%0 article
%A Mo W. , 
%A Wen J. , 
%A Huang J. , 
%A Yang Y. , 
%A Zhou M. , 
%A Ni S. , 
%A Le W. , 
%A Wei L. , 
%A Qi D. , 
%A Wang S. , 
%A Su J. , 
%A Wu Y. , 
%A Zhou W. , 
%A Du K. , 
%A Wang X. , 
%A Zhao Z. , 
%T Классификация шиповидных белков коронавируса на основе спектроскопии комбинационного рассеяния света и глубокого машинного обучения и ее интерпретативный анализ
%D 2022
%J Журнал прикладной спектроскопии
%X 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.
%U https://www.academjournals.by/publication/15620