Multicolour Optical Imaging of IR-Warm Seyfert Galaxies. I. Introduction and Sample Selecti

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Fluorcam多光谱荧光成像技术及其应用

Fluorcam多光谱荧光成像技术及其应用

FluorCam多光谱荧光成像技术(Multi-color FluorCam)自上世纪90s年代PSI公司首席科学家Nedbal教授与公司总裁Trtilek博士等首次将PAM脉冲调制叶绿素荧光技术与CCD技术结合在一起,成功研制生产FluorCam叶绿素荧光成像系统(Nedbal等,2000)以来,FluorCam叶绿素荧光成像技术得到长足发展和广泛应用,先后有封闭式、开放式(包括标准版和大型版)、便携式叶绿素荧光成像系统,及显微叶绿素荧光成像系统、大型叶绿素荧光成像平台(包括移动式、样带式、XYZ三维扫描式等)等,近些年还进一步发展了PlantScreen植物表型成像分析平台(Phenotyping)(有传送带版、XYZ三维扫描版及野外版等)及多光谱荧光成像技术。

Multi-color FluorCam多光谱荧光成像技术包括多激发光-多光谱荧光成像技术和UV 紫外光激发多光谱荧光成像技术:1.多激发光-多光谱荧光成像技术:通过光学滤波器技术,仅使特定波长的光(激发光)到达样品以激发荧光,同时仅使特定波长的激发荧光到达检测器。

不同的荧光发色团(如叶绿素或GFP绿色荧光蛋白等)对不同波长的激发光“敏感”并吸收后激发出不同波长的荧光,根据此原理可以选配2个或2个以上的激发光源、绿波轮及相应滤波器,对不同波长荧光(多光谱荧光)进行成像分析。

如FluorCam便携式GFP/Chl.荧光成像仪及FluorCam封闭式GFP/Chl.荧光成像系统具备红光和兰光及相应滤波器,可以对GFP和叶绿素荧光成像分析;FluorCam开放式多光谱荧光成像系统可以进一步选配不同颜色的激发光,如除红光、蓝光外,还可选配绿色光源及相应滤波器,以对YFP进行荧光成像分析等;2.UV紫外光激发多光谱荧光成像技术:长波段UV紫外光(320nm-400nm)对植物叶片激发,可以产生具有4个特征性波峰的荧光光谱,4个波峰的波长为兰光440nm(F440)、绿光520nm(F520)、红光690nm(F690)和远红外740nm(F740),其中F440和F520统称为BGF,由表皮及叶肉细胞壁和叶脉发出,F690和F740为叶绿素荧光Chl-F。

最创新的近红外二区荧光-生物发光双模式光学成像技术

最创新的近红外二区荧光-生物发光双模式光学成像技术

最创新的近红外二区荧光/生物发光双模式光学成像
技术
 在众多影像技术中,活体光学成像技术具有成像速度快、灵敏度高、可以进行多通道成像以及经济快捷等特点,已被广泛应用于干细胞示踪研究。

然而,传统的荧光成像的波长大多集中在可见光到近红外一区波段,存在组织穿透深度低和空间分辨率低的缺点,这大大限制了荧光成像方法的应用。

最新的研究表明近红外二区荧光(NIR-II,1000-1700 nm)在活体组织中具有更少的组织吸收和散射以及更低组织自发荧光特性,可以大大提高荧光成像的组织穿透深度和空间分辨率,在生物医学影像中具有广阔的应用前景。

 日前,中科院苏州纳米所王强斌团队开发了一种新型的近红外二区荧光/生物发光双模式光学成像技术,并以急性肝损伤小鼠为模型,实现对移植干细胞在活体内的动态迁移、存活和免疫清除的一体化分析。

相关成果发布于《微尺度》。

据介绍,该影像技术具有以下优势:首先,以Ag2S量子点为探针的高时空分辨的近红外二区荧光成像,可以对干细胞移植全过程实现100 ms时间分辨的实时荧光监测;其次,通过近红外二区荧光成像和可特异指示干细胞活性的生物发光成像的共定位和定量分析,可以在活体水平上对活细胞、死细胞的分布及其动态变化进行原位成像分析。

从而可以帮助人们了解移植干细胞在活体内的实时动态分布、存活和免疫清除过程,以揭示干细胞。

【高中生物】2021值得关注的技术:深度成像

【高中生物】2021值得关注的技术:深度成像

【高中生物】2021值得关注的技术:深度成像2021开年第一期《naturemethods》杂志除了评出2021年度技术以外,还对一些热门技术进行了一番展望。

要全面了解器官或组织的结构和功能,最好是在其完整状态下进行研究。

正因如此,透视器官深处一直是生物学家的一大梦想,现在能实现这一梦想的技术已经触手可及。

一般来说,必须对不能透明化的生物样本展开深度光学就是非常困难的。

为了消除这个问题,人们研发了许多“透明化”方法。

cubic、idisco和pact都能够并使紧固样本的非政府透明化,并且留存荧光标记的信号。

这样的技术将可以渗透到多个领域,为人们化解各种各样的问题。

不过,上述透明化技术并不适合活体样本。

在这种情况下,我们需要通过其他途径来减少样本的光散射和提高透明度。

举例来说,我们可以使用非线性激发(比如双光子显微镜)或者近红外光成像,近红外光在生物组织上有较深的穿透能力。

最近人们还开发了遗传学编码的近红外探针和纳米颗粒,特别适合非侵入性的癌症研究和活细胞追踪。

更长波长的成像技术,将实现更深的组织穿透。

消除生物样本的光反射除了另一个方法,那就是退出光学光学,转用光声光学(photoacousticimaging)。

在光声光学中,入射光被非政府稀释并转型沦为超声波。

超声波没光那么难反射,因此这一技术比得上传统显微镜光学得更深,同时维持较好的分辨率。

利用生物学物质的稀释特性,光声光学可以同时实现并无标记的光学。

比如说,利用饱和状态与不饱和血红蛋白的稀释差异,可以在大脑中展开功能性光学。

随着成像深度的增加,像差问题会越来越严重。

在天文学上,人们用自适应光学技术来校正像差,最近这一技术也开始用于成像透明的生物学样本,比如斑马鱼胚胎。

随着技术的发展,相信自适应光学技术很快就可以用于不那么透明的生物体。

现在,可选择的深度光学技术越来越多样。

这一领域的快速发展,将为科学家们提供更多更强悍的工具,协助他们在天然环境中对细胞和非政府展开分析。

基于近红外光谱小波变换的温室番茄叶绿素含量预测

基于近红外光谱小波变换的温室番茄叶绿素含量预测

同的草炭一 蛭石 比,比例分别 为 0 ,2 ,5 和 8 ,分 0 0 O 别 对应无 营养 、少营 养 、 量 、富营 养 四个 施肥水 平 。允后 适 实施 6次番茄叶片光谱数据采集 , 1绿素含量检测 。 及I 一 r
1 1 光 谱 数 据 的 采 集 . 采 用 AS id pc HH ( ayi lS eta D vcs D Fe S e l An lt a pcrl e i c e
第 3 卷 , 1 期 1 第 l 2011年 l1月




