Improving resolution in multidimensional NMR using random quadrature detection with compressed sensing reconstruction.
Improving resolution in multidimensional NMR using random quadrature detection with compressed sensing reconstruction.
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DOI：
10.1007/s10858-016-0062-9
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发表时间：
2017-06
影响因子：
2.7
通讯作者：
Nietlispach D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bostock MJ;Holland DJ;Nietlispach D
核磁共振光谱学是生物学和化学中原子分辨率研究的核心。这种方法的关键是多维实验。然而，获得具有足够分辨率的这样的实验是一个缓慢的过程，部分原因是每个间接维度中的每个时间增量需要以正交方式记录两次。我们介绍了一种改进的压缩传感（CS）算法，使重建的数据与随机采集的正交分量的梯度选择NMR。我们将这种方法命名为随机正交检测（RQD）。顺磁选择实验对于现代NMR的成功至关重要，并且通过RQD，通过每个时间点仅采集一个正交分量，每个间接维度的数据点数量可以减少50%。使用我们的算法（CSRQD），实现了高质量的重建。RQD是模块化的，并结合非均匀采样，我们表明，这提供了更大的灵活性，在设计采样时间表，从而提高分辨率，随着实验的维数增加，特别是4维和更高维的实验的优势。本文的在线版本（doi：10.1007/s10858-016-0062-9）包含补充材料，可供授权用户使用。
NMR spectroscopy is central to atomic resolution studies in biology and chemistry. Key to this approach are multidimensional experiments. Obtaining such experiments with sufficient resolution, however, is a slow process, in part since each time increment in every indirect dimension needs to be recorded twice, in quadrature. We introduce a modified compressed sensing (CS) algorithm enabling reconstruction of data acquired with random acquisition of quadrature components in gradient-selection NMR. We name this approach random quadrature detection (RQD). Gradient-selection experiments are essential to the success of modern NMR and with RQD, a 50 % reduction in the number of data points per indirect dimension is possible, by only acquiring one quadrature component per time point. Using our algorithm (CSRQD), high quality reconstructions are achieved. RQD is modular and combined with non-uniform sampling we show that this provides increased flexibility in designing sampling schedules leading to improved resolution with increasing benefits as dimensionality of experiments increases, with particular advantages for 4- and higher dimensional experiments. The online version of this article (doi:10.1007/s10858-016-0062-9) contains supplementary material, which is available to authorized users.
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