過渡吸収データの処理、フィッティング、および解釈の紹介
Summary
このプロトコルは、過渡吸収スペクトルの処理、フィッティング、および解釈への初心者の入り口です。このプロトコルの焦点は、データセットの準備と、単一波長動力学とグローバル寿命分析の両方を使用したフィッティングです。過渡吸収データとそのフィッティングに関連する課題について説明します。
Abstract
過渡吸収(TA)分光法は、系の吸収スペクトルの変化を通じて励起状態プロセスの進化を追跡するために使用される強力な時間分解分光法です。TAの初期の実装は専門の研究所に限定されていましたが、商用ターンキーシステムの進化により、世界中の研究グループがTA技術をますます利用できるようになりました。最新のTAシステムは、光物理情報が豊富な高エネルギーおよび時間分解能の大規模なデータセットを生成することができます。しかし、TAスペクトルの処理、フィッティング、解釈は、励起状態の特徴や機器アーチファクトが多数あるため、困難な場合があります。TAデータを収集、処理、およびフィッティングする際には、どのモデルまたはフィッティングパラメータのセットがデータを最もよく表しているかについての不確実性を減らすために、多くの要因を慎重に考慮する必要があります。データの準備とフィッティングの目的は、分析のためにデータを保持しながら、これらの無関係な要因をできるだけ減らすことです。この方法では、TAデータの処理と準備のためのプロトコルと、選択されたフィッティング手順とモデル、特に単一波長フィッティングとグローバル寿命解析の簡単な紹介が初心者に提供されます。データ準備でよく遭遇するいくつかの課題とその対処方法について解説し、その後、これらの単純なフィッティング方法の課題と制限について説明します。
Introduction
過渡吸収(TA)分光法は、光パルスによる励起後の吸収スペクトルの時間依存的な変化を通じて、光励起種の進化を監視する時間分解分光法です。TAは吸収技術であるため、放射遷移(すなわち、通常、光子を放出する状態)と非放射遷移(典型的には非蛍光であり、内部変換、システム間交差、または光反応に関与する状態)の両方を受ける状態から生じる分光信号を識別し、その進化を追跡することができます1,2.TAは、励起源と検出方法の詳細に応じて、フェムト秒からマイクロ秒を超えて、UVから遠赤外までの速度論へのアクセスを可能にし、汎用性の高い分光ツールにします。TA分光計の商業化は過去数十年で大幅に進歩し、より多くのラボや施設がこの強力な技術にアクセスできるようになりました2。
最新のTAシステムは、高いエネルギー分解能と時間分解能で大規模なデータセットを生成することができます。データセットは通常、励起パルスに対する波長と時間遅延の関数としての透過率または吸光度の差値の2Dマトリックスの形式を取ります。このデータセットは、2 次元のヒート マップまたは 3 次元の地形図として表示できます。これらのデータの解釈は、研究者が関心のあるシステムを最もよく表す近似を生成する際にデータセット全体を含めようと努力するにつれて、より複雑になっています3。
TAは幅広い波長と時間スケールをカバーできますが、このプロトコルは、最も広くアクセス可能な形態の1つである4、フェムト秒パルスレーザーによって駆動される紫外可視領域での広帯域分光法に焦点を当てています。このような機器の概略図5,6は、図1に提供される。実験は、レーザーからパルスを取り出し、それを2つのコピーに分割することから始まります。「ポンプ」と呼ばれるパルスの1つのコピーを使用して、サンプルを励起します。光パラメトリック増幅器(OPA)などのデバイスは、典型的には、ポンプパルスを所望の励起波長5,7に変換するために使用される。「プローブ」と呼ばれるパルスの2番目のコピーは、パルスの移動距離を変えることでポンプとプローブパルスの間の時間遅延を変化させることができる機械的遅延段階に入ります。次に、単一波長プローブパルスは、サファイアまたはフッ化カルシウム(CaF2)結晶8を用いて白色光連続体に変換される。白色光パルスは試料を通過し、そのスペクトルは電荷結合素子(CCD)カメラなどの広帯域検出器を使用して測定されます。ポンプの有無にかかわらず、白色光パルスのスペクトルの変化を測定することにより、ポンプによって誘起されるサンプルの吸収スペクトルの変化ΔA(T)を測定できます。関心のある読者は、検出プロセスの詳細について、この有用なレビュー9を参照されたい。
すべての形式のTA分光法において、ΔA(t)スペクトルは、2つのパルス2,5,9,10間の所定の時間遅延tにおける基底状態の吸収(プローブ)と励起状態(ポンプ+プローブ)の差を取ることによって計算されます。