光谱分来自析 V 1 1N . p23—99 o 3 , ou,p9623 .
No e e ,2 1 v mb r 0 1
S e to c p n p c r 1An l ss p c r s o y a d S e ta ay i
率分 析 ,可 以 有 效 地 消 除 慢 漂 移 、高 频 噪 声 及 倍 频 _ 卜
扰 。
本试验 以温室番茄为研究对象 , 究 _作物 光谱特性 研 『 j 叶绿素 含量 间 的变化 规 律 。使用 小 波 变换 进 行光 谱 噪 处 理 ,提取了温室番茄 叶片 叶绿 素的特征 波长 ,并在 建立 光谱
计 特 性 平 稳 为前 提 条 件 , 适 用 于 对 平 稳 信 号 去噪 处 理 。 仅
小波变换具 有 良好的时频局域化特性 ,能对信 进行 多分辨
大量研究表 明植 物营养状况与其光谱特性 密切相 关 ,而温室 材料对光线强度及 光谱 构成会 产生 一定影 响[ ,因此如 何 2 ] 快速 、 确地获得温室栽培作物 的光谱 特性 、测定 营养 素含 准 量在长势监测 、产量估计等方 面有重 要意义 。在 温室黄瓜 的 研究方面 Ka dr v i建立 了黄 瓜色度 、 色调 、 f物质与光谱 特征 问的校正模 型l ;田有文等 利用 高光谱图像技 术检测 黄瓜霜 4 J 霉病和 白粉病 L ; 飞提取 5 6 8 ,6 8和 7 5n 四个 特 s 刘 5 ,5 1 9 1 m 征波 长建立黄瓜 叶片 S AD值 的校正模型 ;杨吴谕研 究 了 P 荧光参数 与叶绿素含量的相关关系I】 一 。而关 于温室番 茄的研 究 ,虽取得 ' r 一定 的成 果 , 尚处 于探索 阶段 。如 P l r 但 od 研 e 究 l番茄 果实光谱特性与 成熟 度的关 系l ;X 研究 了利用 『 8 U 番茄冠层光谱 检测 作物病害l ;赵瑞娇研究 l g ] r番茄 叶片含氮 量 、含水 量与反射光谱 的关 系 。 近红 外光谱主要 山化合物含氢 基团的倍 频和泛频 吸收组 成 ,吸收强度较弱 ,谱峰重叠严重1 ;又 由于受 到温室材料 ]

PE小动物活体成像在免疫学的应用

PE小动物活体成像在免疫学的应用

小动物活体光学成像技术在免疫学研究中的应用PerkinElmer小动物活体光学成像技术已在生命科学基础研究、临床前医学研究及药物研发等领域得到广泛应用。

在众多应用领域中,免疫研究是活体光学成像技术的应用热点之一。

在应用活体光学成像技术进行免疫学研究中,常用的标记方法及应用领域包括:1、利用功能性探针监测免疫疾病的发生发展及相关治疗;2、利用荧光素酶基因或荧光染料标记免疫细胞,监测免疫细胞的免疫应答作用;3、利用荧光素酶作为报告基因标记疾病相关基因构建转基因动物,进行免疫疾病机理研究。

下面结合一些具体实例进行阐述:一.监测免疫疾病的发生发展及治疗效果伴随免疫疾病研究的深入,目前已开发出一系列针对免疫疾病监测的功能性探针,这些探针的设计大多是基于在免疫疾病中表达的特征性分子或酶,通过对特征性分子或酶的监测而反映疾病的发生发展。

利用这些探针并结合活体光学成像技术,研究者可以方便快捷地在活体动物水平监测免疫疾病的发生发展及治疗效果。

如在各种炎性疾病的发生发展中,通常会伴随大量活性氧自由基(ROS)及氧化胁迫的产生。

研究者根据上述特征,设计出能够特异性探测ROS或氧化胁迫相关酶的功能性探针用于炎性疾病的检测。

Lee等应用其自行研发的表面结合透明质酸的金纳米颗粒(HA-AuNPs)成功检测了小鼠关节炎的发生。

该纳米颗粒表面结合了荧光染料标记的透明质酸,当未被激活时,由于荧光染料及纳米颗粒本身的相互作用而处于荧光湮灭状态,而表面结合的透明质酸一旦被ROS或透明质酸酶剪切,便会被外界光源激发而发光。

应用该探针并结合活体光学成像技术,便可在活体动物水平灵敏监测到炎性疾病的发生。

上图:应用HA-AuNPs 及IVIS系统观测小鼠四肢关节炎的发生。

尾静脉注射探针,不同时间点观测。

PerkinElmer依靠强大的生物学研发团队,成功开发出多种应用于炎性疾病监测的功能性探针,如用于探测炎性细胞中髓过氧化物酶(MPO)的化学发光(Chemiluminescent)探针“XenoLight®RediJect™Inflammation Probe”、用于探测环氧酶2(COX-2)的近红外荧光探针“XenoLight®RediJect™ COX-2 Probe”、用于探测炎性细胞中组织蛋白酶(Cathepsin)的近红外探针“ProSense 680/750”、用于探测炎性细胞中基质金属蛋白酶(Matrix Metalloproteinase)的近红外探针“MMPSense 680/750”、用于探测嗜中性粒细胞胰肽酶(Neutrophil Elastase)的近红外探针“Neutrophil Elastase 680 FAST”。

切伦科夫辐射光学成像研究

切伦科夫辐射光学成像研究

切伦科夫辐射光学成像研究近年来,随着分子影像学技术的发展,它在疾病的检测和治疗中发挥着越来越重要的作用。

目前比较常见的分子影像学技术有核医学成像技术、MR成像、光学成像以及红外线光学体层等。

其中切伦科夫辐射光学成像是一种新颖的分子影像学技术。

利用切伦科夫发光断层成像(CLT)能准确的知道生物体内靶分子三维空间位置信息,并且拥有空间分辨率高、成像时间短、价格便宜、与核素成像有良好的线性关系等优点。

实验室中采用多模态成像系统可以实现切伦科夫发光断层成像。

用高灵敏度的CCD相机采集小动物的多角度切伦科夫光,并结合CT 系统提供的结构图像,采用合适的光源重建算法,从而实现小动物体内核素探针的三维重建。

本文主要介绍切伦科夫成像原理和实验室中切伦科夫辐射成像系统的搭建与硬件选型。

关键词:切伦科夫发光断层成像;分子影像技术;成像系统第一章绪论1.1切伦科夫辐射1934年P.切伦科夫发现,高速带电粒子在透明介质中穿行时会发出一种淡蓝色的微弱可见光。

带电粒子即可来自外源,也可以由γ射线的康普顿散射或光电效应产生。

切伦科夫在试验中发现这种微光与通常的荧光或磷光不同,具有明显的方向性、强偏振以及随介质变化不大的谱分布等一系列特点。

1937年L.法兰克和L.塔姆对此现象做了系统的理论研究,说明这种辐射是由于带电粒子的速度超过媒介中的光速产生的。

以上三人因此项工作获得1958年诺贝尔物理学奖。

切伦科夫辐射产生机理:当一个高速带电粒子在介质中匀速运动时,粒子存在的空间电磁场会使粒子沿其运动轨迹在介质中发生极化,附加在原子上的电子以脉冲的形式随着电子的运动而消逝。

在此过程中,原子没有被电子激发,仍然处于束缚状态。

众多的电子发生置换效应时产生电离。

当粒子运动速度低时,电子置换后它们会立刻回到原来位置,就观察不到电子置换产生的辐射,即相消干涉。

当介质中粒子速度大于光在该介质中的速度时,会产生波阵面,继而发生相干辐射,从而产生了切伦科夫辐射效应。

双光子激光共聚焦显微镜

双光子激光共聚焦显微镜

双光子激光共聚焦显微镜
院系:生命学院
双光子激光共聚焦显微镜
配有常用单光子激光器及双光子激光器,并具备光操作及双扫功能,可对多种生物样品如组织切片、固定细胞样品、活细胞、
植物标本等进行荧光观察,还可以对脑片或斑马鱼等在体动物进行双光子观察,适合病理学、微生物学、细胞生物学、分子生
物学、遗传学与发育学等广泛生命科学领域的研究用途。

