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?-SAS: Verbesserte Messung komplexer Molekülstrukturen

Die Integration der Kleinwinkel-Neutronenstreuung mit Algorithmen des maschinellen Lernens könnte genauere Messungen komplexer Molekülstrukturen ermöglichen.
Samuel Jarman, SciencePod

Die Kleinwinkelstreuung (SAS) ist eine leistungsfähige Technik zur Untersuchung von Proben im Nanomaßstab. Bisher wurde ihre Anwendung in der Forschung jedoch dadurch eingeschränkt, dass sie ohne vorherige Kenntnis der chemischen Zusammensetzung einer Probe nicht durchgeführt werden kann. In einer neuen, in EPJ E veröffentlichten Forschungsarbeit präsentiert Eugen Anitas vom Bogoliubov-Labor für Theoretische Physik in Dubna, Russland, einen fortschrittlicheren Ansatz, der SAS mit Algorithmen des maschinellen Lernens integriert.

Mit der ?-SAS genannten Technik lassen sich molekulare Proben analysieren, ohne dass eine aufwändige Vorbereitung oder umfangreiche Computerressourcen erforderlich sind. Forscher könnten so detailliertere Einblicke in die Eigenschaften komplexer Biomoleküle wie Proteine, Lipide und Kohlenhydrate gewinnen.

SAS misst die Ablenkung von Strahlung – typischerweise Röntgenstrahlen oder Neutronen – nach der Interaktion mit in einem Lösungsmittel suspendierten Molekülstrukturen. Durch Anpassung der Zusammensetzung des Lösungsmittels können Forscher die Sichtbarkeit bestimmter Systemkomponenten erhöhen oder verringern: eine Technik namens „Kontrastvariation“. Damit dies funktioniert, müssen die Forscher jedoch vor Beginn des Experiments einige Kenntnisse über die chemische Zusammensetzung der Probe haben.

In seiner Studie überwand Anitas diese Einschränkung, indem er SAS mit Algorithmen des maschinellen Lernens integrierte und so eine Technik namens „?-SAS“ entwickelte. Dieser Ansatz schätzte die Ergebnisse der Kleinwinkel-Neutronenstreuung (SANS), indem er viele zufällige Simulationen der suspendierten Probe durchführte und die Verteilung ihrer Ergebnisse analysierte.

Anitas demonstrierte die Fähigkeiten von ?-SAS anhand von zwei verschiedenen Fallstudien. In der ersten untersuchte er „Janus-Partikel“: künstliche, selbstantreibende Strukturen mit einer bekannten Kontrastvariation und Neutronenstreuintensität. In der zweiten Studie testete er die Technik an einem komplexen, proteinbasierten molekularen System.


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LabNews Media LLC
labnews.ai 的主编是 Marita Vollborn 和 Vlad Georgescu。自 1994 年以来,他们一直是畅销书作家、科学作家和科学记者。更多关于他们的写作信息,请访问 X-Press Journalistenbüro (https://xpress-journalisten.com)。更多维基百科信息:关于 Marita:https://de.wikipedia.org/wiki/Marita_Vollborn 关于 Vlad:https://de.wikipedia.org/wiki/Vlad_Georgescu
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