纳米结构激光径向偏振差动共焦纵向场层析成像方法与技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    91123014
  • 项目类别:
    重大研究计划
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0511.机械测试理论与技术
  • 结题年份:
    2014
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

针对微纳结构几何参数迫切需要高分辨层析成像与测试的需求,提出研究激光径向偏振差动共焦纵向场层析成像方法与技术,其通过激光径向偏振纵向场紧聚焦技术大幅压缩聚焦光斑,再利用光瞳滤波及图像复原技术,来最大程度地改善横向分辨力;然后利用轴向偏置的双探测系统差动探测来改善轴向分辨力和层析能力,继而达到显著改善共焦显微系统空间分辨能力及层析成像能力的目的。研究包括:1) 大数值孔径光瞳滤波式径向偏振差动共焦相干成像理论与技术;2)径向偏振光纵向场紧聚焦方法与技术;3) 矢量光瞳滤波器设计方法与技术;4)大数值孔径光瞳滤波及径向偏振差动共焦层析检测方法与技术;5)原理样机构建等。指标为:轴向和横向分辨力分别优于1纳米和50纳米等。项目完成后可提供一种具有自主知识产权的纳米级几何参数高分辨层析成像新方法与技术,可用于纳米制造领域中纳米级几何参数的高精度检测与计量等,具有重要的理论研究意义和应用价值。

结项摘要

针对微纳结构几何参数迫切需要高分辨层析成像与测试的需求,本项目提出并实现了一种具有高空间分辨力和高层析能力的大NA激光径向偏振差动共焦纵向场超分辨层析成像方法与技术。取得的具体研究成果包括:.1)提出了具有高空间分辨力、高层析能力的激光径向偏振差动共焦纵向场超分辨层析成像方法与技术。该技术利用径向偏振光和光瞳滤波技术改善了系统的横向分辨能力,利用差动共焦探测技术改善了系统的轴向分辨能力,利用图像超分辨复原技术进一步改善了横向分辨能力,最终实现了空间分辨能力的改善;.2)开展了超分辨差动共焦成像/检测的理论、方法、技术研究,包括径向偏振差动共焦理论分析、径向偏振光发生技术、光瞳滤波器优化方法、轮廓边缘识别与定位技术等;.3)基于上述方法与技术构建了测量实验装置,开展了相关实验研究,构建的实验装置轴向分辨力优于1纳米、横向分辨力优于80纳米等。. 围绕上述方法与技术,共发表学术论文18篇,其中13篇发表在SCI检索国际期刊上,并有3篇发表在国际光学领域权威期刊Optics Express上,受理发明专利12项,其中授权发明专利4项。参加国际会议3次、国内会议2次。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

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  • 期刊:
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  • 影响因子:
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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