本仪器为北京大学生命科学学院公共仪器中心成像平台的仪器,属于学院公用仪器,为学院科研提供技术服务。

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Nature子刊:科学家开发出可检测大脑深处光线的新型传感器

Nature子刊:科学家开发出可检测大脑深处光线的新型传感器

Nature子刊:科学家开发出可检测大脑深处光线的新型传感器来源:科技部生物中心 2023-01-18 15:30研究人员首先制造了光敏MRI探针,具体方法是将磁性颗粒包裹在称为脂质体的纳米颗粒中,该脂质体由先前开发的特殊光敏脂质制成。

数百年来,科学家们一直在使用光来研究活细胞。

但由于生物材料对光的吸收和散射,只允许科学家观察细胞内部和薄片组织,在深层组织和其他不透明环境中对光进行成像非常困难。

近期,麻省理工学院和纽约大学的研究团队,联合开发了一种新型传感器克服了这一障碍,其通过将光信号转换为磁共振成像(MRI)可以检测到的磁信号,实现脑组织深处光分布的表征。

研究成果发表在《Nature Biomedical Engineering》期刊,标题为“Mapping light distribution in tissue by using MRI-detectable photosensitive liposomes”。

研究人员首先制造了光敏MRI探针,具体方法是将磁性颗粒包裹在称为脂质体的纳米颗粒中,该脂质体由先前开发的特殊光敏脂质制成。

进一步的研究表明,当这些脂质暴露在紫外光下时,脂质体变得更容易渗透水,从而使内部的磁性颗粒与水进行相互作用,并产生可通过MRI检测到的信号。

当其再次暴露在蓝光下时变得不透水,则无可检测的信号产生。

接下来,研究人员将纳米颗粒注射到存活大鼠的大脑中,研究结果表明,在光敏纳米颗粒探针存在的情况下,可以使用MRI来绘制脑组织中光的空间分布。

研究人员展示了在存在光敏纳米粒子探针的情况下,可以使用磁共振成像(MRI) 绘制组织中光的空间分布。

每个探针都由一个顺磁分子储库组成,该储库被包含光敏脂质的脂质体膜包围。

入射光导致脂质的光异构化并改变跨膜的流体动力学交换,从而影响 MRI 中的纵向弛豫加权对比度。

将纳米粒子注射到活老鼠的大脑中,并使用 MRI 绘制对广泛使用的光刺激、光度测定和光疗应用的光照分布特征的反应。

加拿大国家光学研究所利用微扫描机理提高红外监视图像分辨率

加拿大国家光学研究所利用微扫描机理提高红外监视图像分辨率
0 2 4  ̄ 7 6 8 像 元 探 测 器 便 可 以用 来 产 生
阻 止 来 自场 景 的光 线 直 接 进 入 到 探 测 器 的挡 板 , 图 3示 出 了加 拿 大 魁 北 克 市 的一 幅 全 景 图,
2 0 4 8 X 1 5 3 6 像 素 的图像。虽 然光 学调 制传 递 函数 因此 光 线 不 会 首 先 进 入 光 路 。 ( MT F ) —— 衡量 系统分辨能力 的尺度 —— 不 变, 但 是 由于 采样 频率 高 了,其 有 效分 辨 率 就增 加 这 是 用该折 反 射光 学系 统在 1 . 5 k m 距 离处拍 摄 了。此外,采用 半个像元偏 移 的微 扫描还 可 以减 的。图 4 为采用微 扫描 和不采 用微 扫描 产 生 的图 少混 淆现象 ( 不 同空间频率 的信 号互相 间变得 不 3的细 节。尽 管在 7— 1 4 m 波长 范 围 内的有 效
效 F / #为 F / 0 . 7 5。这 样 就 必 须 对 系 统 的 快 速 光 兼 容,从 而可 以进 一步增加 监视距 离。 具 进 行 精 心 校 直 。表 1列 出 了一 些 性 能 指 标 。这
些光具 非常紧凑, 但依 然有足够 的空 间可用来插 入供校 正用 的快 门。对于 光 学设计 来说,既具 有 足够 的 空 间可 插入 快 门又 能 获得优 良的光 学性 能是 一个挑 战, 就像减 少快 门的有 效厚度 一样 。
外相机 的像元 一般都 比较大,而其像 元尺 寸与波 反射 的) 。它 由一 台装有 两个 非球 面反射镜 和 一 长 之 比则 比较小 ( 与 可见 光相 机 的情况相 比) 。 个 场透镜 的望 远镜 构成 ,对于 7—1 4 m 波段 , 这 就 意味 着像 元 尺 寸 的增加 常常 会 受到 标 准相 其校正后 的焦距 为 5 0 mm ( 见 图2 ) 。它原 先是针 机小 比例 设计 的限制, 这 样就会 影响所产 生 图像 对 一种 U L I S 0 4 1 7 1型微 测辐射 热计探 测 器 ( 可将 的分 辨率。为 了解 决这个 问题,人们采用 了微 扫 红外辐射 转换 成 可见光 图像) 设计 的。该 探测器 描 方法,即对 同一 目标拍摄 多幅样 品图像 ,其 中 有 6 4 0  ̄ 4 8 0个 像 元,像元 间距 为 2 5 I n( 像元与 每一幅 图像 沿一规定 轴线 略微移 动 一些位置 , 从 像 元 之 间 的距 离)。 以后 ,研 究 人 员 又 把 它 同具 而在最后 的 图像 中获得 较 多的像素 数。 在 x和 Y 有 1 0 2 4 x 7 6 8个 像 元 、像 元 间 距 为 1 7 m 的 UL I S 方 向上, 探 测器 的视 线被移 动 了一个 像元 的半个 0 5 2 5 0 1 型 探 测 器 结合 在 了 一起 。在 与 U L I S 0 5 2 5 0 1

