TY  - JOUR
T1  - Классификация шиповидных белков коронавируса на основе спектроскопии комбинационного рассеяния света и глубокого машинного обучения и ее интерпретативный анализ
JF  - Журнал прикладной спектроскопии
AU  - Mo W. , 
AU  - Wen J. , 
AU  - Huang J. , 
AU  - Yang Y. , 
AU  - Zhou M. , 
AU  - Ni S. , 
AU  - Le W. , 
AU  - Wei L. , 
AU  - Qi D. , 
AU  - Wang S. , 
AU  - Su J. , 
AU  - Wu Y. , 
AU  - Zhou W. , 
AU  - Du K. , 
AU  - Wang X. , 
AU  - Zhao Z. , 
Y1  - 2022-12-02
UR  - https://www.academjournals.by/publication/15620
N2  - 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.