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基于单细菌共焦拉曼光谱的细菌快速检测
文献摘要：
[背景]目前利用共焦拉曼光谱技术进行成像和成分鉴别方面的研究较多,但如何快速检测与鉴别多种细菌方面的研究较少.[目的]基于共焦拉曼光谱技术,建立一种在单细菌水平上实现病原微生物快速分类鉴定的方法.[方法]以大肠杆菌为研究对象,利用共焦拉曼光谱技术在单细菌水平上进行了激发波长的优化试验,并研究了大肠杆菌存放时间对单细菌拉曼光谱信息的影响.同时,对白色葡萄球菌、大肠杆菌、金黄色葡萄球菌、沙门氏菌和铜绿假单胞菌进行了共焦拉曼光谱测试,并对5种细菌进行单细菌拉曼光谱的归属分析,设计共焦拉曼光谱技术结合支持向量机(support vector machine,SVM)模型学习算法,进行了 5种细菌的快速分类鉴别.[结果]对于单细菌拉曼光谱探测,532、633和785 nm这3种常见的拉曼探测波长中,532 nm具有更好的激发效率和光谱信噪比.结合SVM模型对5种细菌的识别分类,SVM模型的灵敏度和特异性达到了 96.00％以上,整体准确率为98.25％.不同存放时间下大肠杆菌拉曼光谱的重复性和稳定性都很好,且SVM模型匹配率均在90.00％以上.[结论]单细菌拉曼光谱结合SVM模型可对5种细菌进行快速、准确的分类,不同存放时间对大肠杆菌拉曼光谱的归类识别几乎无影响.
文献关键词：
共焦拉曼光谱技术;单细菌;分类鉴定;线性支持向量机模型
中图分类号：
作者姓名：
窦雪晨;蔡田雨;王冠;刘培鹏;李抄;杜耀华;田丰
作者机构：
军事科学院系统工程研究院卫勤保障技术研究所,天津300161
文献出处：
引用格式：
[1]窦雪晨;蔡田雨;王冠;刘培鹏;李抄;杜耀华;田丰-.基于单细菌共焦拉曼光谱的细菌快速检测)[J].微生物学通报,2022(05):1581-1593
A类：
共焦拉曼光谱技术,线性支持向量机模型
B类：
单细菌,快速检测,检测与鉴别,病原微生物,快速分类,分类鉴定,大肠杆菌,激发波长,优化试验,存放时间,光谱信息,金黄色葡萄球菌,沙门氏菌,铜绿假单胞菌,技术结合,support,vector,machine,模型学习,分类鉴别,光谱探测,识别分类,模型匹配,匹配率
AB值：
0.159333
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