小动物活体成像用的近红外一区荧光染料

小动物活体成像用的近红外一区荧光染料

小动物活体成像用的近红外一区荧光染料在小动物活体成像的领域里,近红外一区荧光染料就像是个“魔法师”,它们能帮助我们看清动物体内发生的种种神秘事件。

这些染料可不是普通的颜料哦,而是经过精心设计的,能够在特定波长下发光。

想象一下,科学家们就像小侦探一样,借助这些染料深入动物的身体,观察各种生理活动。

嘿,听起来是不是有点酷?这种技术让我们能够在不伤害小动物的情况下,了解它们的健康状况,真是让人觉得妙不可言。

说到近红外一区荧光染料,它们的特点简直是独一无二。

这些染料能穿透生物组织,不像其他可见光染料那样容易被吸收或散射,仿佛给动物穿上了一件隐形斗篷,让我们在不打扰它们的情况下,轻松探查里面的秘密。

真是“隔墙有耳”,不过我们可不是想偷听八卦,而是想了解它们的生理状态。

通过成像技术,科学家们能看到肿瘤、炎症甚至是血管的动态变化。

想想看,身处实验室的科研人员就像是在操控一台“透视仪”,轻松掌握小动物的健康状况。

找到合适的染料可不是一件简单的事。

就像找对象一样,得挑挑捡捡。

每种染料都有自己的特点,得看它的发光强度、稳定性、以及与生物组织的相容性。

比如,有些染料在小动物体内会因为环境的变化而失去荧光,这就像约会时突如其来的冷场,尴尬得不得了。

所以,科学家们需要做大量的实验,才能找到最合适的荧光染料,真是“千辛万苦”。

染料的使用不止于此,真是“一石二鸟”。

这些荧光染料不仅能帮助我们进行成像,还能用来追踪细胞的动态变化。

想象一下,在某个小动物体内注入了荧光染料,然后通过成像技术观察到细胞是如何迁移、增殖甚至是死亡的。

那种实时监测的感觉,真是让人兴奋不已!就像看一场现场的舞蹈表演,细胞在舞台上尽情展现自己的风采。

说实话,这种技术让我们对生物学的理解更加深入,就像打开了一扇窗,阳光洒进来,照亮了我们曾经看不见的地方。

使用这些染料也有一些挑战。

要保证小动物的安全,染料的毒性必须控制得当。

就像喝水,量多了会撑,量少了又渴。

科学家们必须找到一个平衡点,让染料在体内工作时不产生副作用。

植物红外 imager 的原理和应用

植物红外 imager 的原理和应用

植物红外 imager 的原理和应用随着科技的不断进步,人们发现了越来越多有趣的事情。

其中之一就是,植物们能够吸收并利用红外线。

这对普通人来说可能毫无意义,但对于研究植物生长的人来说,这是一项非常重要的发现。

于是,植物红外 imager 应运而生。

一、基本原理植物红外 imager 的基本原理是通过红外线来反映植物的表面温度。

当植物叶片吸收阳光时,它们会转化为可见光和红外线。

这两种辐射都可以被感知,但它们各自的能量不同。

可见光的能量更高,而红外线的能量更低。

植物的表面温度越高,它们散发的红外线也就越明显。

植物红外 imager 可以检测到这些红外线,并将它们转换成一张图像。

这张图像的不同颜色表示了植物叶片的表面温度。

二、应用范围植物红外 imager 的应用范围十分广泛。

它能够帮助研究人员了解植物生长的环境和各种生理活动。

以下是几个常见的应用场景。

1.植物生长环境研究通过植物红外 imager 可以测量植物的表面温度,并从中得出植物所处环境的相关信息。

例如,一些植物喜欢在较低的温度下生长,而一些植物则需要更高的温度。

通过红外成像,我们可以看到植物生长区域的温度分布情况,以及不同部位对温度的敏感程度。

此外,在不同的季节和日夜变化中,植物的表面温度也会发生变化,从而反映出植物对环境的适应情况。

这对于研究植物的生长习性和适应性有着非常重要的意义。

2.植物病害检测植物红外 imager 还可以用于植物病害的检测。

由于不同的病害会对植物的温度分布和各部位的敏感性产生影响,因此可以通过测量植物表面温度来发现一些隐蔽的病害。

例如,植物机体内骨瘤菌病会引起叶片的温度升高,因此可以通过红外成像来检测。

3.植物品种鉴定植物红外 imager 还可以用于植物品种的鉴定。

每个植物品种的生长习惯和对环境的适应能力都是独特的,因此每个品种的表面温度分布也是不同的。

通过红外成像,我们可以发现不同品种之间的温度差异,从而对植物的品种进行鉴定。

小动物多模态光学分子影像成像方法与系统

小动物多模态光学分子影像成像方法与系统

小动物多模态光学分子影像成像方法与系统当前,小动物模型在生物医学研究中扮演着重要的角色。

然而,传统的研究方法往往只能提供有限的信息,难以全面了解小动物体内的生理变化和疾病发展。

因此,开发一种能够同时提供多种信息的成像技术变得非常重要。

多模态光学分子影像技术通过结合不同的成像技术,可以同时获得多个方面的信息。

其中,光学成像技术是其中的重要组成部分。

光学成像技术基于光的物理特性,可以对生物样本进行非侵入性的成像,获取其内部结构和功能信息。

常用的光学成像技术包括荧光成像、双光子成像和近红外光成像等。

荧光成像是一种常用的光学成像技术,通过注射荧光探针或基因标记物,可以实现对特定分子或细胞的成像。

荧光成像技术具有高灵敏度和高分辨率的优点,可以在体内实时观察生物过程。

双光子成像则是一种基于激光扫描的技术,能够获得更深层次的图像信息。

近红外光成像则利用近红外光的穿透性较强的特点,可以对深层组织进行成像。

除了光学成像技术,分子影像技术也是多模态光学分子影像的重要组成部分。

分子影像技术通过利用特定的探针或标记物,可以实现对生物分子在体内的定位和定量。

常用的分子影像技术包括正电子发射断层扫描(PET)、单光子发射计算机断层扫描(SPECT)和磁共振成像(MRI)等。

多模态光学分子影像技术将光学成像和分子影像技术相结合,可以同时获取不同层次的信息。

例如,可以通过荧光成像观察特定分子的表达情况,通过双光子成像观察组织的结构和功能,通过PET或SPECT观察分子的分布和代谢情况,通过MRI观察器官的解剖结构和代谢活动等。

这些信息的综合分析可以为研究人员提供全面的生物学信息,帮助他们深入了解小动物的生理和病理过程。

为了实现多模态光学分子影像,需要设计相应的成像系统。

这种系统通常由光学成像装置、分子影像装置和数据处理系统组成。

光学成像装置包括光源、光学透镜和光学探测器等,用于发射和接收光信号。

分子影像装置则包括放射性同位素或磁性探针等,用于标记和探测特定分子。

小动物近红外二区荧光活体影像系统

小动物近红外二区荧光活体影像系统

仪器名称:小动物近红外二区荧光活体影像系统百购生物网为您提供型号:Series II 900/1700简介:针对传统活体荧光成像技术面临的低组织穿透深度(<3毫米)和低空间分辨率(~毫米)、高自发荧光背景等瓶颈,苏州影睿光学科技有限公司的研究团队历经多年潜心研究,于2012年推出了第一款基于近红外二区荧光(NIR-II,900-1700nm)的小动物活体影像商业化系统(Series II 900/1700),实现了高组织穿透深度(>1.5cm)、高时间分辨率(50ms)和高空间分辨率(25μm)的活体荧光成像。

Series II 900/1700可针对不同的研究体系,在小动物活体水平进行实时、无创、动态、定性和定量的影像研究,包括肿瘤早期检测、肿瘤发展、转移和治疗过程、药物筛选、靶向药物和靶向治疗、干细胞活体示踪及其再生医学研究等。

影睿光学拥有世界领先的量子点制备和应用专利技术、活体荧光影像设备,以及强大的数据处理和分析功能,为用户提供完整的科研产品及解决方案。

目前,影睿光学Series II 900/1700系统已成功销往美国埃默里大学,并与美国哈弗大学医学院、美国康奈尔大学、美国埃默里大学、北京大学、复旦大学附属华山医院、南京大学附属鼓楼医院、中国科学院北京动物研究所、中国科学院上海药物研究所等数十家国内外优秀研究机构建立了良好的商业伙伴及合作关系。

技术优势:荧光活体成像解决方案:近红外二区荧光成像活体组织对近红外二区荧光(1000-1700nm)具有更低的吸收和散射效应,以及可以忽略的自发荧光背景,因此,在活体荧光成像中,与传统荧光(400-900nm)相比,近红外二区荧光具有更高的穿透深度、更高的时间和空间分辨率,以及更高的信噪比。