(1)
プローブはサンプルの定常状態の吸収スペクトルに相当し、時間に依存しないことに注意してください。実験の時間分解能は、ポンプ+プローブ(t)で捕捉されたポンプとプローブの間の遅延から生じます。これらのデータのシミュレーションを図2Aに示します。
定常状態の吸収スペクトルとは対照的に、TAスペクトルは式1で得られた違いにより、正と負の両方の特徴を持つことができます。正の特徴は、ポンプパルスによって生成された新しい吸収種の結果であり、励起発色団状態、三重項状態、幾何学的再配列、溶媒和効果、または励起状態の光生成物を表すことができます3。これらの特徴を特定し、それらを化学種に割り当てるための一般的なガイドラインは、ディスカッションで提示されます。負の特徴は、基底状態漂白剤(GSB)または誘導放出(SE)のいずれかから発生する可能性があります(図2B)。GSBは、ポンプパルスの吸収に続く基底状態の集団の損失によるものです。励起状態に昇格した分子は、基底状態と同じ領域に吸収されなくなります。したがって、吸収されるプローブパルスは 少なく なり、式1の差はその領域で負になる可能性があります。GSBは、基底状態吸収と同じスペクトル形状を持つが、符号が逆であるという特徴がある。SE信号は、プローブパルス3によって刺激された励起状態の種からの発光から生じる。これらの種からの発光により、検出器に到達する 光が多く なり、これらの波長での 吸収が少なく なります。SE信号は、種の自然発光スペクトルと同様のスペクトル形状を有するが、負の符号および異なる周波数重み付け10を有する。
励起状態の種に関する情報に加えて、TAスペクトルには、基礎となるダイナミクスを歪め、吸収帯の割り当てを不明瞭にする可能性のある多くのアーチファクトや無関係な特徴が含まれる可能性があります11。データの準備と分析におけるこれらのアーティファクトの不適切な処理は、データへの不適切な光物理学モデルの適用につながり、その結果、誤解を招く結論につながる可能性があります11。したがって、このプロトコルの最初の部分では、TAデータセットを収集した後に適切に処理する方法に焦点を当てます。このセクションの目的は、TAに不慣れな研究者に、データの厳密な準備と処理に対する直感と理解を深めるのに役立つ一連のガイドラインを提供することです。
データセットが処理された後、さまざまなレベルの複雑さと厳密さでスペクトルをフィッティングおよび解釈するための多数のツールとモデルが利用可能になります10。このプロトコルの第2セクションの目標は、読者が単一波長フィッティングとグローバル分析をデータに適用し、これらのモデルがデータの記述に適している場合に関するガイダンスを提供することです。Ultrafast systems の Surface Xplorer12,13 (無料でダウンロードして使用、材料表を参照) など、TA データの準備と処理に使用できる商用ソフトウェアがすぐに利用できるようになりました。Glotaran14など、学術研究者によって他の無料の代替品がリリースされています。Glotaran は、時間分解分光法および顕微鏡データのグローバルおよびターゲット分析用に開発されたフリーソフトウェアプログラムです。これは、RパッケージTIMP14のグラフィカルユーザーインターフェース(GUI)として機能します。さらに、ユーザーはPythonなどのプログラミング言語を使用して、分析を実行する独自のコードを記述できます。これらのフィッティングソフトウェアとプログラミングソリューションには、それぞれ重要な貢献をする優れた機能があります。この研究の目的のために、この活動の視覚的要素のために提示できるソフトウェアは1つだけです。各フィッティングソフトウェアの詳細な説明は、この記事の範囲を超えています。
本稿では、(1)TAデータの処理、(2)単一波長動力学と大域解析を用いたTAデータのフィッティング、(3)データの抽出と他のモデルへのフィッティングの手順を順を追って説明します。読者が練習用として使用できるように、代表的なTAデータのセットが含まれています(補足ファイル1 および 補足ファイル2)。このデータは、330 nmで励起され、-5 ps〜5.5 nsの範囲で収集されたエタノール中の1,4-ビス(5-フェニルロキサゾール-2-イル)ベンゼン(POPOP)の165 μMサンプルの測定値です。さらに、エタノールのみを含み、サンプルを含まない「ブランク」サンプルを、同じ実験条件下で-5psから5psの範囲で収集し、フィッティング用のデータの準備に使用しました(ステップ1)。スペクトルは、超高速過渡吸収分光計を使用して収集しました。試料を光路長2mmのキュベットに入れ、絶えず撹拌した。