We present the setup and experimental procedure to obtain smFRET data from large donor-acceptor networks with a TIRF microscope. The step-by-step analysis of these measurements with the Bayesian inference software Fast-NPS yields high-resolved structural information via the application of adapted dye models.
Single-molecule Förster Resonance Energy Transfer (smFRET) can be used to obtain structural information on biomolecular complexes in real-time. Thereby, multiple smFRET measurements are used to localize an unknown dye position inside a protein complex by means of trilateration. In order to obtain quantitative information, the Nano-Positioning System (NPS) uses probabilistic data analysis to combine structural information from X-ray crystallography with single-molecule fluorescence data to calculate not only the most probable position but the complete three-dimensional probability distribution, termed posterior, which indicates the experimental uncertainty. The concept was generalized for the analysis of smFRET networks containing numerous dye molecules. The latest version of NPS, Fast-NPS, features a new algorithm using Bayesian parameter estimation based on Markov Chain Monte Carlo sampling and parallel tempering that allows for the analysis of large smFRET networks in a comparably short time. Moreover, Fast-NPS allows the calculation of the posterior by choosing one of five different models for each dye, that account for the different spatial and orientational behavior exhibited by the dye molecules due to their local environment.
Here we present a detailed protocol for obtaining smFRET data and applying the Fast-NPS. We provide detailed instructions for the acquisition of the three input parameters of Fast-NPS: the smFRET values, as well as the quantum yield and anisotropy of the dye molecules. Recently, the NPS has been used to elucidate the architecture of an archaeal open promotor complex. This data is used to demonstrate the influence of the five different dye models on the posterior distribution.
die Struktur eines Biomoleküls Bestimmung ist eine wichtige Voraussetzung für ihre Funktion zu verstehen. Zwei etablierte Methoden zur Strukturbestimmung sind Kryo-Elektronenmikroskopie und Röntgenkristallographie 1, 2. Heute bieten beide Methoden hochauflösende Strukturinformationen mit einer Auflösung bis in den Ångström-Ebene. Diese beiden Methoden wurden ausführlich zu erläutern, die die Struktur großer Biomoleküle wie Protein-Komplexe verwendet. Obwohl die bestehenden Methoden ständig in den letzten Jahrzehnten verbessert worden sind, stellt die Komplexität biologischer Strukturen wie vor eine große Herausforderung für die Strukturbiologie, insbesondere dann , wenn große, dynamische und transiente Komplexe 3 untersucht.
Um die Dynamik makromolekularer Komplexe und die Struktur-Funktions-Beziehung insbesondere Einzelmolekülmethoden haben prov zu studierenided nützliche Informationen 4. Mehrere neue Strategien wurden auf den Erwerb von strukturellen und dynamischen Informationen entwickelt eine orthogonale Ansatz bereitstellt. Beispiele dafür sind hohe Geschwindigkeit AFM 5, mechanische Manipulation 6, Fluoreszenzlokalisierungsmikroskopie 7 sowie Einzelmolekül – Förster – Resonanzenergietransfer (smFRET) 8, 9. Da schon früh FRET wurde auf der Längenskala von Biomakromolekülen 10 ein molekulares Lineal, aufgrund der Abstandsabhängigkeit bezeichnet.
Eine besonders interessante Anwendung von smFRET ist die Abstandsinformationen aus smFRET Messungen verwenden zu schließen Struktur 11 Informationen, 12, 13, 14, 15 </sup>, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23. Aufgrund der hohen Zeitauflösung von smFRET kann die Position der beweglichen Teile einer Proteinstruktur lokalisiert werden. Um jedoch quantitative Informationen aus smFRET Daten wichtig Korrekturparameter über die Farbstoffmoleküle zu extrahieren , müssen während der Messung 24 bestimmt werden. Mit diesen Korrekturfaktoren kann der FRET – Effizienz E FRET berechnet werden unter Verwendung der Formel
.
wo I A und I D </sub> werden die Fluoreszenzintensitäten der Donator und dem Akzeptor – Molekül, die jeweils (siehe Abbildung 2). Die β-factor entfallen Übersprechens, um das Austreten von Donoremission in das Akzeptor-Kanal und wird berechnet durch
wo ich A und I 'D sind die Fluoreszenzintensitäten des Spenders und das Akzeptor – Molekül nach Foto Bleichen des Akzeptor – Molekül.