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温室内病虫害的光学监测

温室内病虫害的光学监测

温室内病虫害的光学监测罗皓飞【摘要】随着科技的进步,温室已成为种植各种蔬菜尤其是反季节蔬菜的重要手段,是菜篮子建设的重要工程.为此,主要利用傅立叶光学原理,将频谱术利用到病虫害的光学监测上来,通过光学图像相减和联合变换相关的方法,对温室内的病虫害实施动态的、智能的、无人化的实时监测,对潜在的病虫害进行预警,实现对温室的全自动化管理,从而有效保证人民群众的日常生活利益.【期刊名称】《农机化研究》【年(卷),期】2008(000)011【总页数】3页(P71-72,80)【关键词】温室;傅立叶光学;傅立叶频谱术;光学图像相减;联合变换相关;菜篮子工程【作者】罗皓飞【作者单位】国防科技大学,光电工程与科学学院,长沙,410073【正文语种】中文【中图分类】S625.5+10 引言在日常生活中,人们与温室的关系愈来愈密切,人们每天所必需的蔬菜有很大一部分出自温室。

自1850年英国伦敦海德公园,首次展示了用玻璃制成的水晶宫(温室)进行栽培,引起轰动,随后在各国广泛使用。

随着技术的进步温室技术得到了越来越普遍的推广,目前我国温室设施快速发展,温室面积也迅速扩大。

仅以山西省为例[2],2000年有温室1.13万hm2,2001年有1.70万hm2,2002年有2.15万hm2,2003年有2.24万hm2,2004年有2.27万hm2,2005年有2.45万hm2。

温室型式也各种各样,新建了一大批农业高技术示范区,我国已成为设施栽培面积最大的国家[3]。

随着光学技术的发展,尤其是以傅立叶光学为技术的信息光学的进步,光学在日常生活中获得了巨大的应用。

20世纪50年代艾里亚斯及其同事的经典论文《光学和通信理论》和《光学处理的傅立叶方法》为光学信息处理提供了有力的数学工具以及60年代激光的问世,光学信息处理进入了蓬勃发展的时期[4]。

