Application of Raman spectroscopy and multivariate analysis to detect ionizing radiation-induced changes in blood plasma
Notice bibliographique
Résumé
The risk of large-scale radiological/nuclear events has notably increased in recent years. Biodosimetry is considered an essential tool for emergency management following such unplanned exposures to ionizing radiation. For example, by assessing an individual’s received dose to blood, biodosimetry can support medical screening and individual health management. Current biodosimetry techniques, such as the dicentric chromosome assay, are based on the analysis of chromosomal aberrations Although highly accurate, these methods are time-consuming and labour-intensive. We recently developed a new high-throughput approach based on Raman spectroscopy of blood combined with covariate-adjusted multivariate analysis for the detection of irradiated blood. We found that the protein bands in the Raman spectra were the main sources of discrimination between unirradiated (control) and irradiated blood. In this follow up work, we explored the application of Raman spectroscopy and multivariate analysis to blood plasma to avoid dominant hemoglobin contributions. Peripheral blood drawn from a healthy volunteer was irradiated at 0 (control), 5 and 20 Gy using 250 kV X-rays. After a 4 hour incubation time, plasma centrifuged from the blood sample was immediately frozen at -80 deg C. Raman measurements were performed in triplicate on thawed blood plasma samples. Partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA) was utilized for multi-class differentiation between Raman spectra of 0, 5 and 20 Gy irradiated plasma. Sparse PLS-DA (sPLS-DA) provided improved dose classification after combining Raman spectral data from different batches. Biomarker information related to radiation-induced changes in blood plasma was also extracted from sPLS-DA. The outcomes of these initial studies highlight the value of Raman spectroscopy to support biodosimetry.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».