インテンシティ-ボリューム-ナンバー: どのサイズが正しい？
これまでに、動的光散乱（DLS）結果のデータ解析において頻繁に尋ねられる質問の1つに際立ったものがあります。それは、DLSの結果を解釈する際にどのサイズを報告すべきかという問題です。このインテンシティ-ボリューム-ナンバーのジレンマでは、どの分布が最も重要なのでしょうか？
今月受け取った、典型的なメールの例を紹介します：
“いくつかのデータセットが低PDI（<0.1）、単一指数減衰、低累積フィット誤差（~10^(-4)）を示しています。インテンシティ分布サイズと累積フィットサイズは似ています。しかし、ナンバー分布サイズ（d=33 nm）と累積フィットによるサイズ（d=47 nm）は非常に異なります。この場合、ナンバー分布サイズか累積フィットサイズのどちらを信用するべきでしょうか？
Zetasizer ソフトウェアはインテンシティ、ボリューム、またはナンバーに基づく分布を報告することができます。このジレンマへの短い回答は次の通りです：インテンシティの結果が常に正しい。したがって、ほとんどの場合、それが選ばれるべきものです。サンプルについてより詳しい情報を得るためには、ボリュームまたはナンバー分布を見ることもできます。しかし、2つの条件があります：
- データ品質が受け入れられるものである（例：良好な再現性のある相関関数)
- 変換に固有の仮定に納得できる（例：球状で均質、光学的特性が知られている）
詳細については、こちらの技術ノートをご覧ください。また、”FAQ – DLSデータからのボリューム分布の計算“という古いよくある質問のドキュメントには、変換の数式的な詳細が解説されています。
インテンシティ分布以外を使う理由はあるか？
ナノ粒子を扱うグループはしばしばより小さなサイズ範囲に特に焦点を当てています。この研究においては、ナンバー分布を普遍的に選好するのは非常に魅力的（そして誘惑される）です。これは、ナンバー分布が一般的に測定した最小サイズを報告するからです。確かに良質なデータではこれで問題ないかもしれませんが、ノイズの多いデータでは結果が非常に誤解を招く恐れがあります。例えば、インテンシティからナンバーへの変換では、インテンシティ分布の小さなノイズが過度に増幅され、誤った結論に導く可能性があります。特に、サイズ品質レポートにデータ品質についての懸念が示されている場合は注意が必要です。（技術ノートをまだ読んでいない場合は、今すぐ読んでください！）
ごく少量の凝集を検出することに重点を置いている研究者にとっては、ほとんどの場合、インテンシティ分布が最善の選択です。（まれにですが、ボリューム＝マスの分布が凝集の量を知るのに役立つこともあります)。この場合には、データ品質に関するコメントは数値結果に比べてそれほど緊急な関心事ではありません。
2つのピークが1つに減少することはあるか？
場合によっては、ピークが変換中に「失われ」たり消えたりすることがあります。例えば、以下のグラフでは、あるタンパク質サンプルがタンパク質ピークに加えて凝集ピークを示しました。インテンシティ分布をボリューム分布に変換すると、結果として単一のピークしか表示されません。第2の成分からのボリュームの寄与が非常に小さくなり（<0.001%）、表示されなくなっているためです。ピークの数の減少の理由は、その寄与が変換中に重要でなくなったためです。この効果は、特にインテンシティからナンバーへの変換において最も頻繁に、そして著しく発生します。
詳細については、Zetasizerマニュアルをご覧ください。これは、ソフトウェアと共にスタートメニュー-すべてのプログラム-マルバーンインストゥルメンツ-Zetasizerソフトウェア-マニュアル- Man0485-1.1 (Zetasizer Nanoユーザーマニュアル).pdfにインストールされています。または、マニュアルをダウンロードしてください。”インテンシティ、ボリューム、ナンバー分布”というタイトルの段落は、サイズ理論の第11章11-5ページにあります。
詳細については、Webex「動的光散乱における中級概念: インテンシティ-ボリューム-ナンバー」が視聴可能です。また、私たちのウェブサイトには、リゾチーム＋アルギニンサンプルへの影響を示すアプリケーションノートも掲載されています。最後に、Materials Todayで発表された記事「光散乱とナノ粒子」もぜひご覧ください。
以前の記事
- タンパク質の電気泳動移動度のヒント
- DLSでウイルスを測定する方法？
- アジュバントのサイズと電荷（およびその他のナノ粒子）
ご質問があれば、どうぞ ulf.nobbmann@malvernpanalytical.com までメールしてください。ありがとうございます！
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