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Enregistrement W1119887047 · doi:10.1364/boe.6.003494

Label-free surface-enhanced Raman spectroscopy for detection of colorectal cancer and precursor lesions using blood plasma

2015· article· en· W1119887047 sur OpenAlexafffund
Shangyuan Feng, Wenbo Wang, Isabella T. Tai, Guannan Chen, Rong Chen, Haishan Zeng

Notice bibliographique

RevueBiomedical Optics Express · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSpectroscopy Techniques in Biomedical and Chemical Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésColorectal cancerSurface-enhanced Raman spectroscopyRaman spectroscopySpectroscopyCancer detectionMaterials sciencePathologyMedicineNuclear magnetic resonanceBiomedical engineeringCancerRaman scatteringOpticsInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fecal based tests have limited diagnostic values in detecting adenomatous polyps, the precursor lesions to colorectal cancer (CRC). Surface enhanced Raman spectroscopy (SERS) using silver nanoparticles as substrate is a multiplexed analytical technique capable of detecting biomolecules with high sensitivity. This study utilizes SERS to analyze blood plasma for detecting both CRC and adenomatous polyps for the first time. Blood plasma samples are collected from healthy control subjects and patients diagnosed with adenomas and CRC. Using a real-time Raman system, SERS spectra for blood plasma samples are measured in 1 s. The collected SERS spectra are analyzed with partial least squares-discriminant analysis. Classification of normal versus CRC plus adenomatous polyps achieved diagnostic sensitivity of 86.4% and specificity of 80%. The results suggest that blood plasma SERS analysis could be a potential screening test to detect both CRC and adenomas.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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