Development and Integration of Block Operations for Data Invariant Automation of Digital Preprocessing and Analysis of Biological and Biomedical Raman Spectra
Notice bibliographique
Résumé
High-throughput information extraction from large numbers of Raman spectra is becoming an increasingly taxing problem due to the proliferation of new applications enabled using advances in instrumentation. Fortunately, in many of these applications, the entire process can be automated, yielding reproducibly good results with significant time and cost savings. Information extraction consists of two stages, preprocessing and analysis. We focus here on the preprocessing stage, which typically involves several steps, such as calibration, background subtraction, baseline flattening, artifact removal, smoothing, and so on, before the resulting spectra can be further analyzed. Because the results of some of these steps can affect the performance of subsequent ones, attention must be given to the sequencing of steps, the compatibility of these sequences, and the propensity of each step to generate spectral distortions. We outline here important considerations to effect full automation of Raman spectral preprocessing: what is considered full automation; putative general principles to effect full automation; the proper sequencing of processing and analysis steps; conflicts and circularities arising from sequencing; and the need for, and approaches to, preprocessing quality control. These considerations are discussed and illustrated with biological and biomedical examples reflecting both successful and faulty preprocessing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».