从光谱到签名:用ATR-FTIR和机器学习检测人类指甲中的芬太尼
Aubrey Barney1, Václav Trojan2,3, Radovan Hrib2,4
1Department of Environmental Toxicology, Texas Tech University, Lubbock, TX 79409, USA.
Sensors (Basel, Switzerland)
|January 11, 2025
概括
人类指甲分析可以检测芬太尼的使用. 结合ATR-FTIR光谱学和机器学习,准确地区分了芬太尼使用者和非使用者,显示指甲是一个可行的毒理样本.
科学领域:
- 法医毒理学 法医毒理学
- 分析化学是一种分析化学.
- 机器学习应用程序 机器学习应用程序
背景情况:
- 人类指甲越来越多地被认为是有毒学分析的有价值矩阵,因为它们的质素成分.
- 滥用芬太尼造成了严重的公共卫生危机,需要可靠的检测方法.
研究的目的:
- 调查减弱总反射度里埃变换红外光谱 (ATR-FTIR) 谱学与机器学习相结合的有效性,以区分芬太尼使用与指甲样本.
- 为了确定人类指甲作为芬太尼毒理学可行的样本类型.
主要方法:
- 使用ATR-FTIR光谱学分析人类指甲样本中的芬太尼.
- 开发和应用机器学习模型,特别是部分最小平方差分分析 (PLS-DA) 和支持矢量机器差分分析 (SVM-DA),用于样本分类.
- 基于整体准确性和捐赠者级别分类的评估模型性能.
主要成果:
- 实现了高准确率:84.8%的PLS-DA和81.4%的SVM-DA在分化样本.
- 在捐赠者层面获得了完美的分类 (100%),成功地区分了使用芬太尼和不使用芬太尼的人.
- 通过指甲分析证明了联合技术的潜力,通过指甲分析识别芬太尼暴露.
结论:
- 与机器学习相结合的ATR-FTIR光谱学提供了一种有效的方法,通过指甲分析来区分芬太尼的使用.
- 人类指甲样本是芬太尼毒理学查的合适和可行的基准.
- 这种方法为法医和临床毒理学提供了一个有前途的工具,有助于检测滥用芬太尼.
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