Finnish
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Applied Spectroscopy 2017-May

Optical Screening of Female Breast Cancer from Whole Blood Using Raman Spectroscopy.

Vain rekisteröityneet käyttäjät voivat kääntää artikkeleita
Kirjaudu sisään Rekisteröidy
Linkki tallennetaan leikepöydälle
Maria Bilal
Muhammad Bilal
Sobia Tabassum
Muhammad Saleem
Humera Mahmood
Usama Sarwar
Hina Bangush
Faiza Munir
Muhammad Aslam Zia
Mushtaq Ahmed

Avainsanat

Abstrakti

This study is intended to develop a screening method for female breast cancer (BRC) from whole blood using Raman spectroscopy. A multivariate partial least squares (PLS) regression model is developed which is based upon Raman spectra of BRC-positive and healthy participants. It yields coefficients of regression at the corresponding Raman shifts. These coefficients represent the changes in molecular structures which are associated with the progress of disease. The present study pointed out some specific molecules which differentiated BRC-positive and healthy groups. In the BRC-positive group, a rising trend of calcium oxalate, calcium hydroxyapatite, phosphatidylserine and qunoid ring, and a lowering trend of tryptophan, tyrosine, and proline were observed in PLS-based coefficients of regression. The R-square value of the model was found to be 0.987, which is accepted clinically. The model was tested for the prediction of 50 randomly collected samples at a cutoff value of 0.5 with the gray region defined in the range of 0.4-0.6. Goodness of fit was estimated using accuracy, sensitivity, specificity, receiver operating characteristic (ROC) curve, and area under ROC curve. All of these parameters were found to be very promising.

Liity facebook-sivullemme

Täydellisin lääketieteellinen tietokanta tieteen tukemana

  • Toimii 55 kielellä
  • Yrttilääkkeet tieteen tukemana
  • Yrttien tunnistaminen kuvan perusteella
  • Interaktiivinen GPS-kartta - merkitse yrtit sijaintiin (tulossa pian)
  • Lue hakuusi liittyviä tieteellisiä julkaisuja
  • Hae lääkekasveja niiden vaikutusten perusteella
  • Järjestä kiinnostuksesi ja pysy ajan tasalla uutisista, kliinisistä tutkimuksista ja patenteista

Kirjoita oire tai sairaus ja lue yrtteistä, jotka saattavat auttaa, kirjoita yrtti ja näe taudit ja oireet, joita vastaan sitä käytetään.
* Kaikki tiedot perustuvat julkaistuun tieteelliseen tutkimukseen

Google Play badgeApp Store badge