Machine learning-driven Raman spectroscopy: A novel approach to lipid profiling in diabetic kidney disease
Rattachement africain : pl. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
band emerging as a potential spectroscopic marker for diabetic kidney damage. The integration of ML algorithms improved the analysis, providing high accuracy, selectivity, and specificity in detecting these changes. Moreover, lipids metabolic profiling revealed distinct variations in the concentration of 11 phosphatydylocholines and 9 acyl-alkylphosphatidylcholines glycerophospholipids. Importantly, the correlation between Raman data and lipids metabolic profiling differed for control and T2DM groups. This study underscores the combined power of Raman spectroscopy and ML in offering a low-cost, fast, precise, and comprehensive approach to diagnosing and monitoring diabetic nephropathy, paving the way for improved clinical interventions. However, taking into account small number of data related to ethical committee approvals, the study should be verified on a larger number of cases.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Machine learning-driven Raman spectroscopy: A novel approach to lipid profiling in diabetic kidney disease
- Date Crossref
- 01/02/2025
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Medical University of Lublin Independent Unit of Spectroscopy and Chemical Imaging pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Institute of Nuclear Physics pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Institute of Computer Science pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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University of Rzeszow Institute of Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Natural Sciences Institute of Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Independent Unit of Spectroscopy and Chemical Imaging — Medical University of Lublin, Institute of Nuclear Physics et Institute of Computer Science, avec 2 autres affiliations.
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