David Claerbout L'Œil infini

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Lucinda Childs Temps/Danse

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Carbon and 2d proton nmr studies of cytochrome p450camco: assignment of heme resonances and substrate interactions

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Synthesis, characterization and relaxivity of functionalized aromatic amide DTPA-lanthanide complexes

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Etude 2016-Patchs. Faisabilité des mesures RMN (MOUSE) pour la quantification de l'eau dans des patchs

L'objectif de l'étude est d'évaluer les méthodes de RMN à bas champ pour mesurer des profils d'humidité sur des échantillons de patchs médicaux (sous enveloppe protectrice) à 20°C

Extension du code numérique EMILIO au traitement de données issues ou incluant le signal de précession libre appelé FID

Ce logiciel permet de réaliser l’inversion numérique d'une transformée de Laplace mono ou bidimensionnelle de données de temps de relaxation T1 (IR ou SR) et T2 incluant la FID et/ou la CPMG, à partir de données acquises en une seule séquence de façon simultanée ou séparément par résonance magnétique nucléaire (RMN).Le logiciel EMILIO-FID est composé d’un module de calcul principal et d’un ensemble de routines permettant de gérer l’interfaçage avec l’utilisateur, la prise en charge des données, la spécification du modèle de mesure associé aux données à traiter et la quantification des distributions en T1, T2 et T1-T2.Le cœur du logiciel de calcul est le même que celui d’EMILIO. L’algorithme utilise un modèle de mesure dans lequel le noyau K1 prend en compte la séquence de mesure utilisée pour les temps de relaxation T1, à savoir une inversion- récupération (IR) ou une saturation-récupération (SR). La nouvelle version du code propose de nouvelles fonctionnalités permettant de traiter des données issues du signal de précession libre (FID) seul ou comprenant un signal FID. Dans le code EMILIO-FID, le noyau K2 est désormais la concaténation de deux noyaux dont l’un traite le signal FID et l’autre le signal CPMG. De plus, le nouveau code permet de quantifier les distributions en T1 ou T2 à partir des distributions T1-T2.Le principe de la méthode employée est d'utiliser un algorithme d’optimisation itératif de type Newton tronqué pour la minimisation d'un critère des moindres carrés pénalisé par le maximum d'entropie. Le critère des moindres carrés sert à quantifier l'ajustement du modèle aux données alors que l'ajout du critère entropique permet d'assurer la positivité, la parcimonie et la régularité des valeurs des solutions. Le poids relatif des deux critères est contrôlé à l'aide d'un paramètre dit de régularisation. L’interfaçage avec l’utilisateur se présente sous la forme d'une interface graphique permettant le chargement des données contenues dans un fichier de mesures, la spécification des caractéristiques de la séquence de mesure (1D ou 2D, IR ou SR, FID ou pas), le paramétrage de la grille de calcul des solutions, le choix des paramètres de l'algorithme d’optimisation, l'affichage des solutions obtenues ainsi que la sauvegarde des résultats dans des fichiers. La nouvelle version permet de quantifier la contribution de chaque composante dans les distributions marginales. La quantification de chaque distribution est effectuée par intégration de l’aire sous les pics de ces spectres marginaux et les amplitudes sont exprimées en pourcentage (relatives) ou en valeur absolue

Nouvelle séquence 2D T1-T2 (IR-FID-CPMG) pour la quantification de la transformation des aliments

International audienceBy acquiring the FID signal in two-dimensional TD-NMR spectroscopy, it is possible to characterize mixtures or complex samples composed of solid and liquid phases. We have developed a new sequence for this purpose, called IR-FID-CPMG (1), making it possible to correlate spin-lattice T1 and spin-spin T2 relaxation times, including both liquid and solid phases in samples. We have demonstrated also the potential of a new algorithm for the 2D inverse Laplace transformation of IR-FID-CPMG data based on an adapted reconstruction of the maximum entropy method (2), combining the standard decreasing exponential decay function with an additional term drawn from Abragam’s FID function (3, 4). The results show that the proposed IR-FID-CPMG sequence and its related inversion model allow accurate characterization and quantification of both solid and liquid phases in multiphasic and compartmentalized systems, as for instance starchy products. As long as samples contain a moderate liquid content, this method can be applied to monitor structural changes during a particular process, such as heating. The implementation of FID acquisitions in 2D not only resolves short T2 relaxation times related to strong dipolar interactions in solid phases, but also considers the NMR signal of each component whatever its physical state, making possible the quantification of molecules using the area of the relaxation time peak. Another advantage of the IR-FID-CPMG method concerns its ability to distinguish between solid phases having different T1 relaxation times. It permits also to demonstrate some cross-relaxation phenomena. This is the case of many samples containing highly hydrophilic molecules like proteins or polysaccharides that display, with water, chemical exchanges and dipolar interactions

PASE (PAramagneticSignalsEnhancement): A New Method for NMR Study of Paramagnetic Proteins

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High-resolution solid-state NMR of B-type amylose

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Extension du code numérique EMILIO au traitement de données issues ou incluant le signal de précession libre appelé FID

Ce logiciel permet de réaliser l’inversion numérique d'une transformée de Laplace mono ou bidimensionnelle de données de temps de relaxation T1 (IR ou SR) et T2 incluant la FID et/ou la CPMG, à partir de données acquises en une seule séquence de façon simultanée ou séparément par résonance magnétique nucléaire (RMN).Le logiciel EMILIO-FID est composé d’un module de calcul principal et d’un ensemble de routines permettant de gérer l’interfaçage avec l’utilisateur, la prise en charge des données, la spécification du modèle de mesure associé aux données à traiter et la quantification des distributions en T1, T2 et T1-T2.Le cœur du logiciel de calcul est le même que celui d’EMILIO. L’algorithme utilise un modèle de mesure dans lequel le noyau K1 prend en compte la séquence de mesure utilisée pour les temps de relaxation T1, à savoir une inversion- récupération (IR) ou une saturation-récupération (SR). La nouvelle version du code propose de nouvelles fonctionnalités permettant de traiter des données issues du signal de précession libre (FID) seul ou comprenant un signal FID. Dans le code EMILIO-FID, le noyau K2 est désormais la concaténation de deux noyaux dont l’un traite le signal FID et l’autre le signal CPMG. De plus, le nouveau code permet de quantifier les distributions en T1 ou T2 à partir des distributions T1-T2.Le principe de la méthode employée est d'utiliser un algorithme d’optimisation itératif de type Newton tronqué pour la minimisation d'un critère des moindres carrés pénalisé par le maximum d'entropie. Le critère des moindres carrés sert à quantifier l'ajustement du modèle aux données alors que l'ajout du critère entropique permet d'assurer la positivité, la parcimonie et la régularité des valeurs des solutions. Le poids relatif des deux critères est contrôlé à l'aide d'un paramètre dit de régularisation. L’interfaçage avec l’utilisateur se présente sous la forme d'une interface graphique permettant le chargement des données contenues dans un fichier de mesures, la spécification des caractéristiques de la séquence de mesure (1D ou 2D, IR ou SR, FID ou pas), le paramétrage de la grille de calcul des solutions, le choix des paramètres de l'algorithme d’optimisation, l'affichage des solutions obtenues ainsi que la sauvegarde des résultats dans des fichiers. La nouvelle version permet de quantifier la contribution de chaque composante dans les distributions marginales. La quantification de chaque distribution est effectuée par intégration de l’aire sous les pics de ces spectres marginaux et les amplitudes sont exprimées en pourcentage (relatives) ou en valeur absolue