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深度學(xué)習(xí)技術(shù)的可編程比色傳感芯片提供了“端到端”分析策略

微流控 ? 來(lái)源:分析人 ? 作者:分析人 ? 2022-11-17 09:12 ? 次閱讀
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生物流體(如血液、尿液或汗液)中含有多種代謝組分且不同人體之間存在個(gè)體差異性,對(duì)快速便捷、準(zhǔn)確高效的臨床分析或健康評(píng)估提出了巨大挑戰(zhàn)。與其他生物流體相比,汗液在無(wú)需刺穿皮膚的前提下,即可在人體表皮輕松收集,因而日益受到關(guān)注。然而,目前基于電化學(xué)阻抗譜、高效液相色譜的汗液生物標(biāo)志物檢測(cè)方法因需要專業(yè)的實(shí)驗(yàn)設(shè)備、復(fù)雜的樣品前處理流程和訓(xùn)練有素的技術(shù)人員而受到限制。與上述方法相比,比色傳感分析技術(shù)具有檢測(cè)速度快、靈敏度高、耗材較少等優(yōu)勢(shì)而受到廣泛關(guān)注。但是,目前所報(bào)道的大多數(shù)比色傳感分析技術(shù)存在染料泄露、顯色不均和化學(xué)擴(kuò)散等缺陷。

近期,暨南大學(xué)李風(fēng)煜教授課題組報(bào)道了一種深度學(xué)習(xí)技術(shù)輔助的可編程比色傳感芯片,用于快速檢測(cè)汗液中的多種生物標(biāo)志物(葡萄糖、乳酸等)。相關(guān)成果以“Explainable Deep-Learning-Assisted Sweat Assessment via a Programmable Colorimetric Chip”為題發(fā)表在國(guó)際化學(xué)權(quán)威雜志Analytical Chemistry上。論文的第一作者為暨南大學(xué)化學(xué)與材料學(xué)院2020級(jí)研究生劉志浩,通訊作者為暨南大學(xué)化學(xué)與材料學(xué)院徐慧華副教授、孟建新教授和李風(fēng)煜教授。

具體來(lái)看,研究人員設(shè)計(jì)了一種由海藻酸鈉-氯化鈣膠囊微球組成的可編程比色傳感芯片,實(shí)現(xiàn)了對(duì)來(lái)自不同汗液的多種生物標(biāo)志物的準(zhǔn)確分類和量化分析。通過(guò)收集4600張比色響應(yīng)圖像作為數(shù)據(jù)集,研究人員比較了2種深度學(xué)習(xí)算法和7種機(jī)器學(xué)習(xí)算法。其中,隸屬深度學(xué)習(xí)算法的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可對(duì)汗液中的多種生物標(biāo)志物實(shí)現(xiàn)100%準(zhǔn)確分類和量化分析。而深度學(xué)習(xí)輔助的比色傳感芯片與傳統(tǒng)分析方法對(duì)實(shí)際汗液的檢測(cè)結(jié)果的匹配度為91.0%~99.7%。此外,將類激活映射機(jī)制用于可視化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的內(nèi)部決策機(jī)制,有助于解釋所設(shè)計(jì)的可編程比色傳感芯片的合理性。

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總體而言,該深度學(xué)習(xí)技術(shù)輔助的可編程比色傳感芯片提供了一種“端到端”的分析策略,促進(jìn)了實(shí)驗(yàn)軟件設(shè)計(jì)和原理優(yōu)化,為臨床監(jiān)測(cè)、疾病預(yù)防,科學(xué)發(fā)現(xiàn)提供了新的研究方向。

審核編輯:郭婷

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原文標(biāo)題:深度學(xué)習(xí)技術(shù)輔助的可編程比色傳感芯片,用于汗液中多種生物標(biāo)志物的快速檢測(cè)

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