Die γ-Faktor korrigiert die Differenz der relativen Detektionswirkungsgrade in den beiden Kanälen sowie die Unterschiede in der Fluoreszenzquantenausbeute des Donors und dem Akzeptor-Farbstoff. Es wird von jedem einzelnen Zeitverlauf berechnet durch
<p class="jove_content" fo:keep-together.within-page="1" fo:text-align="center" style = "text-align: center;">Beachten Sie, dass diese Beschreibung direkte Anregung des Akzeptor-Molekül vernachlässigt, was manchmal wichtig wird und müssten für so gut korrigiert werden. Für diese Korrekturfaktoren bestimmt , ist es sinnvoll , sowohl die Spender als auch als Akzeptor in einem alternierenden Schema 25 , um zwischen den photophysikalischen Veränderungen und Strukturdynamik zu differenzieren zu erregen.
Um quantitative smFRET Effizienz nicht nur erhalten , sondern auch quantitative Strukturinformationen, die Nano-Positioning System (NPS) wurde im Jahr 2008 26 eingeführt. Der Name wurde aufgrund seiner Ähnlichkeit mit dem satellitengestützten Global Positioning System (GPS) ausgewählt. Der NPS ist ein Hybrid-Technik kombiniert smFRET und Röntgenkristallographie Daten zur Lokalisierung von unbekannten Farbstoff Positionen in Biomakromoleülkomplexen. Die crystal Struktur dient als Referenzrahmen und die smFRET Ergebnisse werden verwendet , um Entfernungsinformationen zwischen einer unbekannten Fluorophor Position (Antenne) und einer von der Kristallstruktur (Satellit) bekannt erhalten. In aufeinanderfolgenden Experimenten wurden die Abstände zwischen der Antenne und mehreren Satelliten gemessen werden und die Position der Antenne mittels einer statistisch rigorose Analyse Schema bestimmt wird basierend auf Bayesian Parameterschätzung. Als Ergebnis wird nicht nur die wahrscheinlichste Position der Antenne berechnet, aber die komplette 3D Unsicherheitsverteilung, der sogenannte posteriore, glaubwürdige Volumina visualisiert. Außerdem wurde NPS für die Analyse von vollständigen smFRET Netze 27 zu ermöglichen erweitert.
Die NPS verwendet wurde eine Reihe von wichtigen Fragen in eukaryotischen Transkription zu lösen, nämlich den Verlauf der vorgeschalteten DNA, die nicht-Matrizen-DNA und dem naszierenden mRNA in der RNA Polymerase II Elongation co12 mplex, 28, auch die Wirkung von Transkriptionsinitiationsfaktoren zeigen 26 und die dynamische Architektur eines offenen Promotorkomplex 29. Darüber hinaus wurde die NPS verwendet , um die Struktur der Archaea – RNA Polymerase offenen Komplex 30 und insbesondere die Position der Transkriptionsinitiationsfaktor TFE zu erläutern, die als Transkriptions – Elongationsfaktor Spt4 / 5 31 kompetitiv an derselben Stelle bindet.
Seitdem haben sich eine Reihe von smFRET basierend strukturelle Ansätze veröffentlicht 15, 18, 21, 23. Wenn verschiedene smFRET basierten Strukturmethoden vergleicht, wird deutlich, daß die scheinbare Genauigkeit des Verfahrens auf die besondere Wahl der Farbstoff Modellen in hohem Maße abhängig ist. Man sollte beachten, dassFarbstoffmoleküle Verhalten unterschiedlichen räumlichen und Orientierungs abhängig von ihrer lokalen Umgebung aufweisen.
Zu diesem Zweck wurde Schnell NPS 32 eingeführt. Schnell-NPS nutzt eine fortschrittliche Sampling-Algorithmus drastisch die Rechenzeiten zu reduzieren. Des Weiteren, Fast-NPS ermöglicht man eine Strukturanalyse durchzuführen und für jedes Farbstoffmolekül kann der Benutzer aus einem Satz von fünf verschiedenen Farbstoff Modelle wählen, die als nächstes beschrieben wird. Die konservativste Modell, genannt klassisch, geht davon aus, dass der Farbstoff nur eine, sondern unbekannt einnimmt, Stellung. In dieser Position kann das Fluorophor frei drehbar innerhalb eines Kegels, dessen Größe von seiner jeweiligen (zeitabhängige) Fluoreszenzanisotropie bestimmt wird. Die Ausrichtung des Kegels ist nicht bekannt, was zu großen Unsicherheiten führt, wenn gemessen smFRET Effizienzen in Abständen umwandelt. In dieser Hinsicht ist das Modell konservativ, da er auf die kleinste Genauigkeit im Vergleich zu anderen Farbstoffmodus führenls. Nur für sehr kurze Entfernungen sollten die durch das klassische Modell führen zu einer deutlich falsche Positionsbestimmung getroffenen Annahmen. Für typische smFRET Werten wird die richtige Position stets in der vergleichsweise großen glaubhafte umschlossene Volumen.
