分光器による組織の3D定量化学イメージング

中infrared（IR）、ラマン、およびX線蛍光（XRF）分光法、および質量分析法（MS）は、3D化学イメージングに使用できます。これらの技術は、生物学的サンプルの化学的特徴に非透明な方法でアクセスするための非常に貴重な機会を提供します。それらが提供するグローバルな化学情報は、いわゆる「スペクトロミクス」、いわゆる化学種またはパラメーターの大量のアレイを活用することができます。スペクトルから化学データを抽出することは、バイオサンプルの高品質の化学分析にとって重要です。さらに、これらは、組織の含有量（分子濃度など）と下部構造（細胞や血管など）を定量的に分析できる唯一の利用可能な技術です。化学的由来の生物学的メタデータの開発は、機械学習アルゴリズムを使用してスペクトル情報を活用する新しい方法であると思われます。

Mid-infrared (IR), Raman, and X-ray fluorescence (XRF) spectroscopy methods, as well as mass spectrometry (MS), can be used for 3D chemical imaging. These techniques offer an invaluable opportunity to access chemical features of biological samples in a nonsupervised way. The global chemical information they provide enables the exploitation of a large array of chemical species or parameters, so-called 'spectromics'. Extracting chemical data from spectra is critical for the high-quality chemical analysis of biosamples. Furthermore, these are the only currently available techniques that can quantitatively analyze tissue content (e.g., molecular concentrations) and substructures (e.g., cells or blood vessels). The development of chemical-derived biological metadata appears to be a new way to exploit spectral information with machine learning algorithms.