Enhanced Sensitivity for Quantifying Disease Markers via Raman and Machine-Learning of Circulating Biofluids in Optofluidic Chips
Notice bibliographique
Résumé
We demonstrate novel instrumentation for spontaneous Raman spectroscopy in biofluids, enabling development of a portable, automated, reliable diagnostics technique requiring minimal operator expertise to quantify disease markers. Label-free Raman analysis of biofluids at physiologically-relevant sensitivities is achieved using a microfluidic-embedded liquid-core-waveguide augmented with a unique circulation approach: thermal damage and spectrum variance is minimized, eliminating conventional limits on integration time for excellent signal-to-noise ratio and temporal stability. Machine-learning then optimizes spectrum processing, yielding quantitative results independent of end-user proficiency. Sub-mM accuracy is achieved in solutions of both high and low turbidity, surpassing the sensitivity of previous techniques for analytes with a small scattering cross-section, such as glucose. We attain a new record for label-free glucose measurements in an artificial whole-blood, achieving an accuracy up to 0.14 mM, well-exceeding the 0.78 mM accuracy required for diabetic monitoring, establishing our technique's potential to significantly facilitate portable Raman for complex biofluid analysis.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».