该协议是初学者处理、拟合和解释瞬态吸收光谱的入门级工具。该协议的重点是准备数据集,并使用单波长动力学和全局寿命分析进行拟合。讨论了与瞬态吸收数据及其拟合相关的挑战。
瞬态吸收 (TA) 光谱是一种强大的时间分辨光谱方法,用于通过系统吸收光谱的变化来跟踪激发态过程的演变。TA 的早期实施仅限于专业实验室,但商业交钥匙系统的发展使该技术越来越多地被世界各地的研究小组使用。现代 TA 系统能够生成具有高能量和时间分辨率的大型数据集,其中包含丰富的光物理信息。然而,由于存在大量的激发态特征和仪器伪影,处理、拟合和解释 TA 光谱可能具有挑战性。在收集、处理和拟合 TA 数据时,必须仔细考虑许多因素,以减少哪个模型或一组拟合参数最能描述数据的不确定性。数据准备和拟合的目标是尽可能多地减少这些无关因素,同时保留数据以供分析。在这种方法中,为初学者提供了处理和准备TA数据的协议,并简要介绍了选定的拟合程序和模型,特别是单波长拟合和全局寿命分析。对一些常见的数据准备挑战和解决这些挑战的方法进行了评论,然后讨论了这些简单拟合方法的挑战和局限性。
瞬态吸收 (TA) 光谱是一种时间分辨光谱技术,它通过光脉冲激发后吸收光谱的随时间变化来监测光激发物质的进化。由于 TA 是一种吸收技术,因此可以识别由同时经历辐射跃迁(即通常发射光子的状态)和非辐射跃迁(通常为非荧光并经历内部转换、系统间交叉或参与光反应的状态)的状态产生的光谱信号,并遵循其演化 1,2.根据激发源和检测方法的具体情况,TA可以访问从飞秒到超微秒以及从紫外到远红外的动力学,使其成为一种多功能光谱工具。在过去的几十年里,TA光谱仪的商业化取得了长足的进步,导致更多的实验室和设施能够使用这种强大的技术2。
现代 TA 系统能够生成具有高能量和时间分辨率的大型数据集。数据集通常采用透射率或吸光度差值的二维矩阵的形式,作为相对于激发脉冲的波长和时间延迟的函数。该数据集可以看作是二维热图或三维地形图。随着研究人员在生成最能描述其感兴趣系统的拟合时努力包括整个数据集,对这些数据的解释变得更加复杂3.
尽管TA可以覆盖广泛的波长和时间尺度,但该协议侧重于其最广泛使用的形式之一4:由飞秒脉冲激光驱动的紫外可见光区域的宽带光谱。图1提供了这种仪器的原理图5,6。实验首先从激光中获取脉冲并将其分成两份。脉冲的一个副本,称为“泵”,用于激发样品。光学参量放大器(OPA)等器件通常用于将泵浦脉冲转换为所需的激励波长5,7。脉冲的第二个副本,称为“探头”,进入机械延迟级,该级可以通过改变脉冲传播的距离来改变泵浦和探头脉冲之间的时间延迟。然后使用蓝宝石或氟化钙 (CaF2) 晶体8 将单波长探针脉冲转换为白光连续谱。白光脉冲通过样品,并使用宽带探测器(如电荷耦合器件 (CCD) 相机)测量其光谱。通过测量带泵和不带泵的白光脉冲光谱的变化,可以测量泵浦引起的样品吸收光谱的变化,即ΔA(T)。有兴趣的读者可以参考这篇有用的评论9,以获取有关检测过程的更多信息。
在所有形式的TA光谱中,ΔA(t)谱的计算方法是在给定的时间延迟t下,两个脉冲2,5,9,10之间的基态吸收(A探针)和激发态(A泵浦+探针)之间的差值。
(1)
请注意,探头 等同于样品稳态吸收光谱,并且与时间无关;实验的时间分辨率源于 A泵 + 探头 (t) 中捕获的泵和探头之间的延迟。这些数据的模拟如 图2A所示。
