Quantification of Sensitivity and Specificity in a Laser-Induced Breakdown Spectroscopy Diagnostic Assay for Pathogenic Bacteria Detection and Classification
Notice bibliographique
Résumé
Laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) is a laser-based spectrochemical technique that allows a near-instantaneous measurement of the elemental composition of a target by making time-resolved spectroscopic analyses of laser-induced ablation plasmas. Utilizing nanosecond laser pulses and a broadband high-resolution Echelle spectrometer, high signal-to-noise optical emission spectra can be obtained from almost any desired target. When the ablation target contains bacterial cells, the inorganic elements present in the bacterial cells (phosphorous, magnesium, calcium, and sodium) can be used to discriminate the bacteria on the basis of their atomic emission spectrum alone. Currently, we deposit bacterial cells onto a nitrocellulose filtration medium by centrifuging very low titer liquid specimens through a custom-fabricated centrifuge tube insert device. Prior to centrifugation, the bacteria cells are obtained by swabbing abiotic surfaces upon which a known number of bacteria cells have been deposited. The cells are then shaken off the disposable pathology swabs into a water suspension in a vortex mixing instrument. Spectra from five different bacterial pathogens and pathogen surrogates (Staphylococcus epidermidis, Escherichia coli, Mycobacterium smegmatis, Pseudomonas aeruginosa, and Enterococcus faecalis) and sterile water control specimens have been obtained along with spectra from sterile deionized water control specimens. This presentation will detail our efforts to identify and optimize chemometric algorithms for the autonomous classification of unknown spectra. Algorithms such as principal component analysis (PCA), discriminant function analysis (DFA), partial least squares discriminant analysis (PLSDA), and artificial neural networks (ANN) have been investigated. Rates of sensitivity and specificity have been determined and will be presented for the various techniques. Efforts to use chemometric algorithms to discriminate low-titer suspensions from blank water specimens and thus calculate limits of detection and limits of identification will also be discussed.
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 distillée sur la base complète
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».