WikiEdge:ArXiv速递/2024-08-29

ArXiv-2408.16413v1

• 标题：Chemometrics-aided Surface-enhanced Raman spectrometric detection and quantification of GH and TE hormones in blood
• 中文标题：化学计量学辅助的表面增强拉曼光谱检测和定量血液中的生长激素和睾酮激素
• 发布日期：2024-08-29 10:20:32+00:00
• 作者：Annah M. Ondieki, Zephania Birech, Kenneth A. Kaduki, Peter W. Mwangi, Moses Juma, Boniface M. Chege
• 分类：physics.med-ph, physics.optics
• 原文链接：http://arxiv.org/abs/2408.16413v1

摘要：这项工作探讨了将表面增强拉曼光谱（SERS）与人工神经网络（ANN）模型相结合，以检测和定量施加于斯普拉格-道利（SD）大鼠血液中的生长激素（GH）和睾酮（TE）。使用785 nm激光激发，从注射了GH、TE、两种激素及未注射对照的SD大鼠血样中记录了SERS光谱。样本与在蒸馏水中合成的银纳米颗粒（AgNPs）混合，涂抹在显微镜载玻片上并风干。结果显示的SERS光谱在不同激素的情况下表现出相似的特征，强度变化揭示了在658、798、878、914、932、1064、1190、1354、1410和1658 cm-1处的特定谱带。主成分分析（PCA）表明，围绕1378 cm-1（所有组）、658和1614 cm-1（GH注射大鼠）等谱带的强度变化是时间依赖的，其他谱带则对应不同的激素组合。这些变化反映了激素注射引起的微妙生化变化。ANN模型在用不同激素浓度掺杂的血液的六个PCA得分上训练后，显示出高准确性，决定系数大于87.71%，均方根误差（RMSE）值低于0.6436。注射大鼠的激素水平最初增加，随后下降，这一趋势得到了ELISA试剂盒的确认。尽管ELISA和SERS产生了相似的结果，但SERS提供了快速分析（约两分钟）、简单的样本准备、小样本体积和对激素的非特异性等优势。这表明，结合ANN模型的SERS可以用于检测外源性运动兴奋剂。这些发现扩展了SERS在运动科学、临床诊断和生物医学研究中的潜在应用。