Analysis of Raman Spectra by Using Deep Learning Methods in the Identification of Marine Pathogens

拉曼光谱 卷积神经网络 人工智能 深度学习 人工神经网络 鉴定(生物学) 核酸 功能(生物学) 计算机科学 化学 模式识别(心理学) 生物系统 机器学习 生物化学 生态学 生物 物理 光学 进化生物学
作者
Shixiang Yu,Xin Li,Weilai Lu,Hanfei Li,Yu Fu,Fanghua Liu
出处
期刊:Analytical Chemistry [American Chemical Society]
卷期号:93 (32): 11089-11098 被引量:61
标识
DOI:10.1021/acs.analchem.1c00431
摘要

The need for efficient and accurate identification of pathogens in seafood and the environment has become increasingly urgent, given the current global pandemic. Traditional methods are not only time consuming but also lead to sample wastage. Here, we have proposed two new methods that involve Raman spectroscopy combined with a long short-term memory (LSTM) neural network and compared them with a method using a normal convolutional neural network (CNN). We used eight strains isolated from the marine organism Urechis unicinctus, including four kinds of pathogens. After the models were configured and trained, the LSTM methods that we proposed achieved average isolation-level accuracies exceeding 94%, not only meeting the requirement for identification but also indicating that the proposed methods were faster and more accurate than the normal CNN models. Finally, through a computational approach, we designed a loss function to explore the mechanism reflected by the Raman data, finding the Raman segments that most likely exhibited the characteristics of nucleic acids. These novel experimental results provide insights for developing additional deep learning methods to accurately analyze complex Raman data.
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