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磁共振光谱（MRS）处理软件用于准确分析技术摘要
该软件已开发为为用户提供改进的磁共振光谱（MRS）处理方法，其中包括几个降低降噪信号增强步骤，可提供更高的灵敏度和特异性，以提高技术的诊断能力。磁共振成像（MRI）已成为一种相对常见的医学成像技术，该技术使用强磁场，无线电波和计算分析来创建体内组织的详细图像。它经常用于诊断癌症，心脏和大脑中的血管问题，肌肉骨骼和其他软组织损伤。MRS可以使用以不同方式处理的MRI仪器收集的信息来创建图形或“光谱”，该图形或“光谱”测量所选组织体积内的生化成分。MRI创建图像，MRS可以确定可以诊断出可以诊断的组织中化学物质的类型和数量，比较比率和绝对值。该技术的另一个优点是它是非侵入性的，因此不需要从患者那里取样或活检。
界面扩散对纤锌矿短周期GaN/AlN超晶格拉曼光谱的影响
摘要：我们进行了广泛的理论和实验研究，以确定短周期 GaN/AlN 超晶格 (SL) 中 GaN 和 AlN 层之间的界面相互扩散对拉曼光谱的影响。通过从头算和随机元等位移模型框架，模拟了具有尖锐界面和不同界面扩散程度的 SL 的拉曼光谱。通过对 PA MBE 和 MOVPE 生长 SL 的理论计算结果与实验数据的比较，表明与 A 1 (LO) 限制声子相关的能带对界面扩散程度非常敏感。结果获得了 A 1 (LO) 限制声子范围内的拉曼光谱与 SL 中界面质量之间的相关性。这为使用拉曼光谱分析短周期 GaN/AlN SL 的结构特征开辟了新的可能性。
在部分填充的Landau级别中相互作用的电子的对称和激发光谱
图2带电荷中性尖端的ZLL的点光谱。（a）栅极可调sts的假颜色图显示-2 <𝜈 <2填充范围中的ZLL激发光谱，箭头指向-2 <𝜈 <-1（b）缩放光谱近2/3 = -2/3中的haldane sash特征。使用GAP的门范围测量FQH间隙。虚线跟踪A | DVG/DE | = 1个斜率在y轴上移动以与数据对齐。（c）图显示了绿色中STS DAT中的峰位置以及隧道间隙（δT），热力学间隙（δ）和库仑间隙（δC）之间的关系。（d）单个风味量子霍尔系统的精确对角线计算获得的状态密度。（e）（d）的linecuts在选定的填充物处显示光谱（F）使用Lorentzian拟合的电子激发峰提取的间隙，从而形成-2 <𝜈 <-1范围（蓝色）和-1 <𝜈 <0范围（红色）中的Haldane Sash特征。从精确的对角度模拟中提取的类似差距以灰色显示。（g）（a）的linecuts，在恒定填充处显示光谱特征，以与理论（d）进行比较。
MUSICiAn：通过无控制突变谱分析对参与 DNA 修复的基因进行全基因组识别
动机：了解 DNA 双链断裂 (DSB) 修复所涉及的因素对于开发靶向抗癌疗法至关重要，但许多基因的作用仍不清楚。最近的研究表明，某些基因的扰动可以改变 DSB 修复后留下的序列特异性突变的分布。这表明全基因组筛选可以通过识别基因来揭示新的 DSB 修复因子，这些基因的扰动会导致在给定 DSB 位点观察到的突变分布谱与野生型有显著偏差。然而，为全基因组扰动筛选设计适当的对照可能具有挑战性。我们探索了这样一种想法，即全基因组筛选可能允许我们放弃使用传统的非靶向对照，方法是将分析重新定义为异常值检测问题，假设大多数基因对 DSB 修复的影响最小。结果：我们提出了 MUSICiAn（突变特征目录分析），这是一种组合数据分析方法，通过测量所有光谱分布与集中趋势的偏差，对没有对照的基因扰动特定突变谱进行排序。我们表明 MUSICiAn 可以有效估计现有 Repair-seq 数据集的伪对照，筛选 476 个基因和 60 个非靶向对照。我们进一步将 MUSICiAn 应用于全基因组数据集，该数据集分析了 CRISPR-Cas9 在三个靶位点诱导的突变结果，这些突变发生在细胞中，每个细胞的个体扰动为 18,406 个基因。MUSICiAn 成功恢复了已知基因，突出了剪接体在 DSB 修复中不太受重视的作用，并揭示了进一步研究的候选基因。可用：github.com/joanagoncalveslab/MUSICiAn。
在检测慢性心力衰竭中分析血清拉曼光谱的机器学习方法的比较
