基于表面增强拉曼散射的人工智能无标记肿瘤抑制基因区分数据库的建立-光电查

基于表面增强拉曼散射的人工智能无标记肿瘤抑制基因区分数据库的建立

作者： Huayi Shi，Houyu Wang，Xinyu Meng，Runzhi Chen，Yishu Zhang，Yuanyuan Su，Yao He

机构： 苏州大学功能纳米与软物质研究院（FUNSOM）

发布年份： 2018年

更新时间： 2025-03-18 00:28:03

关键词： 表面增强拉曼散射,人工智能,肿瘤抑制基因,深度神经网络,DNA区分

摘要：

输入数据的质量与深度学习的最终性能密切相关。利用表面增强拉曼散射（SERS）方法在数据库收集和构建中的独特优势（如丰富的内在指纹信息、非侵入性数据采集过程、强抗干扰能力等），本文建立了适用于人工智能（AI）传感应用的基于SERS的脱氧核糖核酸（DNA）数据库。该数据库通过银纳米颗粒（Ag NPs）修饰的硅片（Ag NPs@Si）SERS芯片收集和分析，并通过深度神经网络（DNN）进行训练。作为概念验证应用，三种代表性肿瘤抑制基因（即p16、p21和p53片段）在无标记方式下被轻松区分。这些DNA分子的显著且可重复的SERS光谱被收集并用作DNN学习和训练的输入数据，从而实现了DNA目标的选择性区分。特定DNA目标识别的准确率达到90.28%。

结论：

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实验方法及产品解析：

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