赤外分光法とケモメトリックスによる胚培養培地試料の妊娠に基づく分類の診断【JST・京大機械翻訳】

Zandbaaf Shima; Khanmohammadi Khorrami Mohammad Reza; Bagheri Garmarudi Amir; Hossein Rashidi Batool

文献

J-GLOBAL ID：202002244787295703 整理番号：20A1031547

赤外分光法とケモメトリックスによる胚培養培地試料の妊娠に基づく分類の診断【JST・京大機械翻訳】

Diagnosis of pregnancy based classification of embryo culture medium samples by infrared spectrometry and chemometrics

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資料名：
巻： 104 ページ： Null 発行年： 2020年
JST資料番号： H0184A ISSN： 1350-4495 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

ケモメトリックス法と組み合わせた減衰全反射Fourier変換赤外(ATR-FTIR)分光法を用いて,in vitro受精(IVF)における胚培養培地(ECM)試料を試験し,陽性と陰性妊娠を区別した。主成分分析(PCA)法を,Hotelling T2統計手順の適用による異常値検出として,中間IRスペクトルに適用することに成功した。階層的凝集クラスタアルゴリズム(HACA),線形教師付きパターン認識技術としてのクラス類似性のソフト独立モデリング(SIMCA),局所分類器としての結合最近傍(BNN)および非線形技術としての逆伝搬人工ニューラルネットワーク(CP-ANN)のような教師なしおよび教師つきパターン認識技術を,分類および差別化のためのスペクトルデータ解析に用いた。また,可変減少としての遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて,診断モデルを開発した。全部で46のECM試料を3000~1000cm-1のスペクトル領域で調べた。精度(ACC),誤差率(ER),感度(Sens),特異性(Spec)および非誤り率(NER)を含む分類効率パラメータを計算した。GA-BNNアルゴリズムを用いて,92.00%の分類ACCと8.300%のERを得たが,GA-CP-ANNとGA-SIMCAアルゴリズムは,それぞれ,試験セットに対してACCとERの93.00%と5.00%を提供した。本研究の結果は,赤外データを用いたGA-SIMCAとGA-CP-ANNケモメトリックス法が許容できる結果を達成したことを示した。また,両方の方法は,それぞれ100.00%と91.00%のSens率,および予測試験における陽性妊娠サンプル(クラス1)と負のもの(クラス2)に対して,91.00%と100.00%のSpec率を提供することができた。一般的に,提案した方法の主な利点は,約15日後の胚移植(ET)後の血清β-サブユニットヒト絨毛性ゴナドトロピン(β-hCG)レベルに基づくECM試料の分類と識別のための信頼できる,迅速で,簡単で正確な方法として表すことができた。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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赤外・遠赤外領域の測光と光検出器 , 光導電素子

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