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The Identification Nanoparticle Sensor Using Back Propagation Neural Network Optimized by Genetic AlgorithmSensor de nanopartículas de identificación mediante red neuronal de retropropagación optimizada por algoritmo genético

Resumen

Este estudio llama la atención sobre la aplicación de un sensor de nanopartículas (NPs) de identificación basado en una red neuronal de retropropagación (BP) optimizada mediante un algoritmo genético (GA) en el diagnóstico precoz de células cancerosas. En este estudio, las redes neuronales BP tradicionales y optimizadas se comparan en términos de error entre el valor real y el valor predictivo, y se aplican además al sensor NP para el diagnóstico precoz de células cancerosas. Los resultados muestran que el error cuadrático medio (RMS) y el error medio absoluto (MAE) de la red neuronal BP optimizada son comparativamente mucho menores que los de las redes tradicionales. El tamaño de partícula de las NPs fluorescentes recubiertas de silicio es de unos 105 nm, y la intensidad de fluorescencia relativa de las NPs fluorescentes recubiertas de silicio disminuye ligeramente, manteniendo el valor de precisión por encima del 80%. En las imágenes de fluorescencia, se observa que hay una fluorescencia verde obvia en la superficie de las células cancerosas, y las células cancerosas siguen emitiendo fluorescencia verde brillante en condiciones de campo oscuro. En este estudio, un polímero de resina fenólica CMK-2 con una gran área superficial se combina con éxito con Au. Las nanopartículas con buenas propiedades dieléctricas y bioafinidad se unen selectivamente al electrodo modificado mediante un enlace azufre-oro para preparar el sensor de nanopartículas. El sensor muestra una buena estabilidad, selectividad y propiedad anti-interferencia, proporcionando un nuevo método para la detección de células cancerosas tempranas.

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  • Formato:pdf
  • Idioma:Inglés
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