与稳态吸收光谱相比,由于公式 1 中的差异,TA 光谱可以同时具有正和负特征。正特征是由泵浦脉冲产生的新吸收物质的结果,可以表示激发的发色团态、三重态、几何重排、溶剂化效应或激发态光产物3。识别这些特征并将其分配给化学物质的一般准则将在讨论中介绍。负特征可能来自基态漂白剂(GSB)或受激发射(SE)(图2B)。GSB是由于吸收泵浦脉冲后基态人口的损失。被提升到激发态的分子不再吸收与其基态相同的区域;因此,吸收的探头脉冲 较少 ,并且等式 1 中的差值在该区域可能为负值。GSB的特点是具有与基态吸收相同的光谱形状,但具有相反的符号。SE 信号由探针脉冲3 激发的激发态物质发射产生。这些物质的发射导致 更多的光 到达探测器,这相当于在这些波长处的 吸收较少 。SE信号将具有与该物种的自发发射光谱相似的频谱形状,但具有负号和不同的频率权重10。
除了有关激发态物质的信息外,TA光谱还可能包含许多伪影和无关特征,这些伪影和无关特征可能会扭曲潜在的动力学并模糊吸收带11的分配。在数据编制和分析中对这些工件的不当处理可能导致对数据应用不适当的光物理模型,从而得出误导性结论11.因此,该协议的第一部分重点介绍如何在收集 TA 数据集后对其进行正确处理。本节的目标是为刚接触 TA 的研究人员提供一套指南,这些指南将有助于培养对严格准备和处理数据的直觉和欣赏。
处理数据集后,可以使用大量工具和模型来拟合和解释具有不同复杂度和严谨性的光谱10。该协议第二部分的目标是让读者准备好将单波长拟合和全局分析应用于数据,并就这些模型何时适合描述其数据提供指导。现在,商业软件可用于准备和处理 TA 数据,例如 Ultrafast 系统的 Surface Xplorer12,13(可免费下载和使用,请参阅材料表)。学术研究人员已经发布了其他免费替代品,例如 Glotaran14。Glotaran 是一款免费软件程序,专为时间分辨光谱和显微镜数据的全局和目标分析而开发。它用作 R 封装 TIMP14 的图形用户界面 (GUI)。此外,用户可以使用 Python 等编程语言编写自己的代码来执行分析。这些配件软件和编程解决方案中的每一个都具有积极的功能,使它们做出了重要贡献。出于本研究的目的,我们只能为这项活动的视觉组件提供一种软件。对每个试穿软件的深入讨论超出了本文的范围。
本文提供了 (1) 处理 TA 数据,(2) 使用单波长动力学和全局分析拟合 TA 数据,以及 (3) 提取数据并将其拟合到其他模型的分步过程。包括一组具有代表性的 TA 数据供读者用作练习(补充文件 1 和 补充文件 2)。该数据是在 330 nm 处激发并在 −5 ps 至 5.5 ns 范围内收集的 1,4-双(5-苯基噁唑-2-基)苯 (POPOP) 的 165 μM 样品在乙醇中的测量值。此外,在相同的实验条件下,在-5 ps至5 ps的范围内收集仅含有乙醇的“空白”样品,不收集样品,用于准备拟合数据(步骤1)。使用超快瞬态吸收光谱仪收集光谱。将样品包含在2mm光程比色皿中,并不断搅拌。所描述的处理和拟合过程基于 Surface Xplorer 软件,该软件拟合 *.ufs 格式的数据,在此称为“拟合程序”。可用于将其他格式的数据集转换为 *.ufs 文件的程序15.尽管此协议的详细信息特定于 Surface Xplorer,但以下步骤可推广到任何商业或家庭构建的软件包。此外,可以使用这些其他软件包提取和拟合数据处理的结果。支持信息文件(补充文件 3)提供了有关安装的其他建议。
数据准备的一般注意事项