ここで説明する処理およびフィッティングの手順は、*.ufs 形式のデータをフィッティングする Surface Xplorer ソフトウェアに基づいており、ここでは “フィッティング プログラム” と呼びます。他の形式のデータセットを *.ufs ファイルに変換するプログラムが利用可能です15.このプロトコルの詳細は Surface Xplorer に固有のものですが、以下の手順は、商用または自作のソフトウェア パッケージに一般化できます。さらに、データ処理の結果は、これらの他のソフトウェアパッケージを使用して抽出され、適合させることができます。補足情報ファイル(補足ファイル3)には、フィッティングに関する追加のアドバイスが記載されています。
Protocol
Representative Results
Discussion
データ準備に関する一般的な考慮事項
TAデータのフィッティングは、一見すると比較的簡単そうに見えるかもしれませんが、特定のデータセットに対して1つの明確な正解が得られることが期待されるかもしれません。しかし、プロトコルで強調されているように、データ収集、データ準備、およびデータ分析には、どのモデルまたはフィッティングパラメータのセットがデータを最もよく表しているかについて不確実性につながる可能性のある、慎重に検討すべき多くの要因があります。データの準備とフィッティングの目的は、分析のためにデータを保持しながら、これらの無関係な要因をできるだけ多く減らすことです。目の前のタスクは、考慮すべきことがたくさんあるため、初心者にとっては気が遠くなるように思えるかもしれません。フィッティングプロセスに関する直感を養うために、初心者は、同じデータをゼロから少し異なる方法で複数回準備してみて、データ準備ステップが最適なフィットにどの程度劇的に影響するかを確認することをお勧めします。さらに、2人の異なる研究者が同じデータを準備して適合させ、結果を比較することができます。このプロセスは、最初の数回は時間がかかるかもしれませんが、そうすることで、初心者は将来のサンプルのために一貫してデータを準備する方法についての直感を養うことができます。他のスキルと同様に、このデータの準備とフィッティングの開発には時間がかかるため、初心者はプロセスを実験して学習する際に忍耐強く規律を保つことをお勧めします。この研究で使用したデータセットは、初心者がチュートリアルと直接合わせ、チュートリアルで生成された結果と直接比較する機会を提供するために提供されています。
データには、ポンプビームの散乱やサンプルの自然放出など、常に時間遅延(補足図2および補足図3)に存在する背景特徴が含まれている場合があります。これらの望ましくない特徴は、対象種から過渡吸収信号を分離するために除去されなければならない11。このような特徴の除去は、多数の負の時間差スペクトルの選択、平均化、および寄与の除去によって行われます。バックグラウンドスペクトルを選択するときは、対象プロセスの一部である可能性のある特徴が除去対象に含まれていないことを確認することが重要です。不純物や溶媒自体からの吸収など、溶媒から生じるバックグラウンドの特徴もTAデータで観察される場合があります。溶媒がシグナルを生成する場合、サンプルとまったく同じ実験条件下で分析された溶媒のみを含む「空白」データセットをサンプルデータセットから差し引く必要があります。この手順の詳細については、補足ファイル 3 を参照してください。
チャープ補正も慎重に検討すべき要素です。チャープは、プローブパルスがサンプルに伝わり、ステアリングミラーの欠陥や、レンズやフィルターなどの分散光学系を通過することによって広がるときに発生します。その結果、プローブパルスの低エネルギー光子(プローブスペクトルの赤側)が、高エネルギー光子(プローブスペクトルの青側)よりも先にサンプルに到達します。この結果、TAスペクトルの「時間ゼロ」が数フェムト秒またはピコ秒18にわたって不鮮明になり、青色の波長から始まり、赤色に近づくにつれて平坦になる生データセットの明確な曲線として現れます(補足図7)。チャープは、超高速TAがアクセスするような短い時間スケールで最も顕著です。この波長依存の時間ゼロは、プロトコルに記載されているように補正できますが、このプロセスの適用はトリッキーで主観的になる可能性があります。「ブランク」サンプルまたは溶媒Kerr応答の測定値を持つことで、チャープの調整と補正に使用される多項式近似を生成するために必要なチャープ補正ポイントを手作業で選択することの主観的な性質を最小限に抑えることができます。チャープ補正の目的は、時間ゼロの明確な「曲線」を取り除くことです。最適なチャープ補正データを得るには、チャープを当てはめるために複数回の試行が必要になる場合があります。チャープ補正が短いTAライフタイムの値に与える影響を理解するために、異なるチャープ補正を適用してデータを複数回当てはめることができます。
