清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Qualitative detection of amino acids in a mixture with terahertz spectroscopic imaging

太赫兹辐射 生物系统 光谱学 分类器(UML) 谱线 材料科学 主成分分析 分光计 吸收(声学) 散射 氨基酸 基质(化学分析) 分析化学(期刊) 光学 模式识别(心理学) 化学 计算机科学 人工智能 光电子学 物理 色谱法 生物化学 量子力学 天文 生物
作者
Bo Wang,Kun Meng,Tian Song,Zeren Li
出处
期刊:Journal of The Optical Society of America B-optical Physics [Optica Publishing Group]
卷期号:39 (3): A18-A18 被引量:5
标识
DOI:10.1364/josab.446155
摘要

Terahertz time-domain spectroscopy (THz-TDS) is widely used in non-destructive testing and chemical identification due to the wide spectrum, low photon energy, distinctive absorption spectra, and higher intensity than other thermal radiators. Here, we propose a method to detect amino acids from a mixture at room temperature and in humid air. A THz-TDS spectrometer scans tablets of amino acid mixtures laid out on a polyethylene plate in transmission mode. The resulting spectroscopic imaging is then converted to probability maps (chemical maps), where the region containing the expected amino acid has higher pixel values, by a matrix manipulation with the matrix of absorption spectra. This approach is substantially resistant to air humidity and scattering caused by uneven grain sizes and is applicable to substances without strong absorption features. A classifier based on LeNet-5 is built to identify the subsection of the chemical map containing the expected substance, and the prediction reaches 100% accuracy for the testing dataset. The results of the classifier are compared with those of a support vector machine, whose accuracy is much lower due to its inferior ability to recognize complex patterns. The proposed method will enable us to qualitatively detect a component from an unknown mixture in a single measurement and will be useful for bio-molecule detection in real-life scenarios.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Kiki完成签到,获得积分10
3秒前
沫沫完成签到 ,获得积分20
31秒前
爆米花应助由亦非采纳,获得50
32秒前
mengshang完成签到,获得积分10
1分钟前
DianaLee完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
由亦非发布了新的文献求助50
1分钟前
月儿完成签到 ,获得积分0
1分钟前
FeelingUnreal完成签到,获得积分10
1分钟前
zsyf发布了新的文献求助10
1分钟前
GHOSTagw完成签到,获得积分10
1分钟前
紫熊发布了新的文献求助10
1分钟前
orixero应助Charming采纳,获得10
2分钟前
shelly应助Jack80采纳,获得30
2分钟前
2分钟前
Susie完成签到,获得积分10
2分钟前
Wangyingjie5发布了新的文献求助10
2分钟前
Wangyingjie5完成签到,获得积分10
3分钟前
紫熊完成签到,获得积分10
3分钟前
桐桐应助nito采纳,获得10
3分钟前
笑傲完成签到,获得积分10
3分钟前
3分钟前
随心所欲完成签到 ,获得积分10
3分钟前
nito发布了新的文献求助10
3分钟前
大医仁心完成签到 ,获得积分10
3分钟前
nito完成签到,获得积分10
3分钟前
RONG完成签到 ,获得积分10
3分钟前
今后应助由亦非采纳,获得10
4分钟前
两个榴莲完成签到,获得积分0
4分钟前
4分钟前
zsyf发布了新的文献求助10
4分钟前
成就小蜜蜂完成签到 ,获得积分10
5分钟前
5分钟前
5分钟前
由亦非发布了新的文献求助10
5分钟前
桐桐应助科研通管家采纳,获得10
5分钟前
6分钟前
潜行者完成签到 ,获得积分10
6分钟前
由亦非完成签到,获得积分10
6分钟前
6分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
The Cambridge History of China: Volume 4, Sui and T'ang China, 589–906 AD, Part Two 1500
Cowries - A Guide to the Gastropod Family Cypraeidae 1200
Quality by Design - An Indispensable Approach to Accelerate Biopharmaceutical Product Development 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Research Methods for Applied Linguistics 500
A Social and Cultural History of the Hellenistic World 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6394582
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8209714
关于积分的说明 17382316
捐赠科研通 5447800
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2880027
邀请新用户注册赠送积分活动 1856542
关于科研通互助平台的介绍 1699160