論文の概要: A Graph Based Raman Spectral Processing Technique for Exosome Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15324v1
• Date: Mon, 21 Apr 2025 09:19:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-01 02:12:17.992397
• Title: A Graph Based Raman Spectral Processing Technique for Exosome Classification
• Title（参考訳）: エキソソーム分類のためのグラフベースラマン分光処理技術
• Authors: Vuong M. Ngo, Edward Bolger, Stan Goodwin, John O'Sullivan, Dinh Viet Cuong, Mark Roantree,
• Abstract要約: バイオニクス」アプローチは個々のバイオマーカーに好まれる。 ラマン分光法はエキソソーム分析に有効であるが、高濃度の試料が必要であり、脂質やタンパク質に対する感受性が制限されている。 本研究ではNeo4jグラフデータベースを活用し,エキソソームの3,045ラマンスペクトルを整理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4749981032986242
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Exosomes are small vesicles crucial for cell signaling and disease biomarkers. Due to their complexity, an "omics" approach is preferable to individual biomarkers. While Raman spectroscopy is effective for exosome analysis, it requires high sample concentrations and has limited sensitivity to lipids and proteins. Surface-enhanced Raman spectroscopy helps overcome these challenges. In this study, we leverage Neo4j graph databases to organize 3,045 Raman spectra of exosomes, enhancing data generalization. To further refine spectral analysis, we introduce a novel spectral filtering process that integrates the PageRank Filter with optimal Dimensionality Reduction. This method improves feature selection, resulting in superior classification performance. Specifically, the Extra Trees model, using our spectral processing approach, achieves 0.76 and 0.857 accuracy in classifying hyperglycemic, hypoglycemic, and normal exosome samples based on Raman spectra and surface, respectively, with group 10-fold cross-validation. Our results show that graph-based spectral filtering combined with optimal dimensionality reduction significantly improves classification accuracy by reducing noise while preserving key biomarker signals. This novel framework enhances Raman-based exosome analysis, expanding its potential for biomedical applications, disease diagnostics, and biomarker discovery.
• Abstract（参考訳）: エキソソームは細胞シグナルや疾患バイオマーカーに不可欠な小胞である。 その複雑さのため、個々のバイオマーカーには「オミクス」アプローチが好ましい。 ラマン分光法はエキソソーム分析に有効であるが、高濃度の試料が必要であり、脂質やタンパク質に対する感受性が制限されている。 表面のラマン分光法はこれらの課題を克服するのに役立つ。 本研究ではNeo4jグラフデータベースを用いてエキソソームの3,045のラマンスペクトルを整理し,データの一般化を促進する。 スペクトル分析をさらに洗練するために,PageRankフィルタを最適次元化と統合した新しいスペクトルフィルタリング法を提案する。 この方法により特徴選択が向上し、分類性能が向上する。 具体的には,高血糖,低血糖,正常エキソソームのそれぞれをラマンスペクトルと表面に基づいて分類し,それぞれ0.76および0.857の精度を10倍のクロスバリデーションで達成した。 この結果から,グラフベースのスペクトルフィルタリングと最適次元の低減が相まって,キーバイオマーカー信号の保存とノイズ低減による分類精度が向上することが示唆された。 この新しいフレームワークは、Ramanベースのエキソソーム解析を強化し、生体医学的応用、疾患診断、バイオマーカー発見の可能性を拡大する。

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