Da jedoch eine höhere Genauigkeit erwünscht ist, ist es wichtig, alternative Farbstoffmodelle zu entwickeln und zu testen, was die Genauigkeit zu verbessern, könnte helfen. Wenn der Farbstoff sehr viel schneller als seine inhärente Fluoreszenzlebensdauer dreht, die sogenannte ISO – Modells angewendet werden kann. Hier wird der Orientierungsfaktor & kgr; 2 (benötigt für die Berechnung der charakteristischen isotropen Förster – Radius ) Auf 2/3 gesetzt. Als Ergebnis sind die berechneten glaubhafte Volumina fast zwei Größenordnungen kleiner als im klassischen Modell 32 im Vergleich zu denen. In dem Fall, dass das Fluorophor in einer Umgebung gefunden wird, die nicht nur schnell reori ermöglichtsentation, sondern zusätzlich schnelle Bewegung über seine gesamte zugängliche Volumen, das meanpos-iso – Modell verwendet werden soll. In diesem Modell nimmt der Farbstoff effektiv nur eine mittlere Position, wobei die räumliche Mittelung 15 durch ein Polynom Entfernungsumwandlungs berücksichtigt wird. Dieses Modell gilt , wenn beispielsweise die (allgemein hydrophob) Farbstoff an einen hydrophilen Bereich angebracht ist, beispielsweise der DNA. Anwendung des meanpos-iso – Modell führt zu einer weiteren Reduzierung der Größe der glaubwürdige Volumen um einen Faktor von etwa zwei. Jedoch ist ein Farbstoff an ein Protein gebunden könnte reversibel an mehrere hydrophobe Stellen in seiner sterisch zugänglichen Volumen (AV) binden. Ein Fluorophore , die zwischen diesen Bereichen sofort schaltet, aber innerhalb einer Region Bewegung freie Rotation und schnell lokalisiert erfährt man am besten durch die var-meanpos-iso – Modell beschrieben. Für eine ähnliche Situation , in der der Farbstoff nicht frei , die var-meanpos Modell gilt zu drehen. Mehr d etails über diese Modelle finden Sie in unseren kürzlich erschienenen Publikation 32.
Diese Modelle bieten ein umfangreiches Repertoire an speziell Konto für die verschiedenen Umgebungen ein Farbstoff auftreten können und deren Anwendung optimiert weise seine Lokalisierungsgenauigkeit. In der Fast-NPS kann jedes Farbstoffmolekül an eine bestimmte Position an einem einzelnen Modell zugeordnet werden, so dass FRET-Partner verschiedene Modelle haben dürfen. Dies ermöglicht unbegrenzt und in der Nähe zur Natur Modellierung. Allerdings ist es wichtig, dass eine strenge statistische Tests durchführt, um sicherzustellen, dass das Ergebnis durch das endgültige Modell Kombination erhalten wird, ist immer noch in Übereinstimmung mit den experimentellen Daten. Diese Tests werden in der Fast-NPS-Software enthalten.
Um eine schnelle-NPS auf experimentelle Daten anzuwenden, um die Messung von (nur) drei Eingangsparameter benötigt. Zunächst wird der Farbstoff-Paar spezifische isotropen Förster Radien (/54782/54782eq5.jpg "/>) Ermittelt werden müssen. Daher ist die Quantenausbeute (QY) des Donor-Farbstoff kann die Donor-Fluoreszenz-Emissionsspektren und die Akzeptor-Absorptionsspektren gemessen werden müssen. Können diese Messungen durchgeführt in bulk, ein Standard – Spektrometer und einer Standardfluoreszenzspektrometer verwendet wird . Für jedes Paar der R 0 wird dann das Freeware PhotochemCAD berechnet und kann in dem NPS – Analyse verwendet werden. Darüber hinaus können die (zeitaufgelöste) Fluoreszenz Anisotropien der Farbstoffmoleküle benötigen erhalten unter Verwendung einer Polarisation (und Zeit) empfindlichen Fluoreszenzspektrometer. Allerdings sind die wichtigsten Eingangsparameter für Fast-NPS sind die smFRET Effizienzen auf einem Einzelmolekül-Fluoreszenzmikroskopie Einrichtung, wie zum Beispiel ein Totalreflexions-Fluoreszenzmikroskop (TIRFM) gemessen werden .
