基于相关性的干血清FTIR光谱的定量分析分析-间隔随机青-部分最小平方
Ruojing Zhang1, Xianwen Zhang2, Hongrui Guo1
1College of Biomedical Engineering, South-Central MinZu University, Wuhan 430074, China; Key Laboratory of Cognitive Science, State Ethnic Affairs Commission, Wuhan 430074, China; Hubei Key Laboratory of Medical Information Analysis and Tumor Diagnosis &Treatment, Wuhan 430074, China.
红外光谱学提供了一种无试剂的方法,可以同时量化九个主要的血清成分. 这种新的方法,使用相关性分析-间隔随机青-部分最小平方 (CA-IRF-PLS),为临床诊断提供快速而准确的结果.
科学领域:
- 生物化学 生化学
- 分析化学 分析化学
- 频谱学是一种光谱学.
背景情况:
- 血清生物化学标记对于临床诊断至关重要,但通常涉及昂贵的试剂和漫长的分析时间.
- 红外光谱学为血清提供了一个无试剂,快速和同时的多参数分析替代方案.
- 目前用于血清成分量化的方法可能昂贵且耗时.
研究的目的:
- 探索干燥血清红外光谱和生物化学参数之间的关系.
- 通过使用干燥的血清红外光谱,研究同时量化九个主要血清成分的可行性.
- 开发一种新的,快速和准确的实时血清成分测定方法.
主要方法:
- 收集了66名健康受试者的血清样本.
- 使用相关性分析来确定葡萄糖,蛋白质和脂质的相关光谱带.
- 利用间隔随机青 (IRF) 算法来选择最佳波数,并构建部分最小平方 (PLS) 定量模型 (CA-IRF-PLS).
主要成果:
- 成功量化了九个主要血清成分,包括葡萄糖,总蛋白质,脂质和脂蛋白,准确度很高.
- 在测试组中实现的相关系数 (Rp) 从0.8892到0.9941.
- 与传统的PLS和SPA-PLS方法相比,开发的CA-IRF-PLS方法显示出更高的性能.
结论:
- 该CA-IRF-PLS方法能够从干燥的血清红外光谱中快速准确量化多个血清成分.
- 这种技术为临床诊断提供了一个有前途,具有成本效益和高效的替代方案.
- 该研究提出了一种新的方法,用于实时确定血清中的临床参数.
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