使用拉曼光学子和机器学习对活力但不可培养的Campylobacter jejuni的单细胞识别和表征
Kaidi Wang1, Xiangyun Ma2, Pierre-Luc Longchamps1
1Department of Food Science and Agricultural Chemistry, Faculty of Agricultural and Environmental Sciences, McGill University, Sainte-Anne-de-Bellevue, Quebec H9X 3 V9, Canada.
一种新方法使用单细胞拉曼光谱学和机器学习来检测可行的但不可培养的 (VBNC) 菌. 这种方法可以准确地识别VBNC细胞,改善食品安全检测方法.
科学领域:
- 微生物学 微生物学
- 食品安全 食品安全
- 频谱学是一种光谱学.
背景情况:
- 坎比洛巴克特 (Campylobacter jejuni) 是一种主要的食物传染病原体.
- 可行但不可培养 (VBNC) 状态允许C. jejuni在环境压力下生存.
- 使用传统方法很难检测到VBNC细胞.
研究的目的:
- 开发一种独立于培养的方法来识别和表征VBNC C. jejuni细胞.
- 在单细胞水平上分析VBNC细胞,以准确检测.
- 了解VBNC C. jejuni.独特的行为和分子特征.
主要方法:
- 诱导C. jejuni进入VBNC状态使用奥斯莫斯压力和有氧应力.
- 使用光学笔收集单细胞拉曼光谱.
- 卷积神经网络 (CNN) 的应用用于VBNC和可培养细胞的分类.
- 使用梯度加权类激活映射用于光谱区域分析.
主要成果:
- 使用CNN,VBNC C. jejuni细胞与可培养细胞区分,准确度约为92%.
- 在不同压力因素或诱导时期诱导的VBNC细胞之间没有观察到显著的光谱差异.
- 梯度加权类激活映射确定了与VBNC细胞分类相关的关键光谱区域.
结论:
- 单细胞拉曼光谱与机器学习相结合,为检测VBNC C. jejuni.提供了准确的方法.
- 已识别的光谱区域与VBNC细胞中已知的分子变化相关,为其表征提供了洞察力.
- 这种方法提高了检测和理解VBNC病原体的能力,提高了食品安全.
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