将SERS映射与化学测量相结合,用于从患者样本中准确量化甲状腺
Peihuan He1, Elodie Dumont2, Yaman Göksel2
1Center for Intelligent Drug Delivery and Sensing Using Microcontainers and Nanomechanics (IDUN), Department of Health Technology, Technical University of Denmark, Kgs. Lyngby, 2800, Denmark; School of Grain Science and Technology, Jiangsu University of Science and Technology, Zhenjiang 212100, PR China; School of Food and Biological Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, PR China; School of Materials Science and Engineering, Jiangsu University of Science and Technology, Zhenjiang 212100, PR China.
Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
|October 20, 2023
概括
一种新的多变量数据分析策略改善了复杂样品的定量表面增强拉曼散射 (SERS). 这种方法提高了在患者样本中检测甲状腺酸盐 (MTX) 的灵敏度,可重复性和准确性.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 频谱学是一种光谱学.
- 化学测量 化学测量 化学测量
背景情况:
- 定量表面增强拉曼散射 (SERS) 通常依赖于单个光谱和单变量分析,限制了复杂矩阵的准确性.
- 复杂样本中的表面污染和分析剂竞争阻碍了传统的单变量SERS数据分析.
- 需要先进的数据分析策略,利用全谱信息进行可靠的SERS量化.
研究的目的:
- 开发和验证一种多变量数据分析策略,用于对甲状腺酸盐 (MTX) 的定量SERS映射.
- 优化SERS数据处理,包括基线校正,波长选择和像素细分.
- 通过使用SERS在患者样本中准确有效量化MTX.
主要方法:
- 开发SERS地图的多变量分析工作流程,包括基线校正 (标准正常变量转换,Savitzky-Golay平滑) 和遗传算法波长选.
- 部分最小平方回归用于定量模型构建的应用.
- 使用MTX增值商业血清进行模型校准,避免需要增值患者样本.
主要成果:
- 优化的多变量方法在单变量分析中表现出优越的性能.
- 获得了30%的灵敏度改善,MTX的检测极限为5.7μM.
- 显示了25%更高的可重现性 (15.6%的平均相对标准变化) 和110%更好的准确性 (-10.5%的平均预测误差).
结论:
- 开发的多变量SERS分析策略为复杂矩阵中的分析物量化提供了强大的和高效的方法.
- 与传统的单变量方法相比,这种方法显著提高了灵敏度,可重现性和准确性.
- 该策略通过使用商业血清进行模型校准来实现节省时间和资源的定量分析.
