論文の概要: Label-free SERS Discrimination of Proline from Hydroxylated Proline at Single-molecule Level Assisted by a Deep Learning Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18935v1
- Date: Wed, 25 Dec 2024 15:46:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-30 17:24:26.314215
- Title: Label-free SERS Discrimination of Proline from Hydroxylated Proline at Single-molecule Level Assisted by a Deep Learning Model
- Title（参考訳）: 深層学習モデルを用いた1分子レベルでの水酸化プロリンからのプロリンのラベルフリーSERS判別
- Authors: Yingqi Zhao, Kuo Zhan, Pei-Lin Xin, Zuyan Chen, Shuai Li, Francesco De Angelis, Jianan Huang,
- Abstract要約: ハイドロキシル化プロリンから低収率のハイドロキシル化プロリンを識別することは、疾患のモニタリングやeval-uating治療の成果に不可欠である。
プラズモンナノ孔センサは表面増強ラマン分光法(SERS)により単一分子感度のヒドロキシ化を検出することができるが、単一分子信号の内在的な変動に悩まされる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1368676713971
- License:
- Abstract: Discriminating the low-abundance hydroxylated proline from hydroxylated proline is crucial for monitoring diseases and eval-uating therapeutic outcomes that require single-molecule sensors. While the plasmonic nanopore sensor can detect the hydrox-ylation with single-molecule sensitivity by surface enhanced Raman spectroscopy (SERS), it suffers from intrinsic fluctuations of single-molecule signals as well as strong interference from citrates. Here, we used the occurrence frequency histogram of the single-molecule SERS peaks to extract overall dataset spectral features, overcome the signal fluctuations and investigate the citrate-replaced plasmonic nanopore sensors for clean and distinguishable signals of proline and hydroxylated proline. By ligand exchange of the citrates by analyte molecules, the representative peaks of citrates decreased with incubation time, prov-ing occupation of the plasmonic hot spot by the analytes. As a result, the discrimination of the single-molecule SERS signals of proline and hydroxylated proline was possible with the convolutional neural network model with 96.6% accuracy.
- Abstract（参考訳）: ハイドロキシル化プロリンから低収率のヒドロキシル化プロリンを識別することは、単一分子センサーを必要とする疾患やeval-uatingな治療結果の監視に不可欠である。
プラズモンナノ孔センサは表面増強ラマン分光法(SERS)により単一分子感度のヒドロキシ化を検出することができるが、単一分子信号の内在的な変動やクエン酸からの強い干渉に悩まされる。
そこで本研究では, 単一分子SERSピークの出現頻度ヒストグラムを用いて, 全体スペクトルの特徴を抽出し, 信号の変動を克服し, プロリンおよび水酸化プロリンのクリーンかつ識別可能な信号に対して, クエン酸基置換型プラズモンナノ孔センサについて検討した。
電解質分子によるクエン酸のリガンド交換により, クエン酸の代表ピークはインキュベーション時間とともに減少し, 分析液によるプラスモニックホットスポットの占有が促進された。
その結果、96.6%の精度で畳み込みニューラルネットワークモデルにより、プロリンと水酸化プロリンの単一分子SERS信号の識別が可能となった。
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