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An Alloy Platform of Dual‐Fingerprints for High‐Performance Stroke Screening

材料科学 多路复用 仿形(计算机编程) 计算机科学 电信 操作系统
作者
Weikang Shu,Mengji Zhang,Chaoqi Zhang,Rongxin Li,Congcong Pei,Yu‐Jia Zeng,Liang Zhao,Jing Zhao,Jingjing Wan
出处
期刊:Advanced Functional Materials [Wiley]
卷期号:33 (5) 被引量:9
标识
DOI:10.1002/adfm.202210267
摘要

Abstract A multi‐modal serum profiling platform holds promise for precision diagnosis of diseases. Still, advanced tools are in demand to deliver the multi‐modal serum profiling. Herein, a bimodal spectrometric protocol is designed for stoke serum profiling using an alloy platform, by integrating label‐free surface‐enhanced Raman spectroscopy (SERS) and laser desorption/ionization mass spectrometry (LDI‐MS). The PdAu@Au concave cube with a wide localized surface plasmonic resonance (LSPR) range simultaneously enhances the signals from SERS and LDI‐MS, enabling high‐throughput co‐detection of vibrational and metabolic fingerprints of 0.1 µL serum in 2 min with simple pretreatment. Further, a dual‐fingerprints screening model of stroke is constructed, by adaptive machine learning with a programming nonlinear fitting model. The area under the curve are 0.949 (0.917–0.977, 95% confidence interval (CI)) and 0.911 (0.812–0.984, 95% CI), in the discovery and validation cohorts, respectively. Finally, five metabolites are identified that correlated to SERS signals and mapped the relevant pathways. This study features high performance in terms of throughput, speed, sample volume, and accuracy, providing new insight into the construction of multiplexed characterization platforms for precision diagnostic.
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