乍一看,拟合 TA 数据似乎相对简单,并且可以预期给定数据集应该产生一个明确的正确“答案”。然而,正如协议中强调的那样,在数据采集、数据准备和数据分析中有许多因素需要仔细考虑,这些因素可能导致哪个模型或拟合参数集最能描述数据的不确定性。数据准备和拟合的目标是尽可能多地减少这些无关因素,同时保留数据以供分析。对于初学者来说,手头的任务可能看起来令人生畏,因为有很多事情需要考虑。为了建立关于拟合过程的直觉,我们鼓励初学者尝试以略有不同的方式从头开始多次准备相同的数据,以检查数据准备步骤对最佳拟合的影响有多大。此外,两个不同的研究人员可以准备和拟合相同的数据并比较结果。这个过程在前几次可能很耗时,但是,这样做将使初学者能够就如何始终如一地为未来的样品准备数据产生直觉。与任何技能一样,这种数据准备和拟合需要时间来发展,鼓励初学者在试验和学习该过程时保持耐心和纪律。本研究中使用的数据集旨在让初学者有机会直接与教程一起使用,并直接将结果与教程中产生的结果进行比较。
数据可能包含所有时间延迟都存在 的背景特征 (补充图2 和 补充图3),例如泵浦光束的散射和样品的自发发射。必须去除这些不需要的特征,以便将瞬态吸收信号与感兴趣的物种隔离开来11。通过选择、平均和消除许多负时差光谱的贡献来去除这些特征。在选择背景光谱时,重要的是要确保不包括可能属于感兴趣过程的特征。在TA数据中也可以观察到溶剂产生的背景特征,例如杂质或溶剂本身的吸收。当溶剂产生信号时,需要从样品数据集中减去在与样品完全相同的实验条件下运行的仅包含溶剂的“空白”数据集。有关此程序的详细信息包含在 补充文件 3 中。
啁啾校正是另一个需要仔细考虑的因素。当探头脉冲传播到样品时,由于转向镜的缺陷或通过色散光学元件(如透镜或滤光片)而变宽,就会发生啁啾。最终结果是,探针脉冲中的低能量光子(即探针光谱的红色侧)在高能光子(即探针光谱的蓝色侧)之前到达样品。这导致 TA 光谱的“时间零”在几飞秒或皮秒18 内被涂抹掉,这在原始数据集中表现为一条明显的曲线,从蓝色波长开始,然后在接近红色波长时变平(补充图 7)。啁啾在较短的时间尺度上最为明显,例如超快 TA 访问的时间尺度。这种与波长相关的时间零点可以按照协议中的描述进行校正,但这个过程的应用可能是棘手和主观的。使用“空白”样品或测量溶剂 Kerr 响应可以最大限度地减少手动拾取点的主观性,以生成用于调整和校正啁啾的多项式拟合所需的啁啾校正。啁啾校正的目标是消除时间零点的明显“曲线”。可能需要多次尝试拟合啁啾才能获得最佳的啁啾校正数据。可以通过应用不同的啁啾校正对数据进行多次拟合,以便了解啁啾校正对短 TA 生存期值的影响。
在“时间零”时出现的伪影
在TA数据中可以观察到一些接近“时间零”的伪影,包括瑞利散射、受激拉曼散射和交叉相位调制。泵浦梁的瑞利散射是在不改变能量的情况下产生的弹性散射。此特征将出现在与泵浦脉冲相同的波长处。受激发拉曼散射可以伴随泵散射信号19。拉曼散射是由泵浦光子的非弹性散射引起的,在比入射泵浦能量更高(反斯托克斯)和更低(斯托克斯)能量时产生峰值。在TA数据中,由于泵浦和探针光束同时照射样品,观察到受激发拉曼散射。当探针束与泵浦束同时与样品相互作用时,它会刺激拉曼过程。因此,受激发的拉曼散射发生在时间零附近,并在最初的几百飞秒内导致光谱中出现额外的峰值(图6,在突出显示区域的深蓝色光谱和 补充图17中观察到)。交叉相位调制源于与脉冲强电场相互作用对溶剂折射率的调制。
受激拉曼散射可以与交叉相位调制区分开来,因为拉曼峰出现在与溶剂振动模式相对应的特定频率下。由于它是拉曼过程,因此可以观察到激励两侧的斯托克斯线和反斯托克斯线。氯化溶剂(如二氯甲烷)由于氯的极化率大,显示出非常突出的拉曼谱带。交叉相位调制的光谱特征是溶剂所特有的,但不像拉曼散射特征那样容易预测。