Hier präsentieren wir eine Schritt- für -Schritt – Protokoll für smFRET Daten zu erhalten und die Anwendung Schnell-NPS (Abbildung 1).
Wir präsentieren das Setup und experimentelle Verfahren zur genauen FRET Effizienzen zwischen Farbstoffen gebunden über flexible Linker an Biomakromolekülen, dh Nukleinsäuren und / oder Proteinen bestimmen.
Um präzise Messungen smFRET (Abschnitt 3) zu gewährleisten, ist es wichtig, die Luft aus der Strömungskammer jederzeit während der Messung auszuschließen. Darüber hinaus stellen Sie sicher nicht mit Fluorophore die Strömungskammer zu überlasten. Die Fluorophore müssen klar korrekte Analyse, um sicherzustellen, getrennt werden. Als smFRET Paare, die aus der Analyse ausgeschlossen haben nicht Bleichen des Spenders zeigen werden, stellen Sie sicher, dass> 80% der Moleküle in dem Sichtfeld am Ende des Films gebleicht werden. Zur Berücksichtigung von Inhomogenitäten in der Probe der β-Faktor und der γ-Faktor, die Übersprechen und relative Nachweiseffizienz des Spenders und Akzeptorkanal Korrektur bzw. werden für jede berechnete FRET einzeln koppeln.
<p class= "Jove_content"> Die Kameraeinstellungen (Integrationszeit, Elektronen-Vervielfacher zu gewinnen, in Abschnitt 3.9 beschrieben Vorverstärker Verstärkung und Ausleserate) sollten auf Werte eingestellt werden, um das beste Kompromiss zwischen Signal-Rausch-Verhältnis, Dynamikbereich und Zeitauflösung zu geben. Sie müssen für verschiedene Experimente neu eingestellt werden oder wenn unterschiedliche Hardware verwendet wird. Die Anzahlen von Frames müssen hoch genug sein, um sicherzustellen, dass die meisten der Donatormoleküle bleach innerhalb der Beobachtungszeit.Für die Messungen auf dem Fluoreszenzspektrometer (§§ 7 bis 9) einen guten Kompromiss zwischen der Signalintensität und der spektralen Auflösung der aufgezeichneten Daten hat zu finden. Zu diesem Zweck sind die Schlitze in der Anregungs- und Emissions Weg des Fluoreszenz-Spektrometer müssen abhängig von dem Gerät verwendet werden, angepasst und die Probenkonzentration.
Darüber hinaus präsentieren wir die Fast-NPS-Analyseverfahren Strukturinformationen von transienten oder dynamischen macrom zu erhaltenMOLEKULARE Komplexe. NPS wurde den Pfad des Nicht-Template-DNA-Strang und die Position der Transkriptionsinitiationsfaktoren bei der archaealen RNA-Polymerase-Komplex offen zu offenbaren aufgetragen. Mit dem Netzwerk von mehr als 60 verschiedenen Entfernungsmessungen haben wir gezeigt, dass Schnell NPS, ausgestattet mit einem neu implementierten Sampling-Engine (Eilert, T., Beckers, M., Drechsler, F., & Michaelis, J. in Vorbereitung), reduziert die Zeit für die Analyse dieses komplexen smFRET Netzwerk ≈2 Grßenordnungen erforderlich, da 27 zu dem ursprünglichen globalen NPS – Methode verglichen. Die Robustheit des Algorithmus ist in einer Metropole-in-Gibbs-Sampler mit einem parallelen Temperierung Schema kombiniert verwurzelt. Schnell-NPS zeigt exakte Reproduzierbarkeit von Netzwerk – Ergebnisse und steht im Einklang mit den Ergebnissen früherer 30 veröffentlicht.
