OpenPCA and Raman mapping to decipher complex spectral datasets from multi-component samples: application to cannabis trichomes
Notice bibliographique
Résumé
The development of analytical techniques that decode chemical information in complex biochemical samples to discriminate different structural components may open the way for several new findings. In this study, principal component analysis (PCA) is carried out using an ad hoc Matlab coding that provides a transparent access to multivariate analysis of Raman mapping datasets. Here, we illustrated the efficacy of this method to extract meaningful results from Raman images of Cannabis sativa trichomes. A large dataset of Cannabis trichome comprising of 441 Raman spectra was examined for the first time using our OpenPCA. By mapping the chemical distribution in the trichome, we could locate the secretary vesicles in the PC score maps generated from the mapped Raman spectra. Black-box PCA solutions available in commercial software can be limited by rigid input interfaces which may prevent obtaining information by tuning the PCA analysis on selected wavenumber ranges. Hence, the OpenPCA scripts facilitate the task of obtaining key information from widely distributed range of wavenumbers that are characteristic to a specific cannabinoid, namely Δ9-THC and CBD. Overall, the PCA-coding algorithm shows advantages in decoding Raman spectra that could be extended to handle all kinds of datasets with simultaneous spatial and chemical details.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».