基于单细菌共焦拉曼光谱的细菌快速检测

[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.