Mehrere verschiedene Methoden wurden von smFRET Messungen Strukturinformationen zu schließen , veröffentlicht Aiming 11 </snach oben>, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18. Alle diese Ansätze liefern nur eine spezifische Farbstoff-Modell. So Farbstoffe, die nicht erfüllen, die vom jeweiligen Modell getroffenen Annahmen nicht auf falsche Strukturinformationen verwendet oder führen werden. Fast-NPS, im Gegenteil, kann für jedes Farbstoffmolekül ein anderes Modell auszuwählen. Dies hilft, für unterschiedliche konformative Verhalten beider zu berücksichtigen, das Farbstoffmolekül selbst, sowie der Linker für seine Befestigung verwendet. Die lokalen molekularen Umgebung des Farbstoffmoleküls sowie ihre physikalischen Eigenschaften wird bestimmen, welches Modell am besten geeignet ist.
Für den analysierten smFRET Netzwerk des archaeal Initiationskomplex, eine isotrope Annahme für alle Farbstoffmolekülen führt zu einer drastischen Abnahme in die Größe der glaubhafte Volumen als dem klassischen Modell verglichen. In Kombination mit einer dynamischen Position für alle Farbstoffmoleküle im Durchschnitt den Durchschnitt aller glaubhafte Volumengrößen (bei 95%) reduziert sich auf weniger als 0,5 nm 3. Jedoch sind diese Farbstoffmolekül Zähne nicht mehr mit ihren smFRET Messungen, was darauf hinweist, dass die Annahmen führen zu falschen Strukturinformationen gemacht. Im Gegensatz dazu sind die Seitenzähne im klassischen Modell bestimmt in Übereinstimmung mit den ermittelten smFRET Effizienz.
Da die Annahme von isotropen und / oder dynamische Position für alle Farbstoffe mit durchschnittlich führen zu Inkonsistenzen, Fast-NPS Farbstoffmolekül priors, in dem ermöglicht jeder Farbstoff eine der fünf Modelle zugeordnet werden können. Jedes Modell verwendet das gleiche Volumen zugänglich. Der Algorithmus für die Berechnung der Farbstoff AVs macht mehrere Annahmen. Zunächst wird die Raumform des Fluorophors wird durch eine Kugel angenähert. Somit nimmt ein Durchmesser-Konto in das wid des Fluorophorsth, Höhe und Dicke sollte (§ 12) verwendet werden. Ferner wird der Linker die Form durch einen flexiblen Stab angenähert. Die dargestellten Werte in § 12 wurden für den Farbstoff Alexa 647 über einen 12-C Linker gebunden berechnet. Bis heute ist es nicht möglich, genau eine priori bestimmen, welches Modell ist am besten geeignet, da eine experimentelle Geometrie und damit alle Modelle getestet werden sollte. In der Regel wird man das Modell zu wählen, das die kleinstmögliche Größe posterior ergibt, während noch im Einklang mit den Daten ist. Um zu testen, ob eine Auswahl an Modellen mit den smFRET Daten konsistent sind, berechnen wir sowohl die hintere und die Wahrscheinlichkeit. Konsistenz bedeutet, dass mehr als 90% der Proben aus dem hinteren gesammelt sind innerhalb des 95% Konfidenzintervalls der Wahrscheinlichkeit.
Während es, dass je niedriger die Anisotropie wahr ist, haben je geringer der Abstand Unsicherheit, in einem smFRET Netzwerk geometrische Anordnungen der Farbstoffmoleküle ebenfalls berücksichtigt werden. Somit wird, während representing Farbstoffmoleküle mit einem niedrigen Fluoreszenzanisotropiemessungen mit einem ISO-Modell eine typische erste Wahl ist, stellt der Konsistenzprüfung ein direkteres Mittel für den richtigen Farbstoff Modell auswählen. Die optimale Wahl der Farbstoff-Modelle können zu einer drastischen Erhöhung der Lokalisierungsgenauigkeit führen und zugleich das Netzwerk der Konsistenz mit seinen FRET Daten behalten.
Um es zusammenzufassen, Fast-NPS ermöglicht strukturelle und dynamische Informationen von großer makromolekularer Komplexe zu gewinnen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Strukturmethoden wie Röntgenkristallographie oder Kryo-Elektronenmikroskopie diese hochflexible oder transiente Komplexe zur Überwachung ermöglicht und damit unser mechanistisches Verständnis komplexer biologischer Prozesse erheblich zu erweitern.
The authors have nothing to disclose.