摘要。拉曼光谱对分子水平上物质化学成分的高灵敏度使其成为通过分析血清诊断慢性心力衰竭（CHF）的宝贵工具。拉曼光谱法提供了一种无标签，快速检测方法，与机器学习（ML）技术结合使用时具有高度特异性和准确的结果。但是，必须仔细选择适当的ML算法，以分析高维光谱数据，以获得可靠和正确的结果，这些结果主要基于所研究的样品，标本或结构的真实化学特征以及并非所有算法都可以提供高性能。在这项研究中，我们比较了四种方法：（1）多变量曲线分辨率与逻辑回归（MCR-LR）结合使用，（2）与线性内核支持向量机（MCR-SVM），（3）在潜在结构上的投影与歧视分析（PLS-DA）的投射（4）投影（4） （PLS-SVM）。这些方法适用于CHF患者的193例拉曼光谱，对照病例的78例。我们发现，PLS-DA和PLS-SVM证明了最佳的ROC AUC，平均值为0.950（0.91-0.97，0.95 CI）和0.99（0.94 - 1.00，0.95 CI），而MCR-LR和MCR-SVM仅实现了0.50（0.46- 0.53-0.95 CI），以及0.53，0.95 CI），并实现CI），分别。©2024生物医学光子学与工程杂志。
deepspinn - 从红外和13C NMR光谱预测分子结构的深钢筋学习
分子光谱是分子与电磁辐射相互作用时的电子，振动和旋转激发的分析。它被广泛用作识别和表征材料定量和定性分析的分子的工具。摩尔的光谱是入射电磁辐射的测量吸收或发射。每个分子都为特定的光谱法产生独特的光谱，从而使光谱被用作分子的ngerprint。红外（IR）光谱法是一种光谱技术，它阐明了改变其偶极矩的分子的振动模式。1这些振动模式导致摩尔数在红外线区域吸收电磁辐射，该区域位于波数4000 - 400 cm-1的范围内。官能团在1500 cm - 1以上的峰区域中具有独特的吸光度，称为功能组区域。2
从基于物理的锂离子电池模型中提取和解释电化学阻抗谱 (EIS)
本文实现了一种高效算法，用于从基于物理的电池模型（例如 P2D 模型）中提取电化学阻抗谱 (EIS)。该数学方法与 EIS 的实验方法不同。在实验中，电压（电流）在很宽的频率范围内受到谐波扰动，并测量相应电流（电压）的幅度和相移。该实验方法可以在仿真软件中实现，但计算成本很高。此处的方法是从完整物理模型中确定局部线性状态空间模型。作为状态空间模型基础的四个雅可比矩阵可以通过对物理模型进行数值微分而得出。然后使用计算效率高的矩阵操作技术从状态空间模型中提取 EIS。该算法可以在瞬态过程中的某一时刻评估完整的 EIS，而与电池是否处于静止状态无关。该方法还能够分离全电池阻抗以评估部分 EIS，例如仅评估电池阳极。尽管这种部分 EIS 很难通过实验测量，但部分 EIS 为解释全电池 EIS 提供了宝贵的见解。© 2024 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 许可条款分发（CC BY，http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/），允许在任何媒体中不受限制地重复使用作品，只要正确引用原始作品。[DOI：10.1149/1945-7111/ad4399]
使用投射到光谱仪上的白光散射瞬时测量表面粗糙度光谱
几十年来，散射技术一直被广泛用于表征光学质量表面（即粗糙度远小于照明波长的表面）。散射光在许多领域都至关重要，例如，对于光学滤波器的最终性能、天文学和空间应用的先进光学系统或微电子学。对于所有这些应用，降低粗糙度和表面缺陷都是一个主要问题，而抛光技术的改进使得制造粗糙度低于几分之一纳米的表面成为可能。与此同时，测量技术也得到了发展，可以可靠地检测这些表面的特性，而光散射已被证明是一种非常有效、快速且非侵入性的方法，可以表征所有所需的参数。如今，角度分辨散射仪 [16-19] 可以在整个角度范围内以及从可见光到近红外的宽光谱范围内实现低于非吸收朗伯模式的 8 个十年的动态。
依赖于极化的效果在2D有限尺寸的吸附岛上对电介质底物的振动吸收光谱
相比之下，IRRAS在氧化物和二元组中的应用通常不那么发达了。虽然广泛可用的氧化物粉末吸附剂的实验性IR数据，但这些材料的宏观单晶的10,11 IRRAS数据受到限制。10–13此限制源于电介质的特定光学特性，并阻碍了直到最近氧化物上IRRAS数据的实验记录。金属和半导体之间的关键区别是通过金属电子对电场进行筛选，影响总红外反射率，并引起所谓的表面选择规则，管理金属表面上的IRRAS。2,14该规则规定，对于金属，通常仅具有过渡偶极矩的成分的振动
使用反射光谱估算WSE2层厚度，并基于波长与石墨烯进行比较
摘要：这项研究的目的是使用反射率光谱计算WSE 2层厚度，并使用Nemess 2D材料反射光谱使用NanoHub.org进行与石墨烯进行比较，该研究的数据被收集了。根据ClinicalCalc.com，将样品分为WSE2层的（n = 20），石墨烯层（n = 20）。在保持以下值的同时计算了总样本量：alpha误差阈值= 0.05，入学率= 0.1，95％置信区间= 80％，而G-power = 80％。使用SPSS软件通过独立样本测试进行比较。与石墨烯层（2.0669）相比，WSE 2层和石墨烯层的厚度具有统计学上的显着差异。WSE2层（3.4717）显示出更好的结果。与石墨烯层相比，WSE 2层具有更大的厚度。