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J-GLOBAL ID：202202249379533693   整理番号：22A0972076

機械学習による生細胞と死細胞の無標識識別のためのカーボンナノチューブセンサアレイ【JST・京大機械翻訳】

A Carbon Nanotube Sensor Array for the Label-Free Discrimination of Live and Dead Cells with Machine Learning

著者 (8件)： Liu Zhengru (Department of Chemistry, University of Pittsburgh, Pennsylvania, United States) ,  Shurin Galina V. (Department of Pathology, University of Pittsburgh Medical Center, Pennsylvania, United States) ,  Bian Long (Department of Chemistry, University of Pittsburgh, Pennsylvania, United States) ,  White David L. (Department of Chemistry, University of Pittsburgh, Pennsylvania, United States) ,  Shurin Michael R. (Department of Pathology, University of Pittsburgh Medical Center, Pennsylvania, United States) ,  Shurin Michael R. (Department of Immunology, University of Pittsburgh Medical Center, Pennsylvania, United States) ,  Star Alexander (Department of Chemistry, University of Pittsburgh, Pennsylvania, United States) ,  Star Alexander (Department of Bioengineering, University of Pittsburgh, Pennsylvania, United States)
資料名： Analytical Chemistry  (Analytical Chemistry)
巻： 94  号： 8  ページ： 3565-3573  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0395A  ISSN： 0003-2700  CODEN： ANCHAM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 頑健な細胞認識戦略の開発は生化学研究で重要であるが,明確な標的分子の欠如はいくつかの応用でボトルネックを創り出す。本論文では,生きているおよび死んだ哺乳類細胞の無標識識別のために,カーボンナノチューブセンサアレイを構築した。3種類のカーボンナノチューブ電界効果トランジスタを作製し,線形判別解析(LDA)とサポートベクトルマシン(SVM)によるモデル訓練のための移動特性曲線から異なる特徴を抽出した。Liveおよび死細胞は,アルゴリズムとしてLDAを用いて各センサ群で90%以上のサンプルで正確に分類された。交差確認(RFECV)法による再帰的特徴除去を適用して,過剰適合を処理し,モデルを最適化し,そして,モデルを,モデル最適化後に,4つの特徴およびより高い検証精度(最大97.9%)で,首尾よく分類することができた。また,RFECV法は分類における重要な特徴を明らかにし,分類における異なるセンシング機構の関与を示した。最後に,最適化LDAモデルを87.5~93.8%の精度で未知試料の予測に適用し,生死細胞試料が構築したモデルでよく認識できることを示した。Copyright 2022 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  線形性 ,  判別分析 ,  *標識法 ,  特性曲線 ,  分子認識 ,  センサアレイ ,  *機械学習 ,  *カーボンナノチューブ ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 標的分子 ,  *生細胞 ,  *死細胞 ,  *無標識 ,  哺乳類細胞 ,  細胞認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 分析機器  (CC02020S) ,  電気分析一般  (CC05010C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  生細胞 ,  死細胞 ,  無標識 ,  識別