Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Ilaps - python software for data reduction and imaging with LA-ICP-MS

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14310%2F22%3A00126388" target="_blank" >RIV/00216224:14310/22:00126388 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2022/ja/d1ja00383f" target="_blank" >https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2022/ja/d1ja00383f</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1039/d1ja00383f" target="_blank" >10.1039/d1ja00383f</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Ilaps - python software for data reduction and imaging with LA-ICP-MS

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In the past couple of years, laser ablation inductively coupled plasma mass spectrometry (LA-ICP-MS) has been widely used for trace element analysis in solid samples and the study of their distribution. The data acquired by this technique are exceedingly complex and call for a wealth of processing steps, such as data segmentation, background correction, calibration and normalisation. Imaging of the distribution additionally requires a reconstruction of the data into a two-dimensional matrix. In this work, we present a new standalone software written in python - Ilaps, that allows easy and straightforward processing of the LA-ICP-MS data for bulk analysis and imaging. Ilaps is built using a free, open-source python package imgMS, which simplifies the customisation of the used functions. The combination of imgMS as a python package with a standalone graphical software makes it possible to be used by researchers with or without programming knowledge at the same level. However, at the same time, it encourages open collaboration for the software to evolve. Ilaps does not require any data preparation, and can process a bulk analysis or convert the data into an image in a matter of minutes. The software offers an automatic selection of the signals that are representative of the composition of the sample, but at the same time allows the user to exclude contaminants manually. We discuss the key advantages of Ilaps and show its potential in two separate cases, one focused on bulk analysis of archaeological glass samples and the other on imaging of a mouse brain.

  • Název v anglickém jazyce

    Ilaps - python software for data reduction and imaging with LA-ICP-MS

  • Popis výsledku anglicky

    In the past couple of years, laser ablation inductively coupled plasma mass spectrometry (LA-ICP-MS) has been widely used for trace element analysis in solid samples and the study of their distribution. The data acquired by this technique are exceedingly complex and call for a wealth of processing steps, such as data segmentation, background correction, calibration and normalisation. Imaging of the distribution additionally requires a reconstruction of the data into a two-dimensional matrix. In this work, we present a new standalone software written in python - Ilaps, that allows easy and straightforward processing of the LA-ICP-MS data for bulk analysis and imaging. Ilaps is built using a free, open-source python package imgMS, which simplifies the customisation of the used functions. The combination of imgMS as a python package with a standalone graphical software makes it possible to be used by researchers with or without programming knowledge at the same level. However, at the same time, it encourages open collaboration for the software to evolve. Ilaps does not require any data preparation, and can process a bulk analysis or convert the data into an image in a matter of minutes. The software offers an automatic selection of the signals that are representative of the composition of the sample, but at the same time allows the user to exclude contaminants manually. We discuss the key advantages of Ilaps and show its potential in two separate cases, one focused on bulk analysis of archaeological glass samples and the other on imaging of a mouse brain.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10406 - Analytical chemistry

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2022

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Journal of Analytical Atomic Spectrometry

  • ISSN

    0267-9477

  • e-ISSN

    1364-5544

  • Svazek periodika

    37

  • Číslo periodika v rámci svazku

    4

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    733-740

  • Kód UT WoS článku

    000769608700001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85127695617