· 物种快速鉴定
结合XGBoost 算法，可实现呼吸道病原菌的快速分类与预测，准确率超过90%，展现了在非培养条件下进行快速鉴定的潜力。
6种呼吸道病原菌拉曼光谱建库。
左图为XGBoost算法训练后的预测准确率，右图为XGBoost算法的ROC曲线[1]。
借助Raman-D2O（拉曼-重水）方法，可在3–6小时内直接完成细菌耐药性判定，避免了冗长的培养步骤，为临床当天用药提供了可行性方案。
大肠杆菌不同药物药敏结果[1]
在肿瘤病理快检中，通过拉曼mapping与机器学习分类模型，可在无染色条件下精准区分肿瘤与正常组织，为术中导航和病理诊断研究提供新方案。
病理组织拉曼区分
结合GRU 深度学习模型，对外周血血清光谱进行分析，可预测胃肠癌及其分型分期，分类准确率超过 95%，为“无创、快速的肿瘤早筛”提供可能。
不同分化程度、不同分期的胃肠癌GRU分类的混淆矩阵和ROC曲线统计[2]
在脑缺血/再灌注模型研究中，联合 PCA-LDA 与光谱 mapping 技术，成功实现 神经元损伤分级与药物干预效果的可视化，揭示了阿魏酸钠的剂量依赖性保护作用。
阿魏酸钠干预大鼠脑缺血再灌注拉曼光谱药效评价流程图[3]
关联阅读：拉曼“分子二维码”：解锁脑缺血损伤及药效评价的细胞级证据
高分辨率与高灵敏度
能够精准捕捉病原菌耐药性差异及血清样本中的微弱信号，保障检测结果的可靠性。
卓越稳定性
在组织切片和脑组织mapping等复杂应用中，确保光谱细微变化真实可比，支持长期与大规模研究。
智能化数据分析
配套HOOKE IntP软件，集成聚类、分类与建模功能，大幅提升光谱解析与结果判读效率。
广泛适用性
覆盖单细胞、组织切片及血清样本等多层级研究需求，均可实现高质量数据采集与结果输出。
参考文献：
[1]Liu, Ziyu, et al. "Rapid identification and drug resistance screening of respiratory pathogens based on single-cell Raman spectroscopy." Frontiers in Microbiology 14 (2023): 1065173.
[2]Liu, Kunxiang, et al. "Evaluation of Raman spectroscopy combined with the gated recurrent unit serum detection method in early screening of gastrointestinal cancer." Analyst 148.23 (2023): 6061-6069.
[3]Liu, Mingying, et al. "In vitro diagnosis and visualization of cerebral ischemia/reperfusion injury in rats and protective effects of ferulic acid by raman biospectroscopy and machine learning." ACS Chemical Neuroscience 14.1 (2022): 159-169.
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2025-09-28
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2025-08-22
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