「タイムゼロ」に出現するアーティファクト
TAデータでは、レイリー散乱、誘導ラマン散乱、クロスフェーズ変調など、いくつかのアーティファクトが「時間ゼロ」近くで観察されます。ポンプビームのレイリー散乱は、エネルギーを変化させることなく生じる弾性散乱です。この特徴は、ポンプパルスと同じ波長で現れます。誘導ラマン散乱は、ポンプ散乱信号19に伴っていてもよい。ラマン散乱は、ポンプ光子の非弾性散乱に起因し、入射ポンプエネルギーよりも高いエネルギー(反ストークス)と低いエネルギー(ストークス)の両方にピークを生成します。TAデータでは、試料にポンプビームとプローブビームを同時に照射することで誘導ラマン散乱が観察されます。プローブビームがポンプビームと同時にサンプルと相互作用すると、ラマンプロセスが刺激されます。したがって、誘導ラマン散乱は時間ゼロ付近で発生し、最初の数百フェムト秒以内にスペクトルに追加のピークが生じます(図6、強調表示された領域の濃い青色のスペクトルと 補足図17で観察)。交差位相変調は、パルスの強い電界との相互作用による溶媒屈折率の変調に由来します。
誘導ラマン散乱は、ラマンピークが溶媒の振動モードに対応する特定の周波数に現れるため、交差相変調と区別できます。これはラマンプロセスであるため、励起の両側にストークス線と反ストークス線の両方が観察されます。塩化メチレンのような塩素系溶媒は、塩素の分極性が大きいため、非常に顕著なラマンバンドを示します。交差相変調のスペクトルシグネチャーは溶媒に固有ですが、ラマン散乱の特徴ほど簡単には予測できません。
測定するサンプルの動力学によっては、レイリー散乱、ラマン散乱、および交差位相変調がTAデータの初期の特徴と重複する場合があり、データから削除するのが難しい場合があります。原理的には、これらの特徴はきちんとした溶媒測定で確認し、データから差し引くことができ、データ分析プログラムはこれらの特徴を説明するための適切な機能を持っているかもしれませんが、実際にはこれは難しい場合があります。サンプルデータを損なうことなくこれらのアーティファクトを差し引くことが難しすぎる場合は、時間ゼロ付近で侵害されたスペクトルを切り取ってアーティファクトを排除する方が良い場合があります。これを行うと、最初の約 300 fs のデータが削除されるという残念な副作用がありますが、後でフィッティングの信頼性が高まります。同じサンプルと異なるサンプルの複数のデータセットを分析する過程で、初心者は、背景サーフェスを差し引くことと、最初の100〜200fsデータを切り取ることのバランスをとることを直感的に理解できるようになります。
一般的なトリミング は、S/N比が低いスペクトルの部分に対して必要になる場合があります。特定の領域でのプローブビームの不安定性、プローブ光の強度の低さ、サンプル濃度が高すぎる(その結果、入射プローブの多くがブロックされる)、ポンプ強度の低さ、サンプルの吸収断面積は、データのフィッティングを困難にする低S/Nの典型的な原因です。このような場合、光学窓の両側でデータセットをトリミングして、必要なレベルのS/N比を達成すると、フィッティングプロセスに役立ちます。
データセットは、データセットの不適切な部分を削除するために十分にトリミングされ、チャープが修正され、バックグラウンドスペクトルが平均化および減算されると、分析の準備が整います。この手順により、関心のある光物理学と光化学に最も関連する部分のみを含むデータが得られます。確かに、このプロセスにはある程度の主観性があることは明らかです。データ準備の目標は、フィッティングを混乱させないようにアーティファクトを除去することと、データセットの整合性を損ない、解釈を妨げるほどアーティファクトを除去しないことのバランスを取ることです。このバランスを見つけるには、何がアーティファクトで何がデータなのかについての直感を構築するための時間と経験が必要です。同じデータセットを複数の異なる日に当てはめたり、2人の研究者が同じデータを当てはめたりすることで、人為的ミスやデータの準備や分析の主観性を最小限に抑えることができます。
フィッティングと解釈に関する一般的な考慮事項
生のTAスペクトルが処理された後、それらを解釈およびモデル化して、対象システムに存在する種とダイナミクスに関する情報を抽出する必要があります。このプロセスは、初期スペクトル解釈、定量的モデリング/フィッティング、およびスペクトル解釈のモデル/フィッティングへの割り当てを含む3段階の手順として説明できます。
