。
まだ良好な測定結果かどうかわからないですか？
DLSデータの解釈は難しく、インターセプトだけに注目するだけではありません。相関ベースラインや減衰、さらにはカウントレートや他の測定設定も解釈することができます。私たちのソフトウェアには、データ品質についてアドバイスを提供する機能があります。Zetasizer Nanoソフトウェアであれば、「エキスパートアドバイス」レポートをご覧ください。新しいZetasizer ProまたはUltraを使用している場合は、「Data Quality Guidance」ウィンドウをご覧ください。
データ品質ガイダンス機能は、人工知能を使って測定問題を特定します。これは相関関数を調べ、10,000以上の他の例から学習し、データを分類します。
アルゴリズムは、各レコードがどのように使用できるかに関するラベルを表示します。測定問題を解決する方法についてのアドバイスも提供されます。複数の問題が見られる場合、最も重要なものについてのアドバイスが提供されます。これにより、サンプルと測定条件を改善するための頑強なガイド付きワークフローが可能になります。
詳しい情報について
DLS測定に影響を与える可能性のあるアーティファクトについてさらに知りたい方は、こちらのウェビナーをご覧ください： 粒子が粒子でないとき
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