作者单位
摘要
中国科学院环境光学与技术重点实验室, 中国科学院安徽光学精密机械研究所, 安徽 合肥 230031
实现水体致病菌的快速识别检测对防控由水体微生物污染引起的大规模疾病爆发有重要的现实意义。 生化鉴定、 核酸检测等常规细菌检测方法存在耗费时间长、 需要精密的实验仪器等特点, 不足以满足水体细菌微生物的快速实时在线监测。 由于细菌的多波长透射光谱包含较丰富的特征信息, 并且这项光谱检测技术具有快速简便、 无接触、 无污染等优点, 近年来成为细菌检测研究的热点。 以肺炎克雷伯氏菌、 金黄色葡萄球菌、 鼠伤寒沙门氏菌、 铜绿假单胞菌和大肠埃希氏菌为研究对象, 通过对细菌光谱作归一化处理和方差分析得到光谱变动最显著的特征波长区间, 在该区间提取200 nm处的吸光度值及短波段的斜率值作为光谱特征值, 结合支持向量机对不同种类细菌进行预测。 结果表明, 多波长透射光谱的归一化预处理能够有效消除浓度影响, 并保留完整的原始光谱信息; 通过方差分析法得到特征波长区间为200~300 nm波段, 在此区间内提取的五种细菌的归一化光谱趋势图的特征值分别为: 200 nm处吸光度值为0.006 5, 0.005 1, 0.007 5, 0.007 5和0.008 5, 200~245 nm波段的斜率值为-62.45, -35.94, -81.30, -82.67和-103.49, 250~275 nm波段处的斜率值为-15.48, -14.82, -20.91, -13.92和-26.21, 280~300 nm波段处的斜率值为-29.96, -24.62, -33.71, -36.09和-30.88。 对样本提取特征值并随机划分训练集和测试集, 支持向量机选择惩罚因子模型以及线性核函数, 通过寻优算法确定最佳的惩罚因子参数c和核函数参数g, 对测试集样本进行测试, 得到细菌种类的识别结果, 五种细菌的预测准确率均达到100.0%。 综上所述, 水体致病菌的多波长透射光谱通过合适的数据预处理能够提取出具有明显差异性的光谱特征值, 该光谱特征值结合支持向量机能够有效用于不同细菌种类的识别, 该方法为水体细菌快速识别和实时在线监测提供了重要的技术支持。
多波长透射光谱 细菌 特征提取 支持向量机 分类识别 Multiwavelength transmission spectrum Bacterias Feature extraction Support vector machine Classification and identification 
光谱学与光谱分析
2021, 41(9): 2940
冯春 1,2赵南京 1,3,*殷高方 1甘婷婷 1[ ... ]刘文清 1,3
作者单位
摘要
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026
3 安徽大学, 安徽 合肥 230601
4 合肥学院, 安徽 合肥 230601
水体致病菌的快速识别和检测对于水质安全预警具有重要意义。以大肠埃希菌、肺炎克雷伯氏菌、金黄色葡萄球菌和鼠伤寒沙门氏菌为研究对象,对其多波长透射光谱进行测量,提出了一种基于相似学原理、余弦相似度、皮尔逊相关系数和联合相似度算法的水体细菌种类识别方法。结果表明:不同的相似度算法对不同细菌的光谱差异性的敏感度不同,相似学原理对肺炎克雷伯氏菌的识别率最高,可达98.2%;余弦相似度和皮尔逊相关系数对金黄色葡萄球菌的识别率均为100%;联合相似度算法可实现不同算法的优势互补,有效提高识别结果的可靠性与稳定性,对低浓度肺炎克雷伯氏菌、金黄色葡萄球菌、鼠伤寒沙门氏菌和大肠埃希菌的识别率分别为98.2%、100%、94.1%和91.4%,对较高浓度的上述4种细菌的识别率分别为100%、100%、100%和96%。
光谱学 水体致病菌 多波长透射光谱 相似度算法 种类识别 
光学学报
2020, 40(3): 0330002
胡玉霞 1,2,3赵南京 1,3,*甘婷婷 1,3段静波 1,3[ ... ]刘文清 1,3
作者单位
摘要
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所, 中国科学院环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026
3 安徽省环境光学监测技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
快速准确获取水体细菌微生物浓度信息,对饮用水卫生安全监管具有重要意义。基于多波长透射光谱技术研究了水体细菌微生物浓度定量反演方法,并重点研究了光谱数据的归一化处理方法(颗粒浓度归一化、最大值归一化、积分归一化、平均归一化)对水体细菌微生物浓度反演结果准确性的影响。基于Mie散射理论建立了大肠埃希氏菌(大肠杆菌)多波长透射光谱解析模型,通过对归一化后的光谱进行解析,获取了大肠杆菌的结构信息,并以此构建出单种细菌的多波长透射参考光谱;根据测量光谱与单种细菌参考光谱的相关性反演细菌浓度,并对比分析了不同归一化处理方法下细菌浓度反演结果的准确性。研究结果表明:与平板菌落计数法相比,平均归一化光谱反演细菌浓度的最大相对误差为0.92%,平均相对误差为0.70%,线性相关系数达到0.9984,其准确性和稳定性均为最优。本研究为水体细菌微生物的快速定量检测与预警提供了基础数据。