初期スペクトル解釈: スペクトル解釈ステップの目標は、TAスペクトルに存在する特徴を、システムの光物理学的または光化学的進化でアクセスされる電子状態に割り当てることです。まず、さまざまな状態を特定する必要があります。この研究では、 状態 とは、システムの光物理学的または光化学的進化の一部である固有の電子状態を指します。例えば、1つの特定のポテンシャルエネルギー曲線(PEC)で表される状態は、その吸収スペクトルを表す一連の特徴的なピークを持っています。1 つの状態内で発生する変更は、 プロセスと呼ばれます。光物理過程は、ピークシフトまたはスペクトル幅の変化としてTAスペクトルに現れることがあります。プロセスの重要な側面は、州の人口が同じままである(つまり、プロセスが特定のPEC内で発生する)ことです。変化するのは、状態内のエネルギーの分布です。州の人口の変化は、 移行と呼ばれます。遷移中、システムは別のPEC(電子状態)に進化します。遷移には、内部変換(IC)、システム間交差(ISC)、電荷移動、エネルギー移動、新製品の形成、または基底状態への復帰が含まれます。状態、プロセス、および遷移を割り当てるためのガイドラインについては、次の段落で説明します。
状態の割り当て
このプロセスの最初のステップでは、スペクトルの特徴を特定の化学種または状態に割り当てます。TAのS1 状態は、時間分解発光分光法を用いてとった蛍光寿命と一致する寿命を示すべきである。三重項状態は、その寿命が酸素によって消光される場合に検証できます。光物理進化においてラジカルアニオンやカチオンが疑われる場合は、分光電気化学や化学的酸化・還元を行ってラジカル種を生成し、その種の吸収スペクトルを得てTAバンド形状と比較することができます。電子スピン共鳴(ESR)分光法は、フリーラジカルの存在を確認するために実行できます。ACS Division of Inorganic Chemistryが主催する優れたチュートリアルトークでは、TAの概要と、特徴量20を割り当てる際の考慮事項が説明されています。バンドを種に割り当てた後、TAスペクトルを解釈する次のステップは、システム内で発生する動的プロセスを定性的に記述することです。このステップは、研究者にシステムの記述にどのモデルが適切かについてのアイデアを出し、近似パラメータを比較するためのベースラインを与えるため、非常に重要です。
ステート内の変更
振動冷却、幾何学的再配列、または溶媒和は、TAで観察できる非常に急速なプロセス(サブpsから10ps)です。振動冷却は、数ピコ秒の時間スケール21,22,23におけるTAスペクトルの急速な青色シフトとして観察される。幾何学的再配置は、10 の ps タイムスケールで発生する可能性があります。溶媒和ダイナミクスは、従来の双極子液体では数ピコ秒にわたる赤方偏移とスペクトルの狭窄として観察されますが、グリセロール、ポリエチレングリコール(PEG)、イオン液体、深部共晶溶媒などの高粘度溶媒は、数ナノ秒にわたって発生する溶媒和ダイナミクスを示す可能性があります24,25,26。
州の人口の変化
反応はバンドの強度の変化によって特徴付けられ、強度の低下はその化学種の濃度の減少と関連し、 その逆 も増加します。反応物と生成物の両方の種がスペクトルに見える場合もあれば、生成物の状態が短命であったり、赤方偏移が大きすぎて観察できない場合もあります。多くの場合、状態間の遷移は、スペクトルに等ベスト点が存在することによって観察できます。
定量的モデリング/フィッティング: システムのダイナミクスに関する定量的情報を抽出するために、モデルをデータに適合させる必要があります。冒頭で前述したように、使用するモデルは多種多様です。このプロトコルは、最も一般的な2つの方法、すなわち単一波長フィッティングとグローバル分析に焦点を当てています。単一波長法では、スペクトルの個々の波長トレースを何らかの機能形式(通常は指数関数の合計)に当てはめます。
(2)
ここで、ΔA(t)は選択した波長におけるTA信号、nは指数成分の数、aiは時定数τiの指数成分iの振幅です。近似によって実験データが再現されるまで、いくつかの成分を追加できます。近似プロセスの目的は、データを適切に再現するのに十分な有効期間を使用してデータをモデル化することですが、含める成分が多すぎてデータを過剰適合させないようにします。したがって、
などの重み付けされた適合度パラメータは、データが実験の不確実性5内でいつ適合するかを判断するのに役立ちます。