根据被测样品的动力学,瑞利散射、拉曼散射和交叉相调制可能与TA数据的早期特征重叠,并且很难从数据中删除。原则上,这些特征可以在干净的溶剂测量中看到并从数据中减去,数据分析程序可能具有拟合功能来解释这些特征,但在实践中,这可能很困难。如果很难在不影响样本数据的情况下减去这些伪影,则最好在零时间附近裁剪出受损的光谱以消除伪影。这样做会带来不幸的副作用,即删除前大约 300 fs 的数据,但会使以后的拟合更加可靠。在分析相同和不同样本的多个数据集的过程中,初学者将获得直觉,以实现减去背景表面与裁剪掉初始 100-200 fs 数据的平衡。
对于包含低信噪比的光谱部分,可能需要进行常规裁剪。探头光束在某些区域的不稳定性、探头光强度低、样品浓度过高(从而阻挡了大部分入射探头)、泵浦强度低以及样品的吸收横截面是低信噪比的典型罪魁祸首,这可能使拟合数据具有挑战性。在这些情况下,裁剪光学窗口两侧的数据集以达到所需的信噪比水平有助于拟合过程。
一旦数据集被充分裁剪以删除数据集的不良部分,纠正了啁啾声,并平均和减去背景光谱,就可以进行分析了。此过程应生成的数据仅包含与感兴趣的光物理学和光化学最相关的部分。事实上,很明显,这一过程存在一定程度的主观性。数据准备的目标是在去除伪影(使其不会干扰拟合)和删除伪影(以致损害数据集的完整性从而阻碍其解释)之间取得平衡。找到这种平衡需要时间和经验来建立对什么是工件和什么是数据的直觉。在多个不同的日子拟合(和重新拟合)同一组数据,或让两名研究人员拟合相同的数据,可以最大限度地减少人为错误以及数据准备和分析的主观性。
拟合和解释的一般注意事项
在处理原始TA谱图后,必须对它们进行解释和建模,以提取有关感兴趣系统中存在的物种和动力学的信息。这个过程可以被描述为一个三步程序,包括初始光谱解释、定量建模/拟合以及将光谱解释分配给模型/拟合。
初始光谱解释: 在光谱解释步骤中,目标是将 TA 光谱中存在的特征分配给在系统的光物理或光化学演化中访问的电子状态。首先,应确定各种状态。在这项工作中, 状态 是指独特的电子状态,这些电子状态是系统光物理或光化学演化的一部分。例如,由一条特定势能曲线 (PEC) 表示的状态具有一组代表其吸收光谱的特征峰。在单个状态内发生的更改称为 进程。光物理过程在TA光谱中可能表现为峰移或光谱宽度的变化。一个过程的关键方面是该州的人口保持不变(即,该过程发生在给定的 PEC 内);改变的是状态内的能量分布。一个州人口的变化将被称为 过渡。在过渡期间,系统演化为另一个 PEC(即电子状态)。转变可能包括内部转换 (IC)、系统间交叉 (ISC)、电荷转移、能量转移、新产物的形成或返回基态。以下段落将讨论分配状态、过程和转换的准则。
分配状态
该过程的第一步涉及将光谱特征分配给特定的化学物质或状态。TA 中的 S1 状态应显示与使用时间分辨发射光谱法获取的荧光寿命相匹配的寿命。如果三重态的寿命被氧气淬灭,则可以验证其寿命。如果在光物理演化中怀疑存在自由基阴离子或阳离子,则可以进行光谱电化学或化学氧化/还原以生成自由基物种,并且可以获得该物种的吸收光谱并与TA带形进行比较。可以进行电子自旋共振 (ESR) 光谱以验证自由基的存在。由ACS无机化学部主办的精彩教程讲座概述了TA以及分配特征20时的注意事项。在将波段分配给物种后,解释TA光谱的下一步是定性描述系统中发生的动力学过程。这一步至关重要,因为它让研究人员了解哪些模型适合描述他们的系统,并为他们提供一个基线来比较拟合参数。
状态内的变化
