ラマン分光法に基づく唾液中のRNAウイルスの検出：予備報告。

Raman Spectroscopy Based Detection of RNA viruses in Saliva: a preliminary report.

• Sanket Desai
• Saket Vatsa Mishra
• Asim Joshi
• Debashmita Sarkar
• Arti Hole
• Rohit Mishra
• Shilpee Dutt
• Murali Krishna Chilakapati
• Sudeep Gupta
• Amit Dutt

抄録

いくつかの非侵襲的なラマン分光法に基づいたアッセイは、病原体の迅速かつ高感度な検出のために報告されている。我々は、唾液中のRNAウイルスの検出のための新しい統計モデルを開発しました、主にRNA部位に属性する65のラマンスペクトル特徴のセットの不偏な選択に基づいて、91.6％の予測精度（感度92.5％と特異度88.8％）で。さらに、ラマンスペクトルのばらつきを最小化し、解析を自動化するために、GUIベースの解析ツール「RNAウイルス検出器（RVD）」を開発しました。唾液中のRNAウイルスを検出するためのこの概念的なフレームワークは、進行中のCOVID-19パンデミックなどのウイルスの発生を管理する上でラマン分光法のフィールドアプリケーションのための基礎を形成する可能性があります。http://www.actrec.gov.in/pi-webpages/AmitDutt/RVD/RVD.html）。この記事は著作権で保護されています。すべての権利を保有しています。

Several non-invasive Raman spectroscopy-based assays have been reported for rapid and sensitive detection of pathogens. We developed a novel statistical model for the detection of RNA viruses in saliva, based on an unbiased selection of a set of 65 Raman spectral features that mostly attribute to the RNA moieties, with a prediction accuracy of 91.6% (92.5 % sensitivity and 88.8 % specificity). Furthermore, to minimize variability and automate the downstream analysis of the Raman spectra, we developed a GUI based analytical tool 'RNA Virus Detector (RVD)'. This conceptual framework to detect RNA viruses in saliva could form the basis for field application of Raman Spectroscopy in managing viral outbreaks, such as the ongoing COVID-19 pandemic. (http://www.actrec.gov.in/pi-webpages/AmitDutt/RVD/RVD.html). This article is protected by copyright. All rights reserved.

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