亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Rapid and label‐free identification of different cancer types based on surface‐enhanced Raman scattering profiles and multivariate statistical analysis

拉曼散射 线性判别分析 癌细胞 拉曼光谱 主成分分析 细胞 材料科学 多元统计 癌症 生物系统 化学 生物 人工智能 计算机科学 光学 生物化学 遗传学 机器学习 物理
作者
Yuan Fang,Taifeng Lin,Zheng Dang,Ye Zhu,Limin Wang,Yingying Fu,Huiqin Wang,Xihao Wu,Ping Zhang
出处
期刊:Journal of Cellular Biochemistry [Wiley]
卷期号:122 (2): 277-289 被引量:9
标识
DOI:10.1002/jcb.29857
摘要

Abstract Rapid detection and classification of cancer cells with label‐free and non‐destructive methods are helpful for rapid screening of cancer patients in clinical settings. Here, surface‐enhanced Raman scattering (SERS) was used for rapid, unlabeled, and non‐destructive detection of seven different cell types, including human cancer cells and non‐tumorous cells. Au nanoparticles were used as enhanced substrates and directly added to cell surfaces. The single cellular SERS signals could be easily and stably collected in several minutes, and the cells maintained structural integrity over one hour. Different types of cells had unique Raman phenotypes. By applying multivariate statistical analysis to the Raman phenotypes, the cancer cells and non‐tumorous cells were accurately identified. The high sensitivity enabled this method to discriminate subtle molecular changes in different cell types, and the accuracy reached 81.2% with principal components analysis and linear discriminant analysis. The technique provided a rapid, unlabeled, and non‐destructive method for the detection and identification of various cancer types.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
nini完成签到,获得积分10
3秒前
图样图森破完成签到 ,获得积分10
3秒前
5秒前
阿腾发布了新的文献求助10
7秒前
naomic完成签到,获得积分10
9秒前
快乐的C发布了新的文献求助10
9秒前
13秒前
HFT完成签到,获得积分10
13秒前
寻桃阿玉完成签到 ,获得积分10
14秒前
金奥博发布了新的文献求助10
15秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
Hello应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
小蘑菇应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
16秒前
善学以致用应助快乐的C采纳,获得10
19秒前
入戏太深完成签到,获得积分10
19秒前
24秒前
抚琴祛魅完成签到 ,获得积分10
25秒前
复杂冬亦完成签到,获得积分10
26秒前
29秒前
33秒前
35秒前
小蘑菇发布了新的文献求助10
35秒前
38秒前
38秒前
风华正茂完成签到,获得积分20
42秒前
万能图书馆应助lalalatiancai采纳,获得10
48秒前
李末完成签到 ,获得积分10
48秒前
49秒前
50秒前
888完成签到 ,获得积分10
53秒前
卫三发布了新的文献求助10
56秒前
57秒前
可爱的函函应助小黑板采纳,获得10
58秒前
SciGPT应助Shego采纳,获得30
58秒前
脑洞疼应助羊羔蓉采纳,获得10
59秒前
SCI的李完成签到 ,获得积分10
1分钟前
lalalatiancai发布了新的文献求助10
1分钟前
123456完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
传播真理奋斗不息——中共中央编译局成立50周年纪念文集(1953—2003) 700
Technologies supporting mass customization of apparel: A pilot project 600
武汉作战 石川达三 500
Chinesen in Europa – Europäer in China: Journalisten, Spione, Studenten 500
Arthur Ewert: A Life for the Comintern 500
China's Relations With Japan 1945-83: The Role of Liao Chengzhi // Kurt Werner Radtke 500
Two Years in Peking 1965-1966: Book 1: Living and Teaching in Mao's China // Reginald Hunt 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3811626
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3355942
关于积分的说明 10378484
捐赠科研通 3072849
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1687758
邀请新用户注册赠送积分活动 811781
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 766839