Development of Raman Micro-Spectroscopy to Characterize Human Ovarian Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
Raman spectroscopy is a vibrational spectroscopy technique and has demonstrated highly desirable unique analytical capabilities throughout the field of biomedical optics.It has the ability to obtain sensitive measurements of molecular composition, structure and dynamics from very small sample volumes in a non-destructive, non-invasive and label free manner.This makes it useful in the study of the cells as well as tissues.In this work a Raman micro-spectrometer system was developed and applied in vitro to discriminate between the ovarian carcinoma cell lines A2780s (parental wild type) and A2780cp (cisplatin cross radio-resistant variant).These two cell lines represent a good model of tumor tissues of similar origin but with different intrinsic chemo-and radio-sensitivities.Moreover, their radiobiological behavior has been extensively studied and their survival curves under different irradiation schemes are known.The Raman spectra collected from individual cells undergo initial preprocessing (background subtraction, normalization and noise reduction) to yield true Raman spectra representative of the cells.These spectra are analyzed with Principal Component Analysis (PCA) followed by Linear Discriminant Analysis (LDA) to yield a strong separation between the cell lines.The objective of this work was to characterize the spectral differences between the two cell types in order to determine the underlying biochemical basis for this separation.The multivariate classification model constructed using such Raman spectra of ovarian cancer cells could potentially be utilized for early prediction of tumor response.This project provided many challenges, and I was fortunate to receive support from many great people along the way.First and foremost, I would like to thank my supervisor, Dr. Sangeeta Murugkar for her patience and guidance throughout this journey.It's been an absolute privilege working with her.Many thanks also to Carleton Biophotonics Research Group (CBRG) Abrar Ahmad and Dean Sheperdson for helping me with construction of our system, and without them I strongly doubt we would have been capable of getting it running in such short time.I would like to thank my dearest friend Nima Sherafati for helping me whenever I needed him.His support has been a guiding light for me.I would also like to thank our new members, Christopher Dedek, Harry Allen, and Achint Kumar,
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».