Анализ смеси «мономер – олигомер» в системах одноквантовой флуоресцентной флуктуационной спектроскопии

Abstract

Предложен метод анализа распределения числа фотоотсчетов и факториальных кумулянтов распределения числа фото-отсчетов в системах одноквантовой флуоресцентной флуктуационной спектроскопии, позволяющий находить концентрацию и характеристическую яркость флуоресцирующих молекул (или высокомолекулярных соединений, помеченных флуоресцирующими молекулами) и разрешать смесь веществ с различными яркостными характеристиками. Метод основан на использовании производящей функции распределения числа фотоотсчетов с гауссовской аппроксимацией профиля засветки и коррекцией на внефокусное излучение. Его особенностью является введение параметра, равного отношению яркости олигомера к яркости мономера и отражающего стехиометрию молекулярного комплекса. Задание указанного параметра как ожидаемого значения или введение жестких ограничений на его величину приводят к существенному увеличению разрешающей способности метода. Проведено тестирование метода на смоделированных и полученных в ходе экспериментов двухкомпонентных данных. = The method of photon counting distribution and factorial cumulants of photon counting distribution analysis in fluorescence fluctuation spectroscopy is proposed. This enables one to estimate the brightness and concentration of molecules (or macromolecules labeled by fluorescent markers) in heterogeneous samples and to resolve mixtures with different brightness. The method is based on the generating function of photon counting distribution with Gaussian approximation of the brightness profile and with correction for the out-of-focus emission. A distinctive feature of the method is introduction of the parameter that equals the ratio of oligomer to monomer brightness, reflecting stoichiometry of the molecular complex. Setting this parameter as the expected value or imposing hard constraints on its value, one can significantly improve resolution of the method. The applicability of the proposed method was verified by testing the method on the simulated and measured two-component data.