مشخصه‌یابی
مشخصه‌یابی، زمانی که در علم مواد استفاده می شود به یک فرایند عمومی و وسیع که در آن ساختار مواد و خواص آنها مورد بحث اندازه گیری قرار میگیرد برمی‌گردد. یک فرایند اساسی در رشته علم مواد است و بدون هیچ گونه درک علمی از مهندسی مواد می تواند تعیین شود. مفهمومِ این کلمه (مشخصه یابی) معمولاً تغییر می‌کند، برخی از تعاریفِ محدود به این بخش(مشخصه یابی) از تکنیک‌هایی استفاده می‌کنند که ساختار میکروسکوپی و خواص مواد را مطالعه می‌کنند در حالیکه تعریف دیگر از این مورد برمی‌گردد به هر فرایند آنالیز مواد شامل روش‌های ماکروسکوپیک مثل آزمون های مکانیکی آنالیزهای حرارتی و محاسبه دانسیته. مقیاس این ساختارهای مورد بررسی قرار گرفته در مشخصه یابی مواد بازه هایی از انگستروم، مثل تصویر برداری از یک اتم و پیوند های شیمیایی، تا سانتی متر مثل تصویربرداری از ساختار های دانه درشت در فلزات را شامل می شود. در حالیکه تعداد زیادی از روشهای مشخصه یابی همچون میکروسکوپ نوری ساده در طول قرن ها استفاده می شدند، روش های نوین در حال گسترش هستند. به طور خاص ظهور میکروسکوپ الکترونی و طیف سنجی جرمی یونی ثانویه در قرن بیستم موجب انقلابی در این زمینه بود که اجازه تصویربرداری و آنالیز ساختارها و ترکیبات را در مقیاس های بسیار کوچکتری نسبت به آنچه در گذشته قابل انجام بود را می داد و منجر به افزایش قابل توجه در فهم این مرحله که چرا مواد خواص و رفتار متفاوتی نشان می دهند شد. اخیراً میکروسکوپ فشاری اتمی افزایش چشمگیری در رزولوشن های بالاتر ممکن برای آنالیزهای نمونه‌های مشخص در ۳۰ ساله اخیر را داشت.. روش میکروسکوپی یک گروه است مشخصه های مشخصه یابی ایست که یک نقشه از سطح و لایه ساختار زیر سطح ماده را کاوش می‌کند.این روش ها می‌توانند از فوتون ها، الکترون ها، یون ها و یا جستوگرهای با پایه فیزیکی برای جمع آوردی داده در رابطه با ساختار نمونه های در یک بازه‌ی طولیِ مقایس ها استفاده کنند. برخی نمونه‌های مرسوم از ابزار میکروسکوپی شامل موارد زیر میشوند:
بلاست
با استفاده از روش Heuristic الگوریتم بلاست دنباله‌های همسان را پیدا می‌کند. در این روش به جای مقایسه کامل دو دنباله، تطابقهای کوتاه با یکدیگر مقایسه می‌شوند. به پروسهٔ پیدا کردن کلمات اولیه برای اجرای الگوریتم بلاست seeding می‌گویند. بعد از پیدا کردن این تطابق‌های اولیه الگوریتم بلاست یک تطابق محلی (local alignment) انجام می‌دهد. هنگام پیدا کردن هومولوگ در دنباله‌ها، مجموعه حروف مشترک که به آنها لغت گفته می‌شود بسیار مهم اند. به عنوان مثال اگر دنباله‌ای شامل حروف GLKFA باشد؛ اگر بلاست با تنظیمات پیشفرض اجرا شود، طول لغت ۳ خواهد بود(word size = 3). در این حالت لغاتی که جستجو خواهند شد لغات روبه رو هستند: GLK, LKF, KFA. الگوریتم اکتشافی (heuristic) بلاست، حروف سه تایی مشترک را بین دنبالهٔ مورد نظر و دنبالهٔ تطابق یا دنباله‌های پایگاه داده مکان یابی می‌کند. سپس از این نتایج برای ساخت یک تطابق استفاده میشو. بعد از ساخت لغات برای دنبالهٔ مورد نظر، لغات موجود در همسایگی نیز ساخته می‌شوند. این لغات باید در پروسهٔ امتیاز دهی، امتیازشان از یک حد آستانه‌ای بیشتر شده باشد؛ و معمولاً برای این امتیاز دهی از ماتریس BLOSUM62 استفاده می‌شود. بعد از ساخت لغات و برای پیدا کردن تطابق لفات ساخته شده با دنباله‌های موجود در پایگاه داده مقایسه می‌شوند. حد آستانه مشخص می‌کند که لغت مورد نظر در تطابق نهایی باشد یا نباشد. بعد از انجام پروسهٔ seeding (پیدا کردن تطابق اولیه)، تطابق یافته شدهٔ اولیه که در این مثال طول آن سه بود در دو جهت گسترش می‌یابد و با هر گسترش امتیاز جدیدی به تطابق داده می‌شود و اگر این امتیاز از مقداری از قبل تعیین شده بیشتر بود تطابق پذیرفته می‌شود و در غیر اینصورت از گسترش تطابق خودداری می‌شود. افزایش مقدار از قبل تعیین شده، فضای جستجو را محدود می‌کند و تعداد لغات همسایگی را کاهش می‌دهد اما سرعت اجرای الگوریتم بلاست را افزایش می‌دهد.