減衰が十分にフィットした後、モデルのパラメータを使用してシステムのダイナミクスを特徴付けることができます。その後、結果の時定数を抽出して解釈できます。残念なことに、TAスペクトルには多数の重複する特徴があるため、スペクトル内の単一の波長には、スペクトルシグネチャーが重複する異なる種に対応するダイナミクスが含まれている可能性があり、単一の波長の適合から抽出された時定数は、複数の一致プロセスの複合体を表す可能性があります。さらに、バンド形状と位置の変化は、単一波長フィッティングから抽出される振幅と時定数にも影響します。これらの問題は、システム内の各吸収種のTAバンドの関数形式を決定または仮定する「バンド形状分析」と呼ばれるフィッティング法によって回避できる場合があります。次に、これらの形状を時間依存の振幅で重み付けし、合計して観測されたスペクトルを再現します。この手順は、時間分解蛍光スペクトルの分析で一般的に使用されますが、TAバンドのより複雑な形状と重なり合う成分により、この方法は、他の場所で詳述されているように、いくつかの単純なケースでのみ有効になります10。
単一波長フィッティングのもう一つの欠点は、現代のTA実験によってもたらされる広いスペクトル範囲を本質的に利用できないことです。原理的には、スペクトルの個々の波長を系統的に当てはめることができますが、そのような分析は面倒で時間がかかり、計算コストがかかります。この課題に対処するために、「グローバル解析」と呼ばれる方法を使用して、TAスペクトルのセット全体を共有された動的パラメータのセットに同時に適合させることができます4。グローバル分析と、ターゲット分析と呼ばれる密接に関連する手法は、成功し、広く使用されている手法ですが、独自の欠点と制限もあります。他のモデルと同様に、モデルの作成に使用される仮定と、それがもたらす制限を理解することが不可欠です。
大域解析では、TAスペクトルはm×nの行列で表され、mは各スペクトルで測定された波長の数、nは収集された時点の数を表します。この行列は、他の 2 つの行列の積に分解可能であると仮定されます。
(3)
ここで、C(t) は n x k 行列、S(λ) は m x k 行列です。値 k は、スペクトルの再現に使用される個別のスペクトル成分の数を表します。これらの各成分は、独自のスペクトル特性とダイナミクスを持つ吸収種を表しています。S(λ)行列はk成分のTAスペクトルを表し、C(t)はそれらの時間依存濃度を表します。大域解析の最も単純で最も一般的な実装では、各成分は単一指数動力学(式2のi = 1、各成分には独自の時定数が割り当てられている)を持つと仮定します。要約すると、完全なTAスペクトルは、それぞれ独自の特徴的な吸収スペクトルと単一の指数関数的減衰を持つkスペクトル成分の合計で表すことができます。
TAスペクトルが適合すると、ユーザーは必要な成分の数(つまり、kの値)を推測し、それらの種の単一指数関数的崩壊に関連する時定数を推測します。次に、フィッタは Cの guess(t) を生成し、Sfit(t) について式 3 を解きます。次に、式 3 のように Sfit(λ) と Cguess(t) を乗算して、近似スペクトル ΔA(λ,t)fit を作成します。最後に、残差 ΔA(λ,t)exp − A(λ,t)fit が最小化され、最適な S近似 (λ) と時定数が返されます。大域分析は比較的単純で、少数の時定数と固定スペクトル成分を使用してスペクトルのセット全体を表すため、TA分光法で遭遇する複雑なバンド形状とダイナミクスを解きほぐすための魅力的な(そして成功した)方法となっています。ただし、大域分析が手元のシステムに適したモデルであることを確認するには注意が必要です。
式 3 に示す大域解析における重要な仮定は、ダイナミクスの波長部分と時間部分の完全な分離可能性、つまり「双線形性」と呼ばれる特性です。この仮定では、 成分のバンド形状が時間に依存しない(つまり、時間とともに変化またはシフトしない固定スペクトル形状を持つ)必要があります。実験中に変化するのは、C(t)で表される各成分の相対的な母集団だけです。~1 ns 程度の長い時間スケールでは、この仮定が一般的に成り立ち、大域解析をあまり気にせずに使用できます。一方、振動冷却や溶媒和ダイナミクスなどの励起状態過程は、フェムト秒TAでアクセス可能な超高速時間スケールで顕著であり、種のスペクトルシグネチャーに時間依存的な変化をもたらし、双線形性の崩壊をもたらします。これは、グローバル分析でデータセットを再現できないという意味ではなく、実際、十分な数のコンポーネントが使用されていれば、常に満足のいく適合を生成できます。問題は、成分スペクトルを解釈し、特定の励起状態プロセスに時定数を割り当てることであり、成分はもはや異なる吸収種に対応していない可能性があるためです。したがって、双一次性を想定できない状況に大域解析を適用する場合は、常に注意が必要です。
