Raman micro‐spectroscopy applied to treatment resistant and sensitive human ovarian cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
Despite the many advances intended to enhance the response to treatment, the survival rate of patients with ovarian cancer has only marginally improved in the past few decades. One major cause for this, is the lack of diagnostics for platinum-resistant disease. The goal of this study was to determine whether Raman micro-spectroscopy in conjunction with multivariate statistical analysis could discriminate between chemically fixed cisplatin-resistant (A2780cp) and cisplatin-sensitive (A2780s) human ovarian carcinoma cells. Raman spectra collected from individual cells were pre-processed and subsequently analyzed with Principal Component Analysis - Linear Discriminant Analysis (PCA-LDA). Statistically significant differences (P < 0.0001) were observed between the Raman spectra of A2780s and A2780cp cells. A diagnostic accuracy of 82% was obtained using the PCA-LDA classifier model for the discrimination between the A2780s and A2780cp cells. The loading plot analysis suggests that relative increases in proteins and glutathione in the cisplatin-resistant cells compared to the cisplatin-sensitive cells are most likely the major source of discrimination between the two types of cells. These results support the potential application of Raman spectroscopy in the identification of chemo-resistant tumors prior to treatment.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».