Augmented Two-Dimensional Correlation Spectroscopy for the Joint Analysis of Correlated Changes in Spectroscopic and Disparate Sources
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Here, we present an augmented form of two-dimensional correlation spectroscopy, that integrates in a single format data from spectroscopic and multiple non-spectroscopic sources for analysis. The integration is affected by augmenting every spectrum in a hyperspectral data set with relevant non-spectroscopic data to permit two-dimensional correlation analysis (2D-COS) of the ensemble of augmented spectra. A k-means clustering is then applied to the results of the perturbation domain decomposition to determine which Raman peaks cluster with any of the non-spectroscopic data. We introduce and explain the method with the aid of synthetic spectra and synthetic non-spectroscopic data. We then demonstrate this approach with data using Raman spectra from human embryonic stem cell aggregates undergoing directed differentiation toward pancreatic endocrine cells and parallel bioassays of hormone mRNA expression and C-peptide levels in spent medium. These pancreatic endocrine cells generally contain insulin or glucagon. Insulin has disulfide bonds that produce Raman scattering near 513 cm –1 , but no tryptophan. For insulin-positive cells, we found that the application of multisource correlation analysis revealed a high correlation between insulin mRNA and Raman scattering in the disulfide region. In contrast, glucagon has no disulfide bonds but does contain tryptophan. For glucagon-positive cells, we also observed a high correlation between glucagon mRNA and tryptophan Raman scattering (∼757 cm –1 ). We conclude with a discussion of methods to enhance spectral resolution and its effects on the performance of multisource correlation analysis.
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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 | 0,001 |
| 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.
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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 découle