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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 706556 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 706556

Título del libro: Progress In Biomedical Optics And Imaging - Proceedings Of Spie
Título del capítulo: Surface-enhanced Raman spectroscopy and machine learning for the classification of p53 protein

Autores UNAM:
SELENE RUBI ISLAS SANCHEZ; JOSE MANUEL SANIGER BLESA;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2026

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Palabras clave:

Cancer progression; Label-free biosensing; Machine-learning; P53 protein; Plasmonic nanoparticle; Protein mutation classification; Protein mutations; Surface enhanced Raman spectroscopy; Tumor suppressor proteins; Wild types

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Resumen:

© COPYRIGHT SPIE. Downloading of the abstract is permitted for personal use only.Mutations in the tumor suppressor protein p53, such as R175H and R273H, are frequently implicated in cancer progression. In this study, we employed surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) combined with machine learning to differentiate between wild-type p53 and two mutant forms. SERS measurements were performed using three types of metallic nanoparticles - silver nanospheres, gold nanospheres, and gold nanorods - to enhance spectral sensitivity and capture subtle structural differences. The resulting Raman spectra were analyzed using principal component analysis (PCA) and classification algorithms to identify distinctive vibrational features among the protein variants. Our approach achieved accurate differentiation of wild-type and mutant p53, demonstrating the potential of combining nanoparticle-enhanced spectroscopy with data-driven analysis for protein classification. This methodology offers a promising, label-free tool for identifying clinically relevant protein mutations and contributes to the development of advanced optical strategies for cancer diagnostics.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781510696495
Editorial:
SPIE

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1117/12.3081526