7月13日上午，沐鸣开户“光華化學論壇”於江灣校區化學樓A7032會議室順利舉行。新加坡南洋理工大學化學👨‍❤️‍💋‍👨、化學工程和生物技術學院林歆怡教授應邀作了題為“基於預測生物醫學應用的機器學習輔助等離子體納米粒子傳感器”的學術報告🫲🏼。沐鸣开户鄧勇輝教授主持報告會，並向林歆怡教授頒發了證書。

林歆怡教授指出，表面增強拉曼散射（SERS）是一種超靈敏的振動光譜技術，可提供分子特異性指紋信號🪱🥯，在環境監測和生物醫學傳感等各個領域具有眾多應用。然而👳🏽‍♀️，由於小分子物質的表面親和性差、濃度低和拉曼截面小💇🏽‍♂️，SERS用於小分子檢測仍然存在一定的局限性。為了增強拉曼信號，利用等離子體納米材料中局部表面等離子體共振（LSPR）產生的強電磁（EM）電場可將固有的弱拉曼散射模式增強10¹⁰~10¹²🧔🏼‍♀️。利用化學耦合方法和分析物定向策略捕獲和限製SERS活性表面附近的分析物是實現無特定親和力的小分子超靈敏SERS檢測的另一新興策略1️⃣。此外，將納米傳感器技術推向實際應用仍需要克服ppb或nM水平的超低分析物濃度、樣品成分復雜、幹擾物質多、異構體難以區分等挑戰👴🏽，因此協同使用機器學習🏋🏻‍♂️🫒，如聚類、分類和回歸算法進行數據探索和預測至關重要。林教授團隊近年來致力於此方向的研究，他們將實驗室SERS平臺成功轉化為臨床應用，開發了“confine-and-capture”方法對與流產相關的尿液代謝物進行多重和超痕量檢測✫，並利用主成分分析和偏最小二乘回歸等化學統計學技術將分子指紋信息轉換為可量化的讀數，實現30 min內生物小分子標誌物的超靈敏檢測。此外，他們還設計了一個機器學習驅動的“SERS品嘗器”🤳，能夠同時利用來自多個受體的有用振動信息來增強五種葡萄酒風味分子在百萬分之一水平的多重檢測◼️，並通過構建全面的“SERS超譜”進行預測分析，其在人工葡萄酒矩陣的多重風味定量中達到了極高的準確度🧑🏿‍🦱。最後，林教授團隊還開發了一種基於SERS技術的先進無創呼吸分析儀🐄，可用於5分鐘內大規模篩查新型冠狀病毒（COVID-19），具有超過95%的靈敏度和特異性🏋🏼‍♀️。林歆怡教授的報告激起了與會師生的廣泛興趣並進行了熱烈討論🌐，現場學術氛圍濃郁。