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Enregistrement W4411210708 · doi:10.26434/chemrxiv-2025-zvz1c

Gaining quantitative fidelity from Raman spectra in regimesof large and varying fluorescence

2025· preprint· en· W4411210708 sur OpenAlexaff
Mahsa Zarei, Austin Rothwell, Luke Melo, Sadegh Shokatian, Edward R. Grant

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSpectroscopy Techniques in Biomedical and Chemical Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaman spectroscopyFluorescenceFidelityHigh fidelityAnalytical Chemistry (journal)ChemistryComputer sciencePhysicsOpticsEnvironmental chemistryAcousticsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While Raman spectroscopy offers notable experimental advantages as a probe of complex mixtures, its application in practice often confronts samples that present an overwhelming fluorescence background. Here, we explore the efficacy of two particular Raman spectrometric strategies for quantitative analysis under conditions of high fluorescence interference. Calling upon very large datasets, we compare conventional Raman spectroscopy and Shifted Excitation Raman Difference Spectroscopy (SERDS) in an effort to determine which approach best overcomes obstacles presented by fluorescence under various experimental conditions. SERDS subtracts Raman spectra acquired at slightly different excitation wavelengths, which ideally removes an invariant fluorescence background. However, a question remains as to whether this difference waveform or the original spectrum, including the fluorescence, determines the sample composition with better accuracy. Calling upon stochastic simulations, we have constructed a 12- million spectrum database referring to binary mixtures of benzophenone and alanine in a fluorescent matrix representative of various experimental scenarios. We have found that multivariate regression models for the sample composition drawing upon conventional Raman libraries often achieve comparable or better prediction accuracy than SERDS for most fluorescence scenarios. The visually enhanced SERDS spectra do not necessarily translate to more accurate quantitative results. However, SERDS does outperform conventional Raman in scenarios involving highly variable, uncorrelated fluorescence backgrounds, effectively minimizing those challenging interferences. Both methods significantly benefit from preprocessing techniques such as Asymmetric Least Squares (ALS) and Discrete Wavelet Transforms (DWT), which enhance predictive accuracy by reducing baseline noise. This study emphasizes the importance of selecting the appropriate Raman analysis strategy based on specific fluorescence conditions, challenges assumptions about the superiority of visually distinct SERDS spectra, and provides new insights into leveraging Raman spectroscopy in real-world, fluorescence-rich environments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,334 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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