Reconstruction of Raman Spectra of Biochemical Mixtures Using Group and Basis Restricted Non-Negative Matrix Factorization
Notice bibliographique
Résumé
Raman spectroscopy is a useful tool for obtaining biochemical information from biological samples. However, interpretation of Raman spectroscopy data in order to draw meaningful conclusions related to the biochemical make up of cells and tissues is often difficult and could be misleading if care is not taken in the deconstruction of the spectral data. Our group has previously demonstrated the implementation of a group- and basis-restricted non-negative matrix factorization (GBR-NMF) framework as an alternative to more widely used dimensionality reduction techniques such as principal component analysis (PCA) for the deconstruction of Raman spectroscopy data as related to radiation response monitoring in both cellular and tissue data. While this method provides better biological interpretability of the Raman spectroscopy data, there are some important factors which must be considered in order to provide the most robust GBR-NMF model. We here evaluate and compare the accuracy of a GBR-NMF model in the reconstruction of three mixture solutions of known concentrations. The factors assessed include the effect of solid versus solutions bases spectra, the number of unconstrained components used in the model, the tolerance of different signal to noise thresholds, and how different groups of biochemicals compare to each other. The robustness of the model was assessed by how well the relative concentration of each individual biochemical in the solution mixture is reflected in the GBR-NMF scores obtained. We also evaluated how well the model can reconstruct original data, both with and without the inclusion of an unconstrained component. Overall, we found that solid bases spectra were generally comparable to solution bases spectra in the GBR-NMF model for all groups of biochemicals. The model was found to be relatively tolerant of high levels of noise in the mixture solutions using solid bases spectra. Additionally, the inclusion of an unconstrained component did not have a significant effect on the deconstruction, on the condition that all biochemicals in the mixture were included as bases chemicals in the model. We also report that some groups of biochemicals achieve a more accurate deconstruction using GBR-NMF than others, likely due to similarity in the individual bases spectra.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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.
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 ».