基于傅里葉變換近紅外光譜結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)的食源性致病菌快速檢測(cè).pdf_第1頁(yè)
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1、食源性致病菌是食品安全問(wèn)題的罪魁禍?zhǔn)?。傳統(tǒng)的病原微生物檢測(cè)步驟繁瑣,耗時(shí)耗力,遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足食品安全控制時(shí)效性的要求。近紅外光譜可快速高效無(wú)損檢測(cè)待測(cè)樣本,光譜中既包含樣品的物理信息,還承載其化學(xué)信息以及生物學(xué)信息,已被證明是研究包括細(xì)胞和組織在內(nèi)的生物大分子和復(fù)雜的生物系統(tǒng)的一項(xiàng)可靠技術(shù),而近紅外技術(shù)應(yīng)用于微生物檢測(cè)方面也有了初步進(jìn)展。
  本課題采用近紅外光譜透射技術(shù)探究液態(tài)體系中幾種常見食源性致病菌的檢測(cè)方法。通過(guò)采集不同培養(yǎng)

2、時(shí)間的大腸桿菌、李斯特菌、金黃色葡萄球菌液培養(yǎng)物的近紅外光譜,建立基于近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法的食源性致病菌在革蘭氏陰性菌與陽(yáng)性、菌種以及亞種水平的鑒別方法。
  1.應(yīng)用光電比濁法(OD600)得到了各種食源性致病菌菌株的生長(zhǎng)曲線,并劃分出了幾種致病菌的生長(zhǎng)階段。收集處于三個(gè)時(shí)間點(diǎn)0h、6h、12h的細(xì)菌懸濁液的近紅外光譜,建立了不同生長(zhǎng)時(shí)間的食源性致病菌分類模型,偏最小二乘判別分析(PLS-DA)模型的預(yù)測(cè)集決定系

3、數(shù)為0.91,預(yù)測(cè)識(shí)別準(zhǔn)確率為88%。
  2.探討了所研究食源性致病菌近紅外光譜的差異,比較了不同的預(yù)處理方法對(duì)細(xì)菌分類效果的影響。以三種食源性致病菌分類為例進(jìn)行預(yù)處理,得到的結(jié)果與未經(jīng)預(yù)處理的原始光譜結(jié)果相當(dāng)。此外,比較了不同培養(yǎng)時(shí)間對(duì)細(xì)菌分類的影響,其中,6h與12h模型的預(yù)測(cè)分類準(zhǔn)確率均為93.75%,高于0h樣本建立的分類模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率(81.25%),可見不同培養(yǎng)時(shí)間對(duì)細(xì)菌分類具有較大影響,但考慮到模型的實(shí)用性,本研究

4、選擇對(duì)所有細(xì)菌(培養(yǎng)時(shí)間0h、6h、12h)進(jìn)行建模。
  3.建立并比較了PLS-DA、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及支持向量機(jī)SVM幾種機(jī)器學(xué)習(xí)算法所建立的食源性致病菌在不同水平(①革蘭氏陰性菌與陽(yáng)性菌、②菌種水平以及③亞種水平)的分類模型性能。同時(shí),使用了不同優(yōu)化算法(包括網(wǎng)格搜索算法GS和粒子群優(yōu)化法PSO)對(duì)SVM內(nèi)部參數(shù)(懲罰因子c和核參數(shù)g)進(jìn)行優(yōu)化。GS-SVM模型對(duì)革蘭氏陰性菌與陽(yáng)性菌預(yù)測(cè)集的誤判數(shù)為1,預(yù)測(cè)識(shí)

5、別準(zhǔn)確率為99.1%,低于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率(100%),但GS-SVM方法對(duì)菌種水平、大腸桿菌亞種以及李斯特菌亞種的預(yù)測(cè)分類準(zhǔn)確率均為100%,因此認(rèn)為GS-SVM是最優(yōu)的細(xì)菌分類方法。
  4.建立并優(yōu)化了食源性致病菌分類檢測(cè)簡(jiǎn)化模型。比較了遺傳算法(GA)、連續(xù)投影算法(SPA)、競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)(CARS)和隨機(jī)森林(RF)等方法在簡(jiǎn)化食源性致病菌分類識(shí)別模型方面的性能。從模型精度、復(fù)雜性等角度綜合衡量,隨機(jī)森

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