The authors thank B. Gruchmann for the mechanical drawings of the flow chamber. Further, we want to express our gratitude to Max Beckers and Florian Drechsler for insightful comments and discussions regarding NPS and the underlying sampling engine.
Flowchamber preparation | |||
Customized metall sample holder | self-built | n/a | |
quartz-glass slides, 76 x 26 mm | Technical Glass Products | 26007 | |
coverslips, 60 x 24 mm | Marienfeld | 101242 | |
detergent, Hellmanex II | Hellma | 320.001 | |
ultra-pure water from Synergy UV | Millipore | 2512600 | |
Zepto plasma cleaner | Diener | n/a | |
(3-aminopropyl)-triethoxysilane, p.a. | Sigma-Aldrich | A3648 | |
methoxy PEG-succinimidyl valerate, 5 kDa | Laysan Bio Inc. | MPEG-SVA-5000-1g | |
biotinylated PEG-succinimidyl valerate, 5 kDa | Laysan Bio Inc. | BIOTIN-PEG-SVA-5000 | |
Sodium biocarbonate | Sigma-Aldrich | S5761 Sigma | |
Sodium carbonate | Sigma-Aldrich | S2127 Sigma-Aldrich | |
sealing film (Nescofilm) | Fisher Scientific | 12981805 | |
Tygon Flexible Silicone Tubing, 0.8 mm ID, 2.4 mm OD | Saint-Gobain Performance Plastics | 720958 | |
Fine-Bore Polyethylene Tubing, 0.58 mm ID, 0.96 mm OD (Smiths Medical) | Fisher Scientific | 12665497 | |
Neutravidin | Life Technologies | A2666 | |
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Total internal reflection fluorescence microscope | |||
Nd:YAG Laser, 532 nm | Newport Spectra-Physics | EXLSR-532-100-CDRH | |
diode-pumped solid-state laser, 491 nm, Calypso | Cobolt | 904010050 | |
diode laser 643 nm, iBeam smart | Toptica | iBEAM-SMART-640-S | |
dichroic mirror, 532 RDC | Chroma | F33-540 | |
dichroic mirror, 476 RDC | Chroma | F33-476z | |
acousto-optic tunable filter | AA Opto-Electronic | AOTFnC-VIS | |
plano-convex cylindrical lens, f = 75 mm | Thorlabs | LJ1703L1-A | |
plano-concave cylindrical, f = -300 mm | Thorlabs | ||
prism, PS 991 | Thorlabs | PS991 | |
focussing lens, f = 75 mm | Thorlabs | LA1608-B | |
syringe pump, PHD 2000 | Harvard Apparatus | 70-2002 | |
2 stepper motors, Z812B | Thorlabs | Z812B | |
piezoelectric actuator, PE4 | Thorlabs | PE4 | |
IR diode laser | Edmund Optics | CPS808 | part of the autofocus system |
dichroic mirror, 775 DCXR | Chroma | 775 DCXR | |
position-sensing detector (PSD), PDP90A | Thorlabs | PDP90A | part of the autofocus system |
water-immersion objective, Plan Apo 60X WI, NA 1.2 | Nikon | MRD07601 | |
dichroic mirror, 645 DCXR | Chroma | 645 DCXR | part of the emission pathway |
emission filter, 3RD550-510 | Omega Optical | 3RD550-510 | green channel in the emission pathway |
emission filter, 3RD660-760 | Omega Optical | 3RD660-760 | red channel in the emission pathway |
EMCCD camera, iXon+ DU897EBV | Andor | AND-20-00032 | |
EMCCD camera, iXon3 DU897D-BV | Andor | AND-20-000141 | |
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Miscellaneous | |||
Varian 50 | Cary | UV-VIS spectrometer | |
Fluorolog2 | SPEX | fluorescence spectrometer | |
Solis (V4.15) | Andor | control software for the EM-CCD camera | |
Apt user utility (V1.022) | Thorlabs | control software for the piezo-motors | |
Norland Optical Adhesive 68 | Thorlabs | adhesive | |
PC-AFN-0.8 Nile red | Kisker Biotech | avidin-coated fluorescent multispec beads | |
Matlab | Mathworks | technical computing language for custon written software | |
Origin (V9.0) | Originlab | scientific graphing and data analysis software | |
Hellma 105-202-15-40 | Hellma | 105-202-15-40 | absorption cuvette of 1 cm path length |
Hellma 105-251-15-40 | Hellma | 105-251-15-40 | fluorescence cuvette with 3 mm path length |