期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于单细胞拉曼技术鉴定非结核分枝杆菌的方法研究
被引量：
4
1
作者
阮真
朱鹏飞
+7 位作者
张磊
陈荣泽
李洵融
付晓婷
黄正谷
周刚
籍月彤
廖璞
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期3468-3473,共6页
非结核分枝杆菌(NTM)是除结核分枝杆菌复合群(MTC)和麻风分支杆菌以外的分枝杆菌总称。近年来NTM导致人类感染的发病率不断上升,其感染的临床症状与MTC感染极为相似,但两者治疗方案却存在差异,临床亟须快速、准确的鉴定方法用于诊断NTM...
非结核分枝杆菌(NTM)是除结核分枝杆菌复合群(MTC)和麻风分支杆菌以外的分枝杆菌总称。近年来NTM导致人类感染的发病率不断上升,其感染的临床症状与MTC感染极为相似,但两者治疗方案却存在差异,临床亟须快速、准确的鉴定方法用于诊断NTM感染。单细胞拉曼光谱技术(SCRS)具有非标记、免培养、快速、准确、低成本等优势。据此,我们提出了一种基于显微共聚焦单细胞拉曼光谱技术鉴定NTM的方法。通过对临床常见的六种NTM(脓肿分枝杆菌、戈登分枝杆菌、偶发分枝杆菌、土分枝杆菌、鸟分枝杆菌以及堪萨斯分枝杆菌)的拉曼光谱进行处理比较,并结合峰位注释进行分析。采用无监督低维可视化的t-分布式随机邻域嵌入方法展示六种NTM的拉曼数据结构,证明其数据在低维空间上的可分性后,比较分类中常用的六种分类器[支持向量机分析(SVM)、K最近邻分类算法(KNN)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、随机森林(RF)、线性判别分析(LDA)、XG Boost]的效果。SVM和LDA在NTM分类中效果最好,分别达到了99.4%和98.8%的测试准确率;SVM仅对于堪萨斯分枝杆菌(97.96%,48/49)的分类准确性略低,其余均为100%;LDA对于脓肿分枝杆菌(95.65%,22/23)和戈登分枝杆菌(96.30%,26/27),其余也均为100%。因此,单细胞拉曼检测结合SVM分类器为NTM快速准确鉴定提供了富有潜力的新工具。
展开更多
关键词
单细胞拉曼技术
非结核分枝杆菌
病原微生物鉴定
支持向量机分析
在线阅读
下载PDF
职称材料
单细胞拉曼光谱测试分选装备研制及应用进展
被引量：
3
2
作者
刁志钿
王喜先
+2 位作者
孙晴
徐健
马波
《合成生物学》
CSCD
2023年第5期1020-1035,共16页
合成生物学的跨越式发展,取决于“设计-构建-测试-学习”(design-build-test-learn)这四大环节的突破。随着基因组测序、编辑、合成以及人工智能技术的日新月异,业界设计和构建突变体甚至人工细胞工厂的能力已经突飞猛进。然而,合成生...
合成生物学的跨越式发展,取决于“设计-构建-测试-学习”(design-build-test-learn)这四大环节的突破。随着基因组测序、编辑、合成以及人工智能技术的日新月异,业界设计和构建突变体甚至人工细胞工厂的能力已经突飞猛进。然而,合成生物学至今仍面临的困境之一便是“大体系的复杂性难以处理”,一旦体系变大,细胞表型测试与分选的工作量就非常艰巨,甚至不可完成。单细胞拉曼光谱(SCRS)技术能够在活体单细胞水平、非标记状态下识别全景信息从而分辨复杂功能表型,且具有快速、低成本、能够与下游细胞组学研究耦联等优势,被视为全新的单细胞表型识别技术。目前,基于SCRS技术强大的表型识别能力已发展了系列合成表型的测试与分选装备,并进行了广泛的应用示范,展示了其助力合成生物学表型测试与分选的巨大潜力。本文选取自主研制的单细胞拉曼光镊分选仪(RACS-Seq)、单细胞微液滴分选系统(EasySort)和高通量流式拉曼分选仪(FlowRACS)为典型仪器装备,分别概述其技术原理和技术迭代以及特色应用案例等。本文最后对当前基于SCRS技术的合成表型测试分选装备所存在的问题及潜在解决策略进行了探讨和展望。
展开更多
关键词
合成生物学
单细胞
拉曼
光谱
技术
细胞
工厂
单细胞
表型识别
高通量分选
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于单细胞拉曼技术鉴定非结核分枝杆菌的方法研究
被引量：
4
1
作者
阮真
朱鹏飞
张磊
陈荣泽
李洵融
付晓婷
黄正谷
周刚
籍月彤
廖璞
机构
重庆医科大学检验医学院
重庆市人民医院检验科
中国科学院青岛生物能源与过程研究所单细胞中心
重庆市公共卫生医疗救治中心
青岛星赛生物科技有限公司
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期3468-3473,共6页