振动冷却、几何重排或溶剂化是极快的过程(sub-ps 到 10’ps ),可以用 TA 观察到。振动冷却被观察到为TA光谱在几皮秒时间尺度上的快速蓝移21,22,23。几何重排可能发生在 10 的 ps 时间尺度上。在传统的偶极液体中,溶剂化动力学被观察到为几皮秒内光谱的红移和变窄,但高粘度溶剂,如甘油、聚乙二醇 (PEG)、离子液体和深共晶溶剂可以表现出在多个纳秒内发生的溶剂化动力学 24,25,26。
州人口的变化
反应的特征是条带强度的变化,其中强度的降低与其化学物质浓度的降低有关, 反之亦 然。在某些情况下,反应物和产物种类在光谱中都是可见的,而在其他情况下,产物状态太短或红移太远而无法观察到。通常,可以通过光谱中存在等渗点来观察状态间的跃迁。
定量建模/拟合:然后必须将模型拟合到数据中,以便提取有关系统动力学的定量信息。如前所述,有大量的模型可供使用。该协议侧重于两种最常见的方法:单波长拟合和全局分析。单波长方法涉及将光谱中的单个波长迹线拟合为某种功能形式,通常是指数的总和:
(2)
其中 ΔA(t) 是所选波长下的 TA 信号,n 是指数分量的数量, ai是指数分量 i 的幅度, 时间常 数 τi。可以添加多个组件,直到拟合重现实验数据。任何拟合过程的目标都是使用足够的生存期对数据进行建模,以便很好地重现数据,但不会因包含太多组件而过度拟合数据。因此,加权拟合优度参数(如 )用于帮助确定数据何时拟合在实验不确定度5 内。
在衰减得到令人满意的拟合后,模型的参数可用于表征系统的动力学。然后可以提取和解释生成的时间常数。不幸的是,TA光谱中的大量重叠特征意味着光谱中的单个波长可能包含对应于光谱特征重叠的不同物种的动力学,这意味着从单个波长拟合中提取的时间常数可能代表多个重合过程的复合。此外,带形和位置的任何变化也会影响从单波长拟合中提取的振幅和时间常数。在某些情况下,可以通过称为“带形分析”的拟合方法来规避这些问题,在这种方法中,人们确定或假设系统中每个吸收物质的TA带的功能形式。然后,这些形状通过随时间变化的振幅进行加权,并相加在一起,以重现观察到的光谱。该方法通常用于时间分辨荧光光谱的分析,但TA条带的更复杂的形状和重叠分量使得该方法仅在少数简单情况下站得住脚,详见其他部分10。
单波长拟合的另一个缺点是,它本质上没有利用现代TA实验提供的宽光谱范围。原则上,人们可以有条不紊地拟合光谱的每个波长,但这种分析既繁琐又耗时且计算成本高昂。为了应对这一挑战,可以使用一种称为“全局分析”的方法同时将一整套 TA 谱拟合到一组共享动态参数4 中。全局分析和一种密切相关的方法(称为目标分析)是成功且广泛使用的方法,但它们也有其独特的缺点和局限性。与任何模型一样,必须了解用于创建模型的假设以及它们带来的局限性。
在全局分析中,TA 光谱由 m x n 矩阵表示,其中 m 表示每个光谱中测量的波长数,n 表示收集的时间点数。然后假设该矩阵可分解为其他两个矩阵的乘积:
(3)
其中 C(t) 是 n x k 矩阵,S(λ) 是 m x k 矩阵。值 k 表示用于再现光谱的不同光谱分量的数量。这些成分中的每一个都代表具有独特光谱特征和动力学的吸收物质。S(λ) 矩阵表示 k 组分的 TA 谱图,C(t) 表示其随时间变化的浓度。在最简单和最常见的全局分析实现中,假设每个分量都具有单指数动力学(等式 2 中的 i = 1,每个分量都有自己的时间常数)。总之,完整的TA谱可以用k个谱分量的总和来表示,每个分量都有自己的特征吸收谱和单指数衰减。