本文结合不同的处理方法,对温室的常见病虫害进行实时预警,促进温室无人化、现代化的发展。

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a r X i v :a s t r o -p h /9912198v 1 9 D e c 1999Multicolour Optical Imaging of IR-Warm Seyfert Galaxies.I.Introduction and Sample SelectionEleni T.ChatzichristouLeiden Observatory,P.O.Box 9513,2300RA Leiden,The Netherlands NASA/Goddard Space Flight Center,Code 681,Greenbelt,MD 20771ABSTRACTThe standard AGN unification models attempt to explain the diversity of observed AGN types by a few fundamental parameters,where orientation effects play a paramount role.Whether other factors,such as the evolutionary stage and the host galaxy prop-erties are equally important parameters for the AGN diversity,is a key issue that we are addressing with the present data.Our sample of IR-selected Seyfert galaxies is based on the important discovery that their integrated IR spectrum contains an AGN signature.This being an almost isotropic property,our sample is much less affected by orientation/obscuration effects compared to most Seyfert samples.It therefore provides a test-bed for the orientation-dependent models of Seyferts,involving dusty tori.We have obtained multi-colour broad and narrow band imaging for a sample of mid-IR “warm”Seyferts and for a control sample of mid-IR “cold”galaxies.In the present paper we describe the sample selection and briefly discuss their IR properties.We then give an overview of the data collected and present broad-band images for all our objects.Finally,we summarize the main issues that will be addressed with these data in a series of forthcoming papers.Subject headings:galaxies:active,Seyfert,interactions,photometry1.IntroductionThe identification of a new class of objects that emit the bulk of their energy at infrared wavelengths was one of the most important discoveries of the IRAS satellite.IR-luminous galaxies become the dominant population of extragalactic objects for luminosities greater than1011L⊙.Their energy output appears to originate from a powerful AGN or unusually intense starbursts.There have been arguments suggesting that all massive galaxies will pass through such an IR-luminous phase during their lifetime(Soifer etal. 1987).Because of the existence of IR-luminous galax-ies,statistics based on early IRAS results effectively implied that the true space density of AGNs is about twice the previously supposed value,the majority of the IR selected AGNs being Seyfert2s and LINERS (e.g.,De Grijp etal.1992,Sanders and Mirabel1996). In the light of this discovery,previous results concern-ing the relative distribution of properties among vari-ous types of“active”galaxies,that were based mainly on optical observations,might need to be revised,the IR-luminous galaxies being mostly too faint to be in-cluded in optically selected samples.The present study represents a systematic investi-gation of the optical properties of IR-“warm”Seyfert galaxies.Their selection is based on the important discovery that their integrated IR spectrum contains an AGN signature(De Grijp etal.1985).Thefirst in-triguing results on these objects(e.g.,De Grijp etal. 1987,De Grijp etal.1992,Keel etal.1994motivated the present work.Detailed study of their optical prop-erties could provide information about how the AGN is triggered(in particular what is the impact of in-teractions and mergers)and how the nuclear activity can affect the host galaxy properties.A generally accepted unification model for AGN postulates that many of their observed characteristics depend upon the orientation of the observer relative to the dusty torus axis that is surrounding the cen-tral black hole(e.g.,Antonucci and Miller1985,An-tonucci1993).Although orientation effects are cer-tainly important,of relevance is also the question of whether an evolutionary sequence exists between starburst and Seyfert activity(e.g.,Heckman etal. 1997,Gonzalez-Delgado etal.1998,Levenson etal. 1999).Recent observational work indeed suggests that compact nuclear starbursts in Seyfert2galax-ies play an important role,being responsible for their continuum emission(from UV to IR wavelengths)and significantly contributing to the overall energetics of these objects(e.g.,Maiolino and Rieke1995,Heck-man etal.1995,Hunt etal.1997,Gonzalez-Delgado etal.1998).Furthermore,it is now recognized that the intrinsic properties of the massive black hole (mass,accretion,spin)are also important in the ap-pearance of an AGN.Thus,the universality of the ori-entation unification scheme is far from being proven.For this kind of studies to be successful and conclu-sive,the sample definition is critical so as to rule out any possible selection effects.The mid-IR colour se-lection criterion applied in our sample(i)is based on an unbiased,isotropic property,(ii)systematically se-lects objects with high bolometric luminosities,whose nuclear IR properties are less affected by the host galaxy,(iii)most probably probes(re)radiation from the obscuring torus.This sample is thus particularly suitable for studying the importance of orientation, as compared to other effects,between Seyfert1and2 classes.Using ground-based multicolour optical imaging data,we have conducted an extensive study of the op-tical properties of a mid-IR“warm”sample of Seyferts and a control sample of mid-IR“cold”galaxies.In what follows and in future papers these samples will be refered to as Warm and Cold,respectively.The results will be presented in a series of papers.The present introductory paper(Paper I)is structured as follows:in Section2we describe the selection of our subsamples and in Section3we give an overview of the observations and data reduction.Broad-band contour maps fpr all our objects are presented at the end of this paper.Finally,in Section4we summarize the main issues that we will address with these data in four forthcoming papers.2.Sample SelectionDe Grijp etal.1985have used the25-60µm colour index as an indicator of nuclear activity,the60µm flux being affected by the cold galactic dust while the25µmflux is dominated by the nuclear compo-nent(s).Seyfert galaxies tend to haveflatter spectra (“warmer”colours)and represent≥70%of their sam-ple.During the last few years,we have conducted an observational program to study the optical properties of a subsample of Warm Seyferts from the De Grijp et al.sample.Our objects were selected to cover a large range of IR luminosities over a relatively nar-row redshift range.Here we will present data for54of these objects,21Seyfert1s and33Seyfert2s (∼20%of the total number with spectroscopic infor-mation in the original sample).These include some of the most extreme warm sources.In order to establish the true relations between IR and optical properties we need to compare our results for the Warm sample with those for a control sample of galaxies selected to have“cold”mid-IR colours,i.e.,the host galaxy dominating over the nucleus.Hence,we carried out similar observations for a smaller sample(16objects) of Cold IRAS sources,selected to haveα(25,60)≤-1.5and to span the same redshift and L IR range as the Warm sample(Figure2).Fourteen of the objects in our Warm subsample are Seyfert2galaxies with L F IR≥1011L⊙(∼50%of the total number in the original sample)and four of them have L60≥1011L⊙(and L8−1000µm≥1012L⊙)(indicated with an as-terisk in our tables).Investigation of these powerful galaxies is relevant for determining the origin of the “QSO2deficit”(paucity of high-luminosity narrow-line AGNs),as they lie close to the presumed maxi-mum limiting luminosity for narrow-line AGNs.In Tables1and2we give some basic information for the objects in our Warm and Cold samples,re-spectively,listed in order of(decreasing)mid-IR(25-60µm)warmness.For each object we list:the IRAS name,spectral type,redshift,far-IR luminosity and mid-and far-IR spectral indices.Together with the IRAS name we give the serial number from the origi-nal sample(De Grijp etal.1987).Although for some of these objects newr spectroscopic data were avail-able,for uniformity we use the spectral types and redshifts from De Grijp etal.1992for all our objects. An important point here,concerns the“real”Seyfert type of our objects.In some cases(e.g.,IRAS11365-3727(I286)and13536+1836(I333))it was shown that optically classified Seyfert2nuclei show Seyfert1-like broad line spectra in polarized light.For these known cases we chose to use their optical(that is, Seyfert2)identification for reasons of uniformity,as it is likely that there are more(not known)cases of ob-scured Seyfert1nuclei in our sample.Testing the ob-scuration effect,using the IR properties of optically-classified Seyferts,is one of the aims of this study and having a few confirmed cases might actually help to interpret our results.Another source of concern is the possible par-tial overlap in optical spectral properties between Seyferts,LINERS and starbursts that might affect the Seyfert Warm sample selection.De Grijp etal.1992classified the emission-line spectra using the spectral classification criteria introduced by Veilleux and Os-terbrock1987.The latter established a classification system for the emission line galaxies,that involves the emission line ratios[O III]5007/Hβ,[N II]6583/Hα, [S II]6716+6731/Hαand[O I]6300/Hαand