モデル/フィッティングへのスペクトル解釈の割り当て: 近似が得られたら、スペクトル解釈を近似で得られた寿命にマッピングする必要があります。近似からの寿命は、スペクトルの初期解釈で特定されたプロセスと反応の両方に割り当てられます。ただし、スペクトルからの初期評価と、モデルによって得られた適合寿命の数は、すぐには相互にマッピングされない場合があります。このような(一般的な)状況では、フィッターは最初の解釈に戻って評価する必要があります。おそらく、振動冷却やその他のプロセスがあり、初期評価では見落とされていましたが、モデリングとフィッティングのプロセスで特定されました。あるいは、2つの異なる近似パラメータのセットでデータをうまく再現し、最初の解釈によってどの近似パラメータのセットが選択されるかがわかるかもしれません。この最後のステップでは、フィッターは解釈とフィッティングを行ったり来たりして、システムの種とダイナミクスのもっともらしい光物理学的割り当てにつながる説明を見つけなければなりません。ターゲット分析など、逐次フィットモデルを含む他のフィッティングプログラムも、グローバル解析とこの記事4で紹介するフィッティングソフトウェアによって得られるフィットを補完するために検討できます。
要約すると、このプロトコルでは、過渡吸収データの準備とフィッティングについて説明します。その目的は、プロセスに関連する課題を強調し、これらの課題を実用的な方法で回避または軽減する方法についてコメントすることです。TAデータのフィッティングは、技術分野で遭遇するほとんどのデータのフィッティングと同様に、トリッキーであり、時には主観的なものです。したがって、データのプロセスと制限、データの準備、およびデータをモデル化してデータに意味を割り当てるために使用される数学的ツールを認識することが重要です。科学者は、批判的な目でデータとモデリングにアプローチする必要があります。
その適合の主観性を緩和しようとする試みはできます。たとえば、異なる開始点から異なる日にデータを準備して適合させることで、同じ適合が得られるようにすることができます。異なるサンプル前処理で異なる日に撮影されたデータを比較できます。複数の研究者が同じデータを当てはめ、その結果を比較することができます。時間が経つにつれて、研究者は(実験セットアップと実験パラメータの詳細に基づいて)得られたデータについて直感を構築でき、適合に自信を持つことができます。
TAデータフィッティングと、この記事で説明したモデルの詳細について学ぶべきことはたくさんあります。このトピックを深く掘り下げたいくつかの優れたレビュー記事が熱心に推奨されています4,10,27。このプロトコルは、分析とフィッティングのプロセスへの初心者の入り口となることを意図しており、プロセスをより深く理解することへの関心を刺激します。
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
この研究は、過渡吸収のためのマルチユーザーレーザー施設(CHE-1428633)を設立したNSFの主要な研究機器プログラムによって可能になりました。この資料は、助成金番号の下で全米科学財団が支援する研究に基づいています。CHE-2313290です。
Materials
| EtOH 200% Proof | Decon Laboratories Inc | CAS 64-17-5 | Solvent used to prepare Sample |
| Helios transient absorption spectrometer | Ultrafast systems | https://ultrafast.systems/products/spectrometers-accessories/helios/ | Transient absorption spectrometer |
| POPOP 1,4-Bis[2-(5-phenyloxazolyl)]benzene | Tokyo Chemical Industry | CAS 1806-34-4 | Sample used for Examples |
| Surface Xplorer | Ultrafast systems | https://ultrafast.systems/products/spectrometers-accessories/surface-xplorer/ | Fitting program |
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