减弱总反射里埃变换红外光谱用于从人类指甲中进行长期酒精消费的法医查
Bilkis Mitu1, Migdalia Cerda1, Radovan Hrib2,3
1Department of Environmental Toxicology, Texas Tech University, Lubbock, Texas 79409, United States.
福利埃变换红外 (FT-IR) 光谱和机器学习可以从指甲剪切物中检测长期的酒精消费. 这种新的方法实现了100%的准确性,根据他们的酒精摄入量对捐赠者进行分类.
科学领域:
- 法医科学 法医科学 法医科学
- 分析化学 分析化学
- 生物分子分析
背景情况:
- 福利埃变换红外 (FT-IR) 谱学提供高质量,可重复的数据,样本准备最小的法医分析.
- 人类指甲甲含有复杂的生物分子结构和捕获的代谢物,在空间和时间上有所不同.
- 机器学习 (ML) 可以通过创建分类模型和提取有价值的信息来增强光谱分析.
研究的目的:
- 开发和验证一种使用减弱总反射FT-IR (ATR FT-IR) 光谱和ML检测长期酒精消耗的指甲剪切物新的方法.
- 评估化学测量分析在人类指甲样本中对酒精消费模式的分类中的有效性.
- 为了证明ATRFT-IR光谱作为法医毒理学的非侵入性工具的潜力.
主要方法:
- 收集和ATRFT-IR光谱分析来自63名捐赠者的指甲切片.
- 机器学习工具的应用,特别是部分最小方程区分分析 (PLS-DA),用于化学分析.
- 使用独立数据集验证分类模型,以评估预测准确性.
主要成果:
- PLS-DA模型在分类与酒精消费相关的个体光谱方面达到91%的准确性.
- 在预测捐赠者水平的酒精消耗时,获得了100%的准确率.
- 该研究成功地区分了经常饮酒和不饮酒的捐赠者.
结论:
- 与ML相结合的ATRFT-IR光谱学提供了一个非常准确的方法,通过指甲剪切来评估长期的酒精消费.
- 这项概念验证研究表明了使用FT-IR光谱学用于法医应用的指甲分析的潜力.
- 开发的方法提供了一种非侵入性,可靠的方法来检测习惯性饮酒量.
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