MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1038/s41598-020-68598-8

Медицинская библиотека · Scientific reports · 2020

Diagnosis of a model of Duchenne muscular dystrophy in blood serum of mdx mice using Raman hyperspectroscopy.

Ralbovsky Nicole M, Dey Paromita, Galfano Andrew, Dey Bijan K, Lednev Igor K

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПеревод пока не подготовлен

Аннотация

Duchenne muscular dystrophy (DMD) is the most common and severe form of muscular dystrophy and affects boys in infancy or early childhood. Current methods for diagnosing DMD are often laborious, expensive, invasive, and typically diagnose the disease late in its progression. In an effort to improve the accuracy and ease of diagnosis, this study focused on developing a novel method for diagnosing DMD which combines Raman hyperspectroscopic analysis of blood serum with advanced statistical analysis. Partial least squares discriminant analysis was applied to the spectral dataset acquired from blood serum of a mouse model of Duchenne muscular dystrophy (mdx) and control mice. Cross-validation showed 95.2% sensitivity and 94.6% specificity for identifying diseased spectra. These results were verified via external validation, which achieved 100% successful classification accuracy at the donor level. This proof-of-concept study presents Raman hyperspectroscopic analysis of blood serum as an easy, fast, non-expensive, and minimally invasive detection method for distinguishing control and mdx model mice, with a strong potential for clinical diagnosis of DMD.

Для цитирования: Ralbovsky Nicole M, Dey Paromita, Galfano Andrew, Dey Bijan K, Lednev Igor K. Diagnosis of a model of Duchenne muscular dystrophy in blood serum of mdx mice using Raman hyperspectroscopy.. Scientific reports. 2020. DOI: 10.1038/s41598-020-68598-8.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.