近紅外(NIR)光譜分析是一種利用近紅外波長(zhǎng)的光來確定材料的物理、化學(xué)或結(jié)構(gòu)特性的技術(shù)。它是一種紅外光譜,覆蓋780至2500 nm波長(zhǎng)范圍內(nèi)的光譜區(qū)域,通過吸收、發(fā)射或反射來測(cè)量紅外輻射與物質(zhì)的相互作用。這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)證明了其檢測(cè)和量化微生物的可靠性,成為分子生物學(xué)技術(shù)的非破壞性替代方案。這項(xiàng)技術(shù)與多元分類方法相結(jié)合,被認(rèn)為是一種高效快速識(shí)別牛奶中細(xì)菌污染的方法。
據(jù)麥姆斯咨詢報(bào)道,近日,西班牙奧維耶多大學(xué)(University of Oviedo)和阿斯圖里亞斯乳制品研究所(Instituto de Productos Lácteos de Asturias)的研究人員在IEEE Sensors Journal期刊上發(fā)表了題為“Near Infrared Spectroscopy for Bacterial Detection in the Dairy Industry”的論文,討論了利用近紅外光譜結(jié)合多元分類方法來檢測(cè)乳制品行業(yè)牛奶中的細(xì)菌污染。結(jié)果表明,近紅外光譜技術(shù)有潛力作為一種快速、準(zhǔn)確的方法來識(shí)別乳制品行業(yè)的細(xì)菌污染。
這項(xiàng)研究旨在確定近紅外光譜檢測(cè)牛奶中細(xì)菌污染的能力。首先,通過分析該技術(shù)確定兩種不同細(xì)菌菌株在牛奶中形成的生物膜的能力,然后通過在液體牛奶中接種不同濃度的四種細(xì)菌,以確定檢測(cè)牛奶中每種細(xì)菌的能力。
為了分析這項(xiàng)研究中的近紅外光譜數(shù)據(jù),研究人員選擇了主成分分析(PCA)和偏最小二乘判別分析(PLS-DA)相組合的方法來應(yīng)對(duì)高維光譜數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn),旨在降低維度,提取信息特征,并提高樣品分類的有效性。
通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)近紅外光譜在檢測(cè)牛奶中生物膜的存在方面是準(zhǔn)確可靠的。結(jié)果表明,該技術(shù)可有效區(qū)分污染和未污染樣品,并且受試者工作特征曲線(ROC)下的面積(AUC)大于99%。該方法對(duì)不同菌株的樣品分類也很有效。
牛奶和未污染對(duì)照樣品中生長(zhǎng)的生物膜的光譜數(shù)據(jù)
研究人員使用相同的方法來評(píng)估這種技術(shù)在檢測(cè)牛奶中細(xì)菌污染比例方面的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該技術(shù)可以有效地對(duì)四種不同細(xì)菌污染的牛奶樣品和未污染的對(duì)照樣品進(jìn)行分類,且AUC大于97%。此外,當(dāng)所有細(xì)菌的數(shù)據(jù)一起分析時(shí),即使在低細(xì)菌濃度下,結(jié)果仍然良好,獲得了70%的平均精度。
不同細(xì)菌數(shù)據(jù)的主成分分析
這項(xiàng)研究的結(jié)果表明,無論造成污染的細(xì)菌類型如何,近紅外技術(shù)都可以準(zhǔn)確分類污染和未污染的牛奶樣品,即使在低濃度時(shí)也是如此。然而,光譜分析似乎不能區(qū)分不同的污染細(xì)菌。
研究人員表明使用近紅外光譜檢測(cè)是一種很有前途的無損檢測(cè)牛奶中細(xì)菌污染的方法。這項(xiàng)研究中使用的光譜儀器和數(shù)據(jù)處理方法可以通過分析光譜模式的變化來定性地確定細(xì)菌污染,從而區(qū)分污染樣品和對(duì)照樣品。類似地,近紅外技術(shù)可以檢測(cè)牛奶中形成的生物膜,就像生物膜在培養(yǎng)基中生長(zhǎng)時(shí)一樣。這一發(fā)現(xiàn)很重要,因?yàn)樗鼫?zhǔn)確地反映了乳制品行業(yè)中發(fā)現(xiàn)的表面附著細(xì)菌。
總的來說,快速和非侵入式的細(xì)菌檢測(cè)是乳制品行業(yè)的一個(gè)重要目標(biāo)。傳統(tǒng)檢測(cè)牛奶中細(xì)菌的方法耗時(shí)且需要熟練的人員,而近紅外光譜可以實(shí)時(shí)提供準(zhǔn)確的結(jié)果,而無需樣品制備或破壞,并且與傳統(tǒng)細(xì)菌檢測(cè)方法相比,可以減少時(shí)間和成本。然而,在該技術(shù)被廣泛應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)界之前,仍需要進(jìn)一步的研究來優(yōu)化該技術(shù)并大規(guī)模驗(yàn)證其準(zhǔn)確性。此外,有必要考慮樣本光譜記錄中出現(xiàn)錯(cuò)誤或失真的可能性,并審查采集方案,以提高模型的準(zhǔn)確性。
審核編輯:劉清
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原文標(biāo)題:近紅外光譜技術(shù)在乳制品行業(yè)細(xì)菌檢測(cè)中的應(yīng)用
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