Gaining quantitative fidelity from Raman spectra in regimesof large and varying fluorescence
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».