光谱学 多波长透射光谱 细菌微生物 光谱归一化处理 定量检测 
光学学报
2018, 38(4): 0430001
甘婷婷 1,2,*赵南京 1,2胡玉霞 1,2,3喻慧娟 1,2,3[ ... ]刘文清 1,2
作者单位
摘要
1 中国科学院环境光学与技术重点实验室, 中国科学院安徽光学精密机械研究所, 安徽 合肥 230031
2 安徽省环境光学监测技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
3 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026
多波长透射光谱能够反映出样品细胞大小、 形状、 内部结构和化学组分等丰富而独特的信息, 是微生物快速、 实时、 在线检测与识别的有利工具。 将多波长透射光谱技术应用于水体致病性细菌微生物的快速有效检测对控制水体细菌微生物污染及保护饮用水源水质安全具有重要的现实意义。 为了建立及发展基于多波长透射光谱技术的水体致病性细菌微生物快速有效的检测方法, 采用紫外-可见分光光度计获取了多种水体致病性细菌微生物(如: 肺炎克雷伯氏菌、 鼠伤寒沙门氏菌、 金黄色葡萄球菌和大肠杆菌)在200~900 nm波段的多波长透射光谱, 对比分析了不同细菌及同种细菌在不同浓度时的多波长透射光谱特征。 结果表明: 对于同种细菌, 当细菌浓度发生变化时, 400~900 nm波段透射光谱形状较为一致, 并且在400, 450, 500和550 nm波长处的光密度值与浓度具有很好的线性关系, 该波段由细菌体的散射起主要作用; 但在200~400 nm波段范围内, 细菌透射光谱的形状随细菌浓度的变化而变化, 在200, 258, 300和350 nm波长处的光密度值与细菌浓度分别具有很好的二次多项式关系。 根据微粒的Mie散射理论, 采用Levenberg-Marquardt非线性最小二乘方法对测得的四种细菌透射光谱进行了散射光谱和吸收光谱拟合, 并对比分析了不同细菌散射光谱特征和吸收光谱特征, 结果表明: 四种细菌散射光谱的特征峰均在245 nm波长处, 但该波长处的光密度值具有明显差异性, 这与不同细菌外部结构及内部结构细胞器的大小、 形状等不同有关; 而四种细菌吸收光谱特征峰均在260 nm波长处, 且不同细菌在240~400 nm波段内吸收光谱也具有明显差异性, 这与不同细菌细胞内的核酸、 蛋白质等化学组分含量不同有关。 该研究表明对于不同种细菌及具有不同浓度的同种细菌, 测得的多波长透射光谱及计算出的散射光谱和吸收光谱特征都具有明显的不同, 通过多波长透射光谱解析可以获得细菌多种特征参数, 多波长透射光谱可以被用于快速有效检测水体中的致病性细菌微生物。 该研究为发展水体细菌微生物快速在线监测仪提供了重要依据。
细菌微生物 多波长透射光谱 光谱特征 散射 吸收 Bacterial microbes Multiwavelength transmission spectroscopy Spectral feature Scattering Absorption 
光谱学与光谱分析
2018, 38(5): 1610
胡玉霞 1,2,3赵南京 1,3,*甘婷婷 1,3段静波 1,3[ ... ]刘文清 1,3
作者单位
摘要
1 中国科学院环境光学与技术重点实验室, 中国科学院安徽光学精密机械研究所, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026
3 安徽省环境光学监测技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
研究细菌的生长规律,快速获取细菌在生长过程中浓度、结构、化学组分等特征参数的变化,能够为环境评估、微生物研究等领域的细菌快速检测提供依据。采用紫外-可见光分光光度法测定水体常见大肠埃希氏菌(大肠杆菌)在生长过程中240~900 nm波段的透射光谱,基于Mie散射理论对测量得到的可见光波段的透射光谱进行解析,得到细菌的浓度和大小等信息;以核酸、发色团氨基酸吸收特性为基础,根据细菌紫外吸收光谱计算了细菌的核酸含量。结果表明:通过透射光谱反演出的参数能够反映细菌在生长过程中浓度、大小和化学组分的变化,这些变化表明大肠杆菌在适宜的生长条件下经历了不同的生长时期,符合细菌生长规律。多波长透射光谱技术可以对细菌在生长过程中进行动态跟踪检测,获得细胞形态学和化学组分信息,为研究细菌多参数测量提供了一种新方法。
生物光学 光谱学 Mie散射 多波长透射光谱 细菌检测 细菌生长 
中国激光
2018, 45(2): 0207023
喻慧娟 1,2,3,*赵南京 1,3甘婷婷 1,3段静波 1,3[ ... ]刘文清 1,3
作者单位
摘要
