拉曼光谱

本研究针对三种最具致病性的沙门氏菌血清型，使用拉曼光谱获取其光谱数据，选择适合解决多分类问题的卷积神经网络（CNN）对拉曼光谱数据进行深入挖掘和分析。比较了五种光谱预处理方法，Savitzky-Golay平滑（SG），多元散射校正（MSC），标准正态变量（SNV）和希尔伯特变换（HT）对CNN模型预测能力的影响。采用准确度（ACC）、精度、召回率和F1得分 4种机器学习评价指标来评估不同预处理方法下的模型性能。

采用激光共聚焦拉曼技术与基于DFT的拉曼光谱相结合，准确分析了植物油的成分，并识别出低成本的仿制橄榄油。

今天给大家介绍一篇由Shuaishuai Yan等人，于2021年5月1日上发表在Talanta（IF=6.057）的一篇研究性文章。该文章表明拉曼光谱结合基于指纹的机器学习是快速诊断病原菌的一种前瞻性策略。在这项研究中，在单细胞水平上获得了常见菌株单细胞拉曼光谱（SCRS）。然后，利用核主成分分析(KPCA)提取原始数据的非线性特征，并利用决策树（DT）算法在血清型水平上对单个细菌细胞进行评价和识别。

今天介绍一篇来自罗马尼亚国家同位素和分子技术研究与发展研究所的Camelia Berghian-Grosan和Dana Alina Magdas于2020年5月21日在Talanta发表的文章。该文章是基于拉曼光谱结合机器学习算法建立食用油快速检测方法，不仅实现了掺假的定性检测，而且对掺假量也进行了初步估计。