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单层膜界面上亚微米颗粒表面张力阻力系数修正——膜的性质及实验方法-芬兰Kibron-上海91视频最新网址科技有限公司

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    单层膜界面上亚微米颗粒表面张力阻力系数修正——膜的性质及实验方法

    来源: 实验流体力学 浏览 14 次 发布时间:2025-04-22

    1膜的性质及实验方法


    1.1膜的表面张力与微观结构


    实验采用的生物膜—肺表面活性剂膜萃取自固尔苏Curosurf猪肺磷脂注射液(80 mg/mL)。固尔苏主要成分为二棕榈酸磷脂酰胆碱(Dipalmitoyl-phosphatidylcholine,DPPC),摩尔分数为25%,质量分数为47%,其余为多不饱和脂肪酸磷脂PUFA–PL(26 mol%)、缩醛磷脂(3.8 mol%)和极少量的胆固醇(0.08 mol%)和蛋白质。实验采用氯仿‒甲醇法对固尔苏进行萃取,制备好的样品为1 mg/mL的固尔苏–氯仿溶液,同时掺混了荧光剂Texas Red(1,2-dihexadecanoyl-sn-glycero-3-phosphoethanolamine,triethylammonium salt,TR-DHPE),与固尔苏中DPPC的混合摩尔比为99.8∶0.2。


    采用课题组自主研发的约束液滴表面测量仪(Constrained Drop Surfactometry,CDS)测量膜在不同密度下的表面张力,如图1所示,图中x与z分别代表水平与竖直方向,s代表液滴表面切向方向,ψ为液滴表面与水平方向内夹角,R0为液滴半径,ρ为液滴密度,g为重力加速度。CDS上的圆形基座用于盛放纯水液滴(约10µL),以微量进样针将稀释的固尔苏–氯仿溶液滴定到液滴表面,形成形状类似于肺泡的水‒气界面固尔苏肺表面活性剂膜。基座中央的小孔通过导管与注射器相连,注/抽水速度由Labview编程的推进器控制,以此调节液滴表面积的变化速率。实验测量的是膜在压缩过程中表面张力与膜密度变化的关系,液滴表面积以0.05的准静态速率缩小。液滴的轮廓由照相机拍摄。膜表面张力和表面积以ADSA(Axisymmetric Drop Shape Analysis)方法分析得出。膜表面压强,其中,纯水表面张力。

    图1约束液滴表面测量仪


    图2为膜表面压强随膜密度的变化曲线,(以DPPC磷脂分子所占平均面积作为衡量膜密度的物理量)。在显微镜下观察了膜在不同密度下的形貌(图2中4张照片)。膜被压缩到100Å2/molecule之前,处于液态扩张(Liquid Expanded,LE)相,磷脂分子排列较松散,膜表面结构均匀。当膜被压缩到60~100Å2/molecule时,膜上开始出现直径为几微米的磷脂凝聚(Tilted Condensed,TC)相(照片中斑点),TC区域内磷脂分子的排列比LE区域更紧密。荧光剂Texas red DHPE倾向于分布在LE区域,因此LE区域显示为浅色,TC区域显示为深色。膜继续被压缩,在LE‒TC共存相阶段,膜表面压强恒定在45 mM/m左右,TC区域数量和面积占比增大。当膜被进一步压缩(<60Å2/molecule),此时膜表面几乎被TC区域占据,TC区域相互挤压,导致膜表面压强直线上升,LE区域仅存在于TC区域之间的空隙。

    图2肺表面活性剂膜表面压强随膜密度的变化


    1.2颗粒在膜上的扩散实验系统制备


    在培养皿中制备颗粒在水‒气界面肺表面活性剂膜上的扩散系统时,为防止颗粒沉淀,水相液体选用密度为1.15 g/mL的蔗糖‒氯化钠溶液,蔗糖质量分数为45%,氯化钠质量浓度为9 g/L。选取内径89 mm的玻璃培养皿作为承载膜的容器。先在培养皿内倒入厚约1 mm的蔗糖‒氯化钠溶液,之后用微量进样针将固尔苏‒氯仿溶液滴定到蔗糖‒氯化钠溶液表面。本文实验在界面上滴定了68、102、146和204Å2/molecule共4个密度的膜,对应图2中的4张照片。经过3次重复实验,膜的形貌未发生明显改变。


    实验采用的亚微米颗粒为羧酸盐修饰的聚苯乙烯荧光微球,直径分别为0.2、0.5和1.0µm。将该荧光微球稀释至一定浓度后装入喷雾器,喷雾器从高处缓缓将颗粒喷洒至膜表面。为防止表面对流干扰颗粒布朗运动的观测,使用特氟龙圆环(外径12 mm,内径6 mm,高2.5 mm)隔绝出一部分区域的膜,再盖上盖玻片,静置10 h后,可基本消除表面对流。


    1.3颗粒布朗扩散的测量


    实验采用Olympus显微镜(配备60倍物镜)观察颗粒在膜上的布朗运动,同时利用电子增益高速摄像机(Andor 897 EMCCD)进行拍摄。每个视频拍摄时间为200 s,帧频为0.05 s,曝光时间5 ms,图像尺寸为300像素×300像素,分辨率为0.26µm/m。采集原始图像中的颗粒灰度值不符合标准高斯分布,因此使用图像处理软件ImageJ对图像进行背景去噪声(Background Subtraction)和高斯模糊(Gauss-ian Blur)处理(图3(a)),使颗粒灰度值达到标准高斯分布(图3(b))。之后用Video Spot Tracker软件定位每个颗粒的灰度峰值(图3(c)),即颗粒质心,定位误差仅为0.5像素,进而对颗粒二维运动轨迹(平面)进行实时跟踪。软件自动将颗粒在每一时刻的像素位置坐标存入计算机中,使用MATLAB计算颗粒在不同时间间隔Δt内沿和方向的位移,计算公式如下:

    图3图像处理与颗粒轨迹追踪示意图


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