当 TA 谱拟合时,用户猜测需要多少个分量(即 k 的值),并猜测与这些物质的单指数衰减相关的时间常数。然后,拟合器生成 Cguess(t) 并求解 S拟合 (t) 的方程 3。接下来,将 S拟合 (λ) 和 Cguess(t) 相乘,如公式 3 所示,以创建拟合光谱 ΔA(λ,t)拟合。最后,将残差 ΔA(λ,t)exp − A(λ,t)拟合最小化,并返回最佳 S拟合 (λ) 和时间常数。全局分析相对简单,使用少量时间常数和固定光谱分量来表示一整套光谱,使其成为解开TA光谱中遇到的复杂带形和动力学的有吸引力(且成功)的方法。但是,必须注意确保全局分析是适合现有系统的模型。
公式 3 所示,全局分析中的一个关键假设是动力学的波长和时间部分的完全可分离性,这种特性称为“双线性”。该假设要求 分量带形与时间无关(即,它们具有固定的光谱形状,不会随时间变化或移动)。在实验过程中唯一变化的是每个成分的相对总体,用C(t)表示。在长时间尺度上,~1 ns 左右,这个假设通常成立,全局分析可以毫不费力地使用。另一方面,激发态过程,如振动冷却和溶剂化动力学,在飞秒TA可访问的超快时间尺度上很突出,导致物种光谱特征的瞬态变化和双线性的崩溃。这并不意味着全局分析不能重现数据集,事实上,只要使用足够数量的组件,它总能产生令人满意的拟合。问题在于解释组分光谱并将时间常数分配给特定的激发态过程,因为组分可能不再对应于不同的吸收物质。因此,在将全局分析应用于无法假设双线性的情况时,必须始终小心。
将光谱解释分配给模型/拟合:获得拟合后,必须将光谱解释映射到拟合中获得的生存期。拟合的寿命被分配给在光谱的初始解释中确定的过程和反应。然而,光谱的初步评估和模型获得的拟合寿命数可能不会立即相互映射。在这种(常见)情况下,装配工需要回过头来评估最初的解释。也许在最初的评估中遗漏了振动冷却或其他过程,但在建模和拟合过程中被发现。或者,也许两组不同的拟合参数可以很好地再现数据,并且初始解释可以指导选择哪一组拟合参数。在最后一步中,钳工必须在解释和钳合之间来回走动,以找到一个描述,从而对系统的物种和动力学进行合理的光物理分配。还可以探索包含顺序拟合模型的其他拟合程序,例如目标分析,以补充全局分析和本文4 中介绍的拟合软件产生的拟合。
总之,该协议讨论了瞬态吸收数据的制备和拟合。其目的是强调与该进程相关的挑战,并就如何以实际方式避免或减轻这些挑战发表意见。拟合 TA 数据,就像拟合技术领域遇到的大多数数据一样,可能很棘手,有时甚至是主观的。因此,了解数据的过程和局限性、数据准备以及用于对数据进行建模和赋予意义的数学工具至关重要。科学家必须以批判的眼光处理数据和建模。
人们可以尝试减轻他们适合的主观性。例如,可以从不同的起点和不同日期准备和拟合数据,以确保产生相同的拟合。可以比较不同日期使用不同样品制备采集的数据。多个研究人员可以拟合相同的数据并比较他们的结果。随着时间的流逝,研究人员可以对他们获得的数据建立直觉(基于他们的实验设置和实验参数的细节),这将使他们对自己的拟合更有信心。
关于 TA 数据拟合和本文讨论的模型的详细信息,有很多东西需要了解。热忱推荐几篇优秀的评论文章,深入研究这个话题 4,10,27。该协议旨在成为初学者进入分析和拟合过程的入口,激发对更深入地了解该过程的兴趣。
The authors have nothing to disclose.
这项工作是通过NSF主要研究仪器计划实现的,该计划建立了用于瞬态吸收的多用户激光设施(CHE-1428633)。本材料基于美国国家科学基金会(National Science Foundation)资助的工作。CHE-2313290。
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