Infrared Spectroscopy, Ex Vivo Tissue Analysis by
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Infrared (IR) spectroscopy provides information relating to the vibration of covalent bonds within molecules. The wavelength of light absorbed by a vibrating bond depends upon the atoms in the bond, the type of bond, the type of vibration and inter‐ and intramolecular interactions. For complex samples such as human tissues an IR spectrum therefore provides a direct indication of sample biochemistry. With the correct choice of sampling methodology (usually an IR microscope) information on the biochemical nature of disease states can be obtained from tissue samples, which can often be useful diagnostically. Variations in spectral signatures arising from nucleic acids, proteins and lipids can provide important information in a number of disease states, including Alzheimer's disease (AD), breast cancer and skin cancer. The information obtained by IR spectroscopy is difficult to obtain with many other instrumental techniques. For example the signal‐to‐noise ratio obtained by IR microscopy is far superior to that seen with Raman methods, allowing more sophisticated data processing and so more information to be extracted. Furthermore, many species of interest cannot be studied in situ with other techniques. Nucleic acids are a case in point. Powerful techniques such as nuclear magnetic resonance spectroscopy provide no information concerning this material, while Raman techniques only provide information relating to individual nucleotides. In contrast, DNA and RNA give rise to IR signatures that provide information relating to nucleic acid content/structure. To appreciate fully the information contained in the complex spectra obtained from human tissues and cells, a unique combination of expertise in spectroscopy, biochemistry and anatomy/histology is required. This combination allows the investigator to avoid potential artefacts due to incorrect sampling and spatial variations in sample composition and to attribute the major absorptions present in spectra to individual biochemical species. However, spectral interpretation is often a highly subjective process, a fact that is made worse when one considers that many thousands of spectra are often acquired from a single tissue section. The application of pattern recognition techniques to IR data removes this subjectivity and allows realistic processing of these large data sets. In addition, many new methods are being developed which allow presentation of these complex data sets in a form readily interpreted by the nonexpert.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».