Классификация шиповидных белков коронавируса на основе спектроскопии комбинационного рассеяния света и глубокого машинного обучения и ее интерпретативный анализ

Mo W. , Wen J. , Huang J. , Yang Y. , Zhou M. , Ni S. , Le W. , Wei L. , Qi D. , Wang S. , Su J. , Wu Y. , Zhou W. , Du K. , Wang X. , Zhao Z.
2022

Разработан метод классификации спайковых белков коронавируса, основанный на глубоком машинном обучении и спектроскопии комбинационного рассеяния света (КР). Набор КР-спектров спайковых белков пяти коронавирусов (MERS-CoV, SARS-CoV, SARS-CoV-2, HCoV-HKU1 и HCoVOC43) использован для создания нейросетевой модели классификации. Для полученных спектров с низким отношением сигнал/шум средняя точность >97%. Проанализированы результаты классификации нейронной сетью. Показано, что различия в спектральных характеристиках, полученные нейронной сетью, согласуются с экспериментальными результатами. Предлагаемый метод можно использовать для идентификации сложных КР-спектров, в клинической практике при выявлении COVID-19 и других коронавирусов, а также в промышленных областях, таких как разведка нефти и газа.

Mo W. , Wen J. , Huang J. , Yang Y. , Zhou M. , Ni S. , Le W. , Wei L. , Qi D. , Wang S. , Su J. , Wu Y. , Zhou W. , Du K. , Wang X. , Zhao Z. Классификация шиповидных белков коронавируса на основе спектроскопии комбинационного рассеяния света и глубокого машинного обучения и ее интерпретативный анализ. Журнал прикладной спектроскопии. 2022;89(6):903.
Цитирование

Список литературы

Похожие публикации

Источник