was applied by De Grijp etal.1992in order to classify the(nu-clear)spectra of their Warm sample.In fact,all nuclei with broader permitted than forbidden lines were classified as Seyfert type1,while nuclei show-ing ratios[O III]5007/Hβ>3and[N II]6583/Hα>0.5 were classified as Seyfert type2.Spectra with ratios [O III]5007/Hβ<3and[N II]6583/Hα>0.5were as-cribed to the LINER category and the remaining ob-jects with line ratios outside the above ranges,were classified as H II or starburst type(De Grijp etal. 1992).It is clear that this classification is an over-simplification.As Veilleux&Osterbrock(Veilleux and Osterbrock1987)have discussed extensively,de-termining such boundaries is not without uncertain-ties,especially if only two line ratios are used at a time and the nature of objects in any“transition zone”is highly uncertain.These deficiencies were ac-knowledged by De Grijp etal.1992who in a few cases have also employed the ratio[O I]6300/Hα,to clar-ify doubtful classifications.A misclassification of the order of∼5%(Terlevich R.1995,private communi-cation)is estimated between Seyfert2,LINERs and starbursts.For this reason,we have checked the nu-clear spectral type of our objects,whenever another source of classification appears in the literature.In Figure1we have reconstructed one of the diagnos-tic diagrams of Veilleux and Osterbrock1987for the Seyfert2galaxies in the present sample.We indicate the boundaries between Seyfer and H II-region like objects with a full line and between Seyfert and LIN-ERs with a broken line.Most of our galaxies indeed fall within the AGN area but one object,IRAS01346-0924(I28),has a possible H II-like spectrum and two, IRAS03278-4329(I90)and IRAS19254-7245(I489) have possible LINER spectra.The Seyfert1galax-ies are not plotted here,because the line ratios pub-lished in De Grijp etal.1992include both the broad and narrow-line components.Moreover,the De Grijp et al.Seyfert1classification,as described above,is a broad-line-region type classification,which encom-passes various AGN classes with a range of properties: Seyfert1to Seyfert1.9types and maybe broad line radio galaxies(BLRGs).To distinguish between these classes,one needs to observe other emission lines(e.g.,Fe II4570,5250)and to know their radio properties.The optical spectral classification of De Grijp etal. 1992might have introduced a selection effect to-wards more powerful Seyfert2galaxies.This is be-cause,while the selection of Seyfert1s was based on the detection of a broad emission line compo-nent-independently of ionization strength-,Seyfert 2s were selected only if their line ratios were indi-cating gas predominantly photoionized by the AGN. This means that,within the orientation/obscuration scenario,Seyfert2s with less powerful AGNs,smaller NLRs and possibly strong star formation,might have been misclassified(as starbursts or LINERs)if their AGN line emission was masked by the lower ionization (H II-or LINER-like)line ratios.The same objects however,would have been selected(as Seyfert1s)if they were viewed face-on.This possible bias is only an issue if the orientation/obscuration scenario is cor-rect.However,there are two reasons why we believe that bias should be minimal if existent at all,in the present sample:(i)As we pointed out in Section1, the IRflux selection criterion would pick up Seyferts with high bolometric luminosities,their energy out-put peaking in the infrared.Thus,it is unlikely that many weak AGNs are included in the present Seyfert sample.(ii)The lower limit in the mid-IR colour cri-terion tends to eliminate the low luminosity AGNs, because the smaller nuclear/host galaxy relative dom-inance tends to cool down their mid-IR colours.This exclusion will affect similarly Seyfert1s and2s,un-less the dusty torus is optically thick even at25µm. However this does not seem to be the case,at least for this sample:De Grijp etal.1992have shown that the difference in median spectral shape between Seyfert 1and2nuclei in their“warm”sample is very small:∼<0.12between25and60µm and∼>0.10between60 and100µm.The far-IR luminosity L F IR listed in Tables1and2 is calculated from the formulaF IR=1.26×10−11(2.58f60+f100)R (Helou etal.1988)for H o=75km sec−1Mpc−1and q o=0.FIR is the60-100µm far-IRflux density in ergs cm−2sec−1and f60,f100are the monochromatic IRASflux densities in Jy.The correction factor R accounts for theflux missed longward of the IRAS 100µm band and is taken from Lonsdale etal.1985, assuming a power law∼ν1for the dust emissivity.The IR colour indices are calculated adopting a flux density∝να,from the relations:α(25,60)=2.63logf25f100Theflux densities used to calculate IR luminosities and colour indices are from the co-added IRAS data (De Grijp etal.1992).In Figure2we show the distributions of:red-shift,log(L F IR),α(25,60)andα(60,100),for the Warm Seyfert sample,split in two subsamples for the type 1and2Seyferts and for the Cold sample.The cal-culated median values for each(sub)sample are in-dicated as vertical bars on the lower x-axes and are listed in Table3together with the means and stan-dard deviations.The redshift distribution is similar for the Seyfert1and Cold samples,in the range0.01-0.08.The F-test and Student’s t-test show no sig-nificantly different variances and means for the two distributions.Seyfert2s have a similar distribution but is shifted to higher z values,mainly because of the presence of the high-L F IR objects in the sam-ple.The three samples span similar ranges in far-IR luminosities,with a slight tendency of the Seyfert1 sample towards lower L F IR and of the Cold sample towards higher L F IR.A Student’s t-test shows that the difference between the means of the Warm Seyfert 1and2samples and between the means of the Seyfert 1and Cold samples is statistically significant(at the 0.05and0.008significance level,respectively).On the other hand,the Seyfert2and Cold samples do not have significantly different variances or means.A K-S test shows that none of the three samples match one another at a statistically significant level.The tendency of Seyfert2s in this sample to show higher IR luminosities could be attributed to the possible bias towards more powerful AGNs in these objects,as discussed earlier.However,we will see later in a forth-coming paper that this is rather related to the larger fraction of interacting systems,among the Seyfert2 galaxies.In Figure3we show the IR colour-colour plots in two bins of L F IR,using different symbols for the three (sub)samples.The25-60µm colour index was the main selection criterion for our Warm and Cold sam-ples.The two Warm Seyfert samples span the same range ofα(25,60)and there is no statistically signif-icant difference in their variances and means.The60/100flux ratio is an indicator of the dominance of the warm dust component,due mainly to star for-mation.The Warm and Cold samples span a similar range inα(60,100),with the latter shifted to somewhat colder far-IR colours.In fact,a K-S test shows that the Cold and Seyfert2samples have significantly dif-ferent distributions(the null hypothesis that they are similar can be rejected at the95%significance level). We will analyse these further in correlation with our photometry results,in Paper II.In Table3we include for comparison mean val-ues for additional IR-selected samples:(a)a sample of isolated galaxies,drawn from the complete IRAS bright galaxy sample(with f60≥5.24Jy;Soifer etal. 1989)(b)a sample of powerful FIR galaxies selected to have warm60-100µm colours(Armus etal.1990) and(c)the ULFIRG sample(L F IR≥1012L⊙;Sanders etal.1988).The latter two samples contain strongly interacting/merging systems,undergoing strong star formation events.Our Warm Seyferts do not match any of the above three samples:they have larger IR luminosities and warmer mid-and far-IR colours than the isolated IR-bright galaxies,while fainter lumi-nosities and colder far-IR colours but warmer mid-IR colours than the two powerful-IR galaxy samples. Our Cold control sample is more comparable to the Armus et al.