基于FT-NIR的微生物快速鉴定方法研究

第30卷，第11期201O年l1月光谱学与光谱分析Vd．30，№．11，pp2945—2949Spectroscopy柚dSpectralAmlysisNov咖ber，2010基于FT-NIR的微生物快速鉴定方法研究岳田利，王军，袁亚宏，高振鹏西北农林科技大学食品科学与工程学院，陕西杨凌712100摘要微生物细胞的傅里叶变换近红外光谱(Fouriertmmfomnearinfraredspectms∞py，FT-N限)反映了细胞成分的分子振动信息，具有的高度特异性，为寻求一种基于FT-N氓的微生物快速鉴定方法提供了可能。文章通过采集1株酵母和5株细菌标准荫株的近红外漫反射光谱，采用主成分分析法对光谱数据进行了分析，构建了基于FT-Nm的微生物快速鉴定模跫。分析结果表明：①光谱罄别指数Dy，y2值范围为1．61士1．05～10．97土6．65，重现性良好；②建立的基于线性判别分析模型的鉴定准确率为100％，基于人工神经网络模型的预测结果平均相对误差为5．75％，预测准确率高。研究结果证实该方法可以实现基于Fr-N取结合多元数学统计方法的微生物快速鉴定，并具有广阔的产业应用前景。关键词傅里叶变换近红外光谱；微生物；快速鉴定；线性判别；人工神经网络中图分类号：【)657．3文献标识码：AD叫：10．3964／j．issIL1000-0593(2010)11—2945．05引言常规微生物鉴定方法主要是基于微生物形态、生理生化特性及营养特性的方法，这些方法操作复杂，费时费力。以PcR技术为基础的基因序列分析方法用于微生物的鉴定已经得到广泛认可，但该方法操作复杂，试剂昂贵，需要专业的操作人员。这些都限制了该方法的广泛应用【1]。应用分子振动光谱(红外光谱，近红外光谱，拉曼光谱)快速鉴定微生物是近年来兴起的新型检测技术，有“分子指纹”之称。该技术只需少量生物量的微生物便町完成分析，且光谱分析速度快，大大缩短了鉴定时间，同时用于分析的微牛物不需要破坏细胞与添加任何化学试剂，大大提高了真实性和降低了分析成本；该方法操作简单，一般技术人员便可完成【2q]。于是红外光谱和拉曼光谱技术已经被应用于多种微牛物的鉴定，该方法也逐渐被接受睁引。将阡NIR应用于微生物快速鉴定的研究还较少。Ro-d—gu盱Saom等L协13J采用无机氧化铝膜过滤法收集菌体，采集微牛物细胞的近红外光谱。并结合多元统计分析方法。对细菌进行鉴定，取得r较好的效果，但氧化铝滤膜价格较贵。也增加了该方法的成本。因此本研究直接采集微生物菌体f燥粉末的近红外光谱，并建立基于线性判别分析(1ineardiscriIIli衄ntamlysis，LDA)和人工神经网络(anificialmuralnetwork，ANN)的微生物鉴定模型，以期实现基于F1r_N取的微生物快速鉴定，为微生物的快速鉴定提供一种新的方法。1材料与方法1．1菌种与培养基微生物菌种购自中国工业微生物菌种保藏管理中心(CIlimcentero“11dustrialculturecollection，CICC)。菌种名称及编号如下；(1)&ccJIl口，狮1)wsc￡一谪i船，CICCl027。酿酒酵母#(2)L口以。缸dzz淞nf蝴iz螂，CICC6005，嗜酸乳杆菌；(3)B出一曲谊∞缸，CICCl0003。大肠埃希氏菌；(4)EhfPrak“Prcz∞c口P，CICCl0017，阴沟肠杆菌；(5)B口f删淞sz咖i协，CIOCl0034，枯草芽孢杆菌；(6)勘E盯ok以Fr口Pro驴抛s，ClOC20051。产气肠杆菌。培养基：酵母浸粉4g·L～。葡萄糖2g·L～，(NH4)2S0‘O．4g·L一1，MgS()4·7H201g·L一1，CaCl2·2H20O．5g·L～，KH2P0‘1．2g·L_1，MnS|04·H20O．5g·L～。1．2微生物培养及样品制备微生物采用恒温摇床培养(37℃，190r·rnin-1)16h，离心得到菌体，用生理盐水洗涤3次，最后将菌体置于干燥收稿日期：2009—12—26。修订日期：2010_03—28基金项目：国家自然科学基金项目(31071550)，国家。十一五”科技支撑计划项目(2006嗍(02A18，2006BAK02A24．2006BAK02AD5)和陕西省重大科技专项(2006Kz09毛1．2008ZI)K【Ⅻ4)资助作者简介：岳田利，1965年生。西北农林科技大学食品科学与工程学院教授e1舱il：”etl@nw乳艏f．ed仉∞万方数据2946光谱学与光谱分析第30卷箱中烘干(40℃)，然后用研钵研磨，制成菌体粉末。1．3近红外光谱采集光谱仪为德圆布鲁克MPA型傅里叶变换近红外光谱仪，采用漫反射积分球模式采集细菌粉末的近红外光谱，检测器TE-lnGaAs，扫描范围10ooo～