マニュアルと自動TERSベースのウイルス差別

ウイルスの識別のための迅速な手法は、今日かつてないほど関連性があります。従来のウイルスの検出と識別戦略は、一般に、単一ウイルス粒子の分析には適していないさまざまな微生物学的方法とゲノムアプローチに基づいています。対照的に、高感度の分光技術チップ強化ラマン分光法（TERS）により、単一粒子レベルでのビリオンのような生物学的ナノ構造の特性評価が可能になります。この研究では、2つの病原性ウイルス、水cell-ゾスターウイルス（VZV）とブタテコウイルス（PTV）を識別する化学メトリクスと組み合わせたTERの実現可能性が調査されました。最初のステップでは、化学測定法は、検査された2つのウイルスの迅速な視覚識別が有効になるようにスペクトルデータを変換しました。さらにステップでは、これらの方法を利用して、測定されたスペクトルの自動品質評価を実行しました。このテストに合格したスペクトルは、最終的に分類モデルを計算するために使用され、単一ウイルス粒子のTERSスペクトルに基づく2つのウイルス種の識別が成功したことも、分類精度が91％で実現されました。

Rapid techniques for virus identification are more relevant today than ever. Conventional virus detection and identification strategies generally rest upon various microbiological methods and genomic approaches, which are not suited for the analysis of single virus particles. In contrast, the highly sensitive spectroscopic technique tip-enhanced Raman spectroscopy (TERS) allows the characterisation of biological nano-structures like virions on a single-particle level. In this study, the feasibility of TERS in combination with chemometrics to discriminate two pathogenic viruses, Varicella-zoster virus (VZV) and Porcine teschovirus (PTV), was investigated. In a first step, chemometric methods transformed the spectral data in such a way that a rapid visual discrimination of the two examined viruses was enabled. In a further step, these methods were utilised to perform an automatic quality rating of the measured spectra. Spectra that passed this test were eventually used to calculate a classification model, through which a successful discrimination of the two viral species based on TERS spectra of single virus particles was also realised with a classification accuracy of 91%.