1 中国科学院环境光学与技术重点实验室, 中国科学院安徽光学精密机械研究所, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026
3 安徽省环境光学监测技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
搭建的水体细菌微生物多波长透射光谱快速测量实验系统, 实验获取了肺炎克雷伯菌、 金黄色葡萄球菌和大肠杆菌在不同浓度下220~900 nm范围内的多波长透射光谱, 研究建立了三种细菌基于不同波长点及全光谱波段的浓度校准曲线, 计算了肺炎克雷伯菌、 金黄色葡萄球菌和大肠杆菌的检测限, 并与紫外-可见分光光度计测量分析结果进行了对比。 结果表明, 实验系统与紫外-可见分光光度计测量光谱线性相关系数在0.999 8以上, 具有非常好的一致性, 且30次光谱信号采集时间仅需15 s; 基于实验系统分析得到三种细菌在220, 258, 300, 350, 400, 450, 500和550 nm不同波长点以及全光谱波段的检测限结果均优于紫外-可见分光光度计, 且利用多波长透射光谱全光谱波段计算得到的细菌检测限均最低, 其中: 肺炎克雷伯菌、 金黄色葡萄球菌和大肠杆菌的检测限分别为1.60×104, 1.06×104和1.16×104 cells·mL-1。 研究结果为进一步发展水体细菌微生物的多波长透射光谱快速定量检测技术提供了基础数据。
多波长透射光谱 细菌微生物 检测限 饮用水安全 Multi-wavelength transmission spectroscopy Bacterial Detection limit Drinking water security 
光谱学与光谱分析
2018, 38(1): 1
胡玉霞 1,2,3赵南京 1,3,*甘婷婷 1,3段静波 1,3[ ... ]刘文清 1,3
作者单位
摘要
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026
3 安徽省环境光学监测技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
细菌多波长透射光谱包含有细菌结构、组分、浓度等信息,这些特征信息的有效提取是实现细菌微生物快速识别与检测的基础。以水体常见的大肠埃希氏菌(大肠杆菌)为研究对象,采用紫外-可见分光光度法获得了其多波长透射光谱;基于Mie散射理论,在充分考虑水体大肠杆菌散射和吸收特性的基础上,构建了240~900 nm波段范围内细菌微生物多波长透射光谱的解析模型;基于该模型对250~750 nm特征波段范围内的光谱进行解析,获得了大肠杆菌的体积、粒径、结构及浓度等相关参数,并将这些参数与文献及实验得到的结果进行了对比验证。结果表明,建立的多波长透射光谱解析模型能够准确表征水体细菌微生物的光谱特征,该模型可为水体细菌微生物的快速识别分析和检测提供关键数据。
光谱学 多波长透射光谱 Mie散射 细菌微生物 解析模型 
光学学报
2017, 37(8): 0830001
作者单位
摘要
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所, 中国科学院环境光学与技术重点实验室, 安徽省环境光学监测技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026
为实现水体细菌微生物快速在线监测, 搭建了多波长透射光谱快速测量实验系统, 利用该系统分别测量了重铬酸钾标准溶液紫外波段及中性滤光片可见波段的透射光谱, 并与紫外-可见分光光度计测得的透射光谱进行对比分析, 验证了实验系统测量透射光谱的准确性; 以水体中常见的金黄色葡萄球菌作为研究对象, 利用搭建的实验系统获取金黄色葡萄球菌溶液在220~900 nm波段的前向小角度透射光谱, 进一步验证了实验系统测量细菌微生物透射光谱的准确性和快速性。 结果表明, 由实验系统和紫外-可见分光光度计测得的重铬酸钾标准溶液, 与中性滤光片紫外波段及可见波段透射光谱的线性拟合相关系数分别为0.999 7和0.999 5, 光密度误差分别在5.00%和4.58%以内, 说明两个系统测量光谱的一致性较好, 所搭建的实验系统测量标准样品紫外-可见透射光谱准确度较高; 对于金黄色葡萄球菌, 实验系统测得的透射光谱经过校正后, 与紫外-可见分光光度计测得的透射光谱线性拟合的相关系数为0.999 97, 两者相比的光密度误差在0.74%以内; 系统重复30次细菌光谱信号采集获得平均透射光谱单次测量时间为15 s, 说明该实验系统相对于紫外-可见分光光度计能够快速准确获取水体细菌微生物多波长透射光谱, 在保证测量结果准确的同时缩短了光谱测量时间, 为水体细菌微生物快速检测提供技术支持。
多波长透射光谱 细菌微生物 快速准确 Multi-wavelength transmission spectroscopy Bacterial Rapid and accurate 
光谱学与光谱分析
2017, 37(9): 2667

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