“cold”sample,but with redder far-IR colours.From this quick comparison we conclude that although the above samples contain objects with sim-ilar or higher IR luminosities as our objects,their mid-IR colours are generally colder than our sample objects.3.ObservationsThe observations were carried out over a period of several years mostly with the telescopes of ESO at La Silla and for a few objects with the CFHT at Mauna Kea.The ESO observations were carried out with the Danish1.54m and Dutch0.9m telescopes.Warm Seyferts were observed in order of25-60µm warm-ness in the De Grijp et al.sample and Cold objects in order of25-60µm coldness in the IRAS Catalogue of Galaxies(Lonsdale etal.1985).Here we present data for those objects for which we have the best deep im-ages.The observations consist of imaging in several or all of the B,V,R,I bands and,for about a third of all objects,also in the Hαand/or[O III]narrow bands.On La Silla we have used the Bessel B(#419, #450),V(#420,#451),R(#421,#452)and Gunn i(#465,#425)filters and at the CFHT B(#4402), V(#4504),R(#4609)filters that(as the La Silla filters)correspond to the Johnson photometric sys-tem.Consequently,our measured magnitudes from different telescopes do not need conversion between photometric systems.The log of the observations,in-strumental configurations,exposure times and seeing conditions are given in Tables4and5.Thefield size and spatial sampling vary among objects,because the instrumentation and the CCDs changed over time,even for the same telescope.This added to the complication of producing a consistent photometric calibration,as one cannot directly in-tercompare calibration curves from different observ-ing sessions.Our photometric calibrations are based on observations of several standard stars per session. However,for a few sessions with bad weather condi-tions,no calibration was applied.Standard reduction procedures were used to apply the bias and dark sub-tractions and for theflat-field and cosmic-ray correc-tions.In thefinal published version of this paper we will present broad-band photometric contour maps for all our observed(54Warm and16Cold)objects (omitted in this preprint version,to reduce thefile size).Within each(sub)sample the objects are pre-sented in order of increasing IRAS number:Seyfert 1:IRAS00509+1225,IRAS23016+2221Seyfert2: IRAS00198-7926,IRAS23254+0830,Cold:IRAS 02439-7455,IRAS23179-6929.Thefilter ID is in-dicated on the lower right corner of eachfigure.Due to the fact that the images were taken with various telescopes and CCDs,the spatial sampling varies be-tweenfigures.The scale is indicated by crosses of 5′′on the upped right corner of the contour maps.The centers(0,0)indicate the target galaxy position,ex-cept in cases of closely interacting or merging systems, where the IRAS source cannot be uniquely identified (see also Paper II).All brightness contours were plot-ted at the levels2σ-103σas:2σ,20σ,30σ,50σ,100σ, 200σ,300σ,500σ,(1000σ).Exceptions to this are two shallow images:IRAS03278-4329(25σ)and IRAS 05207-2727(5σ).4.Concluding RemarksIn the present paper(Paper I)we have presented an overview of the data that will be analyzed and presented in detail in four forthcoming papers.In these papers we shall parametrize and discuss theluminosities,colours,gradients,sizes and morpholo-gies for our sample objects.These optical proper-ties will be compared to IR properties and the three (sub)samples will be inter-compared.We shall con-centrate on two questions:(i)Based on an isotropi-cally IR-selected sample,can we test the orientation unification scheme for Seyferts?(ii)Is the origin of the mid-IR excess in Warm Seyferts thermal or non-thermal?AGN or starburst-dominated?In partic-ular,we will investigate(a)the distribution of IR (isotropic)properties and how they correlate with op-tical(anisotropic)properties(b)the host galaxy ef-fects(morphologies and dimensions)(c)the connec-tion between starburst,AGN and IR activity(d)the dust extinction effects and(e)the connection between interaction stage and nuclear/IR activity.In Paper II we will present and discuss the results of aperture photometry.Papers III and IV will be dedicated to surface photometry in terms of light and colour pro-files,respectively.Finally,in Paper V we will discuss all the results in the context of galactic interactions.I am grateful to my thesis advisors George Mi-ley and Walter Jaffe for providing me with stim-ulation and support throughout the completion of this project.I am also grateful to J.Gerritsen,van Hemert,R.de Grijs,H.Verkouter and P.Groot for their help in collecting some of the data presented here.This research has made use of the NASA/IPAC Extragalactic Database(NED)which is operated by the Jet Propulsion Laboratory,California Institute of Technology,under contract with the National Aero-nautics and Space Administration.Part of this work was completed while the author held a National Re-search Council-NASA GSFC Research Associate-ship.REFERENCESAntonucci,R.R.J.1993,ARA&A,31,473 Antonucci,R.R.J.,Miller,J.S.1985,ApJ,297,621 Armus,L.,Heckman,T.M.,Miley,G.K.1990,ApJ, 364,471Chatzichristou,E.T.,Vanderriest,C.,Lehnert,M.1998A&A,330,841Chatzichristou,E.T.,Vanderriest,C.1995A&A,298, 343De Grijp,M.H.K.,Keel,W.C.,Miley,G.K.,Goud-frooij,P.,Lub,J.1992,A&AS,96,389De Grijp,M.H.K.,Miley,G.K.,Lub,J.1987,A&AS, 70,95De Grijp,M.H.K.,Miley,G.K.,Lub,J.,De Jong,T.1985,Nature,314,240De Vaucouleurs,G.,etal.1991,Third Reference Cat-alogue of Bright Galaxies,Version3.9Fairall,A.P.1983,MNRAS,203,47Fairall,A.P.1977,MNRAS.180,391Fisher,K.B.,Huchra,J.P.,Strauss,M.A.,Daris,M., Yahil,A.,Schlegel,D.1995,ApJS,100,69Gonzalez-Delgado,R.M.,Heckman,T.,Leitherer,C., Meurer,G.,Krolik,J.,etal.1999,ApJ,505,174Heckman,T.M.,Gonzalez-Delgado,R.M.,Leitherer,C.,Meurer,G.,Krolik,J.,etal.1997,ApJ,481,114Heckman,T.M.,Krolik,J.,Meurer,G.,Calzetti,D., Kinney,A.etal.1995,ApJ,452,549Huchra,J.P.,Latham,D.W.,Nicolaci Da Costa,L., Pellegrini,P.S.,Willmer,C.N.A.1993,AJ,105, 1637Huchra,J.P.etal.1992,The CfA Redshift CatalogueHunt,L.K.,Malkan,M.A.,Salvati,M.,Mandolesi, N.,Palazzi,E.,Wade,R.1997,ApJS,108,229 IRAS Catalogs-The FSC Version2.0,Moshir,M., etal.1989Helou,G.,Khan,I.R.,Malek,L.,Boehmer,L.1988, ApJS,68,151Keel,W.C.,De Grijp,M.H.K.,Miley,G.K.,Zheng, W.1994,A&A,283,791Lauberts,A.,Valentijn,E.A.1989,The Surface Pho-tometry Catalogue of the ESO-Uppsala Galaxies, Garching bei Munchen,ESOLevenson,N.A.,Weaver,K.A.,Heckman,T.M.1999, AAAS HEAD Meet.31,02.08Lonsdale,C.J.,Helou,G.,Good,J.C.,Rice,W.1985, Catalogued Galaxies and Quasars Observed in the IRAS Survey,Pasadena JPLMaiolino,R.,Rieke,G.H.1995,ApJ,454,95Mazzarella,J.M.,Bothun,G.D.,Boroson,T.A.1991, AJ,101,2034Miley,G.K.,De Grijp,R.1986,“Light on dark mat-ter”Proceedings of the First IRAS Conference, Nordwijk,Netherlands,Dordrecht:Reidel,471Sanders,D.B.,Mirabel,I.F.1996,ARA&A,34,749Sanders,D.B.,Egami,E.,Lipari,S.,Mirabel,I.F., Soifer,B.T.1995,AJ,110,1993Sanders,D.B.,Soifer,B.T.,Elias,J.H.,Neugebauer,G.,Matthews,K.1988,ApJ,328,L35Sekiguchi,K.,Wolstencroft,D.1993,MNRAS,263, 349Soifer,B.T.,Boehmer,G.,Neugebauer,G.,Sanders,D.B.1989,AJ,98,766Soifer,B.T.,Sanders,D.B.,Madore,B.F.,Neuge-bauer,G.,Danielson,G.E.,etal.1987,ApJ,320, 238Surace,J.A.,Mazzarella,J.,Soifer, B.T.,Wehrle,A.E.1997,AJ,105,86Strauss,M.A.,Muchea,J.P.,Daris,M.,Yahil,A., Fisher,K.B.,Tonry,J.1992,ApJS,83,29 Veilleux,S.,Osterbrock,D.E.1987,ApJS,63,295Table2IR Properties:Cold Sources.Identification Sp.Type Redshift log(L F IR)1α(25,60)α(60,100)L⊙References.—1Moshir etal.1989,2De Grijp etal.1992,3Lauberts and Valentijn 1989,4Fairall1977,5De Vaucouleurs etal.1991,6Huchra etal.1993,7Sekiguchi and Wolstencroft1993,8Strauss etal.1992,9Huchra etal.1992,10Fairall1983,11Fisher etal.1995,12Sanders etal.1995Note.—Uncertainties for the IRASfluxes can be found in Lonsdale etal.1985Table3Median and Mean Values and Standard Deviations.z L F IRα(25,60)α(60,100)Warm Seyfert1Warm Seyfert2Cold SampleComparison Samples-Mean valuesReferences.—1IRAS bright isolated galaxies Soifer etal.1989,2Powerful IR Cold galaxies Armus etal.1990, 3Ultra-luminous IR galaxies Sanders etal.1988Fig.1.—One of the diagnostic diagrams of Veilleux and Osterbrock1987for the Warm Seyfert2galax-ies in the present sample.The full line indicates the boundaries between H II and Seyfert loci and the bro-ken line the boundaries between Seyfert and LINER loci.00.050.10.150.10.20.30.4Redshift1011120.10.20.3log[L(FIR)] (Lo)-3-2-100.10.20.30.4a(25,60)-3-2-1010.10.20.30.4a(60,100)Fig. 2.—The distribution of redshifts,60-100µm luminosities and(25-60)and(60-100)colour indices for the Warm Seyfert1and2and the Cold samples in this study.The median values are indicated with vertical bars on the lower x-axes:dashed for Seyfert 1s,dotted for Seyfert2s and solid for Coldgalaxies.Fig. 3.—IR colour-colour diagrams for two bins of far-IR(60-100µm)luminosities.Filled circles repre-sent Warm Seyfert1s,open circles Warm Seyfert2s and crossed squares Cold galaxies.a r X i v :a s t r o -p h /9912198v 1 9 D e c 1999TABLE 1IR Properties:Warm Sources.Identification †Sp.Type 1Redshift 1log(L F IR )2α(25,60)2α(60,100)1L ⊙TABLE1—ContinuedIdentification†Sp.Type1Redshift1log(L F IR)2α(25,60)2α(60,100)1L⊙†IRAS name and serial number from the original list of De Grijp et al.19871Spectral types and redshifts are taken from De Grijp et al.19922IRASfluxes from coadded data(De Grijp et al.1992)with H0=75km sec−1Mpc−1 and q0=0∗Seyfert2galaxies with L60≥1011L⊙N OTE.—Uncertainties for the IRASfluxes can be found in Lonsdale et al.19852a r X i v :a s t r o -p h /9912198v 1 9 D e c 1999TABLE 4Observing Log:Warm Sources.IdentificationDateTel-Instr-CCDSpatial sampl.FilterExp.Time 1Seeing 2(arcsec/pix)(sec)(arcsec)Identification Date Tel-Instr-CCD Spatial sampl.Filter Exp.Time1Seeing2(arcsec/pix)(sec)(arcsec)Identification Date Tel-Instr-CCD Spatial sampl.Filter Exp.Time1Seeing2(arcsec/pix)(sec)(arcsec)TABLE4—ContinuedIdentification Date Tel-Instr-CCD Spatial sampl.Filter Exp.Time1Seeing2(arcsec/pix)(sec)(arcsec)1In most cases,the integration times are the average of several exposures2The“seeing”is measured on thefield stars(FWHM)3Reconstructed emission line images,from Integral Field Spectroscopy with thefiber spectrograph SILFID (Chatzichristou and Vanderriest1995and Chatzichristou et al.1998)4The spatial sampling of thefiber spectrograph(1.4or0.7arcsec/fiber)4。

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