Decentralisation des analyses Flashcards
quels sont les problematique a l’analyse de stup
- Délais entre le moment de la saisie et la transmission du résultat
- Maintien et partage des banques de données
- Priorité de l’investigation/motivation à supporter l’intégration du profilage
- Ressources pour analyses et interprétation plus en profondeur
Qu’elle est lidee avec NIR
Techniques portables»_space; rendre + accessible et compréhensible le profilage de stup aux équipes policières
Idée n’est pas de remplacer la GC-MS mais obtention d’une réponse rapide (1ère info) utilisable pour faire progresser l’enquête
quelle est la difficulte principale?
Difficulté principale = méthode de profilage tradi = méthode séparative avec sélection de variables pertinentes
Spectroscopique = pas séparative > on considère l’ensemble du spectre
expliquer l’influence des produits de coupage
grande influence sur le profil chimique
si mm classe chimique mais prod de coupage different –> spectre sont different
Il est plus difficile de détecter des liens entre des échantillons qui ont la même classe chimique mais des produits de coupage différents car ces derniers influencent beaucoup le spectre –> évaluer la possibilité d’effectuer le profilage sur des échantillons qui n’ont pas de produits de coupage (est-ce qu’on arrive à différencier des échantillons de même ou différentes classes même si leur spectre est proche).
Def courbe ROC
probabilité pour attribuer un échantillon à une population –> c’est une autre manière de présenter l’intra et l’inter = graphique de vrais positifs (sensibilité) selon le taux de faux positif (1-spécifité) : proba d’assigner correctement un échantillon à sa vraie classe.
Plus l’aire sous la courbe est proche de 1, plus on est sûr de savoir quelle est la population. Si aire = 0.5 –> c’est le hasard.
comment complementariser le NIR?
Par le MiniRaman qui est un nouvel appareil (environ la taille d’une main) qui ne regroupe pas les mm classes chimiques –> methode complementaire
Expliquer le fonctionnement des drug checkikng
- Prélèvement d’une partie de l’échantillon
- Envoi au labo (GC-MS/HPLC/MALDI) – la technique dépend du canton
- Résultats une semaine plus tard
- Mobile HPLC-DAD, environ 30 minutes
Quelle est lidee principale du drug checkig
: emploi de méthodes rapides
NIR méthode centrale + techniques complémentaires (pour pallier les lacunes du NIR)
Laboratoire en backup : si résultats NIR et tests rapides pas satisfaisants, mais permet quand même de trier des substances
Application dédiée questionnaire (implémenté dans l’application, contient des données sociodémographiques, données de consommation, spectres, questionnaires sur ‘létude du marché environ 15 min)) et analyse
Permet la connaissance des volumes achetés et du prix de chaque substance
Quels sont les 3 cadres d’intervention
- Intervention en festivals (principalement) – 35 interventions dans 19 festivals différents
- Permanence stationnaire : les personnes viennent d’elles même dans un local fixe au Flon depuis octobre 2022, 58 interventions
- Espace de consommation sécurisé : plutôt interventions sur des personnes dépendantes, environ 15 interventions.
Dans quel situation recherche ton la ketamine
dnas les eaux use car pose des problemes renaux
Quel est le probleme du LSD
pris en temps que medicamment
Est ce que le NIR est adapte a l’analyse des prod issu sdu marche vaudois
oui
A quoi sert le dc>
- De découvrir le marché des stupéfiants vaudois d’une manière moins ciblée
- Comparer les produits consommés dans différents settings
- D’obtenir des informations sur une nouvelle population de consommateurs
A quoi sert Raman et FTIR
: techniques complémentaires et performantes permet d’obtenir l’empreinte moléculaire des substances
A quoi sert les techniques de spectroscopie?
permettent d’avoir le profil chimique avec les spectres – 2 machines utilisées qui ont évoluées.
Quels sont els avantages de la spectroscopie?
- Performent
- « Molecular fingerprint »
- Raman fonctionne à travers des récipients
Quels sont els inconveniants de la spectroscopie>
- Ech. Energiquement sensible (laser/pression ATR)
Laser > potentielle Ea > peut être problématique en fonction des substances
FTIR : compression de l’échantillon > pb - Fluorescence (Raman) / Perturbation de l’eau (IR)
- Système hors-ligne (carte SIM – pas de stockage autre que les mesures)
- Prix > 15 00 $
Pourquoi le Nir est interressant pour les explosifs
Presque tous les cantons suisses sont équipés de la technologie NIR pour la détection des drogues illicites –> Construction de modèles + avancés que ceux présent sur la carte SIM qui disent seulement si la substance est présente ou non.
Est ce que NIR est bien utilise?
non car assez nouvelle pour les stratégies d’application, les nouveaux intervenants ne savent pas toujours l’utiliser.
PCA?
technique d’evaluation de faux negatif/positifs
chimiometrique –>
Graphique qui permet de visualiser le maximum d’informations en minimisant les dimensions.
125 points (1000 échantillons) permettent une autre manière de voir les données on choisit 2 composants (2 spectres proches et 2 spectres différents). En jouant sur les corrélations, on peut obtenir +/- d’informations structure d’un jeu de données.
quelle est primordiale avec les explosifs
eviter les faux negatifs
Quels substances sont proche du TATP
DATP = substances chimiquement très proches. Les points sont ensembles sur la PCA car similitudes en terme chimique mais en regardant les spectres, différence visible.
La représentation des données montre une structure
donner une seocnde strat d’appliation
va chercher les informations concernant l’échantillon. Le modèle du machine Learning > données quantitatives des précurseurs.
Précurseurs = assez simples à l’achat avant 2019 donc restreint certaines substances (interdiction de vente au-dessus d’une certaine concentration + liste de surveillance.
Def SVM
Support Vecor Machine ou Machine à vecteurs de support. Les SVMs sont une famille d’algorithmes d’apprentissage automatique qui permettent de résoudre des problèmes tant de classification que de régression ou de détection d’anomalie.
(courbe de régression : intéressant pour les donénes non linéaires > curviligne) vs Marchine Learning (d’une part fait de la PLS, de l’autre de la SVM : combine les modèles – jusqu’à 50).
Nécessité absolue de tester des échantillons que le modèle ne connait pas pour savoir s’il les classifie bien.