Обнаружение и анализ белковых соединений на основе рамановского рассеяния и машинного обучения

Белки являются важными компонентами человеческого организма, выполняя решающую роль в функционировании клеток: катализируют химические реакции и формируют клеточные структуры. Дисбаланс белкового обмена может иметь серьезные последствия, такие как нарушение иммунитета и изменение активности желез. Обнаружение различных биологических соединений представляет собой проблему из-за их сложных межмолекулярных связей, а традиционные методы, такие как иммуноанализ и хроматография, не всегда могут дать точные результаты. Представленное исследование направлено на преодоление этих ограничений путем внедрения подхода, который объединяет рамановскую спектроскопию и машинное обучение для точной идентификации белковых соединений. Эта методика направлена ​​на минимизацию ошибок в количественном и качественном анализе и обеспечение систематического исследования белковых соединений. Полученные в ходе тестирования алгоритма на полученных в ходе экспериментов данных результаты свидетельствуют о возможности применения такой методики для более чем 10 веществ-аналитов и достижении точности свыше 90%. Сформированная таким образом методика работы с экспериментальными данными с использованием средств искусственного интеллекта может лечь в основу создания эффективных платформ и устройств для применения не только в научной сфере, но и также в сферах медицины, сельского хозяйства, пищевой безопасности.