基金
国家重大科研仪器研制项目(31827801)资助。
文摘
非结核分枝杆菌(NTM)是除结核分枝杆菌复合群(MTC)和麻风分支杆菌以外的分枝杆菌总称。近年来NTM导致人类感染的发病率不断上升,其感染的临床症状与MTC感染极为相似,但两者治疗方案却存在差异,临床亟须快速、准确的鉴定方法用于诊断NTM感染。单细胞拉曼光谱技术(SCRS)具有非标记、免培养、快速、准确、低成本等优势。据此,我们提出了一种基于显微共聚焦单细胞拉曼光谱技术鉴定NTM的方法。通过对临床常见的六种NTM(脓肿分枝杆菌、戈登分枝杆菌、偶发分枝杆菌、土分枝杆菌、鸟分枝杆菌以及堪萨斯分枝杆菌)的拉曼光谱进行处理比较,并结合峰位注释进行分析。采用无监督低维可视化的t-分布式随机邻域嵌入方法展示六种NTM的拉曼数据结构,证明其数据在低维空间上的可分性后,比较分类中常用的六种分类器[支持向量机分析(SVM)、K最近邻分类算法(KNN)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、随机森林(RF)、线性判别分析(LDA)、XG Boost]的效果。SVM和LDA在NTM分类中效果最好,分别达到了99.4%和98.8%的测试准确率;SVM仅对于堪萨斯分枝杆菌(97.96%,48/49)的分类准确性略低,其余均为100%;LDA对于脓肿分枝杆菌(95.65%,22/23)和戈登分枝杆菌(96.30%,26/27),其余也均为100%。因此,单细胞拉曼检测结合SVM分类器为NTM快速准确鉴定提供了富有潜力的新工具。
关键词
单细胞拉曼技术
非结核分枝杆菌
病原微生物鉴定
支持向量机分析
Keywords
Single-cell Raman Spectroscopy
Non-tuberculosis mycobacteria
Pathogenic microorganism identification
Support Vector Machine
分类号
O657.37 [理学—分析化学]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
单细胞拉曼光谱测试分选装备研制及应用进展
被引量：
3
2
作者
刁志钿
王喜先
孙晴
徐健
马波
机构
中国科学院青岛生物能源与过程研究所
出处
《合成生物学》
CSCD
2023年第5期1020-1035,共16页
基金
国家重点研发计划“合成生物学”重点专项(2018YFA090290)
天津市合成生物技术创新能力提升行动项目(TSBICIP-PTJS-003-05)。
文摘
合成生物学的跨越式发展,取决于“设计-构建-测试-学习”(design-build-test-learn)这四大环节的突破。随着基因组测序、编辑、合成以及人工智能技术的日新月异,业界设计和构建突变体甚至人工细胞工厂的能力已经突飞猛进。然而,合成生物学至今仍面临的困境之一便是“大体系的复杂性难以处理”,一旦体系变大,细胞表型测试与分选的工作量就非常艰巨,甚至不可完成。单细胞拉曼光谱(SCRS)技术能够在活体单细胞水平、非标记状态下识别全景信息从而分辨复杂功能表型,且具有快速、低成本、能够与下游细胞组学研究耦联等优势,被视为全新的单细胞表型识别技术。目前,基于SCRS技术强大的表型识别能力已发展了系列合成表型的测试与分选装备,并进行了广泛的应用示范,展示了其助力合成生物学表型测试与分选的巨大潜力。本文选取自主研制的单细胞拉曼光镊分选仪(RACS-Seq)、单细胞微液滴分选系统(EasySort)和高通量流式拉曼分选仪(FlowRACS)为典型仪器装备,分别概述其技术原理和技术迭代以及特色应用案例等。本文最后对当前基于SCRS技术的合成表型测试分选装备所存在的问题及潜在解决策略进行了探讨和展望。
关键词
合成生物学
单细胞
拉曼
光谱
技术
细胞
工厂
单细胞
表型识别
高通量分选
Keywords
synthetic biology
Raman spectroscopy
cell factory
single-cell phenotyping
high-throughput sorting
分类号
Q939.97 [生物学—微生物学]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于单细胞拉曼技术鉴定非结核分枝杆菌的方法研究
阮真
朱鹏飞
张磊
陈荣泽
李洵融
付晓婷
黄正谷
周刚
籍月彤
廖璞
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
单细胞拉曼光谱测试分选装备研制及应用进展
刁志钿
王喜先
孙晴
徐健
马波
《合成生物学》
CSCD
2023
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
