基于深度学习的细菌单粒子质谱的分析和识别
Hong Chen1, Ning Zhang1, Yao-Hua Du1
1Systems Engineering Institute, Academy of Military Sciences, People's Liberation Army, Tianjin, China.
单粒子质谱学 (SPMS) 结合机器学习有效识别细菌物种. 这种方法可以准确地将细菌与生物质燃烧产品区分开来,并以超过96%的准确度分类不同的细菌类型.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 微生物学 微生物学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 单粒子质谱 (SPMS) 显示了细菌识别的潜力.
- 关于使用SPMS来区分细菌物种的研究有限.
- 生物质燃烧产物 (BCP) 在SPMS分析中可能是混因素.
研究的目的:
- 开发和验证一种将SPMS与监督学习相结合的方法,用于细菌物种识别.
- 要区分六种细菌物种和四种BCP.
- 研究机器学习模型用于分类的关键离子特征.
主要方法:
- 使用SPMS收集细菌和BCPs的粒子大小和质谱数据.
- 质谱峰值比率分析用于区分细菌和BCP.
- 支持矢量机器 (SVM),多层感知子 (MLP) 和卷积神经网络 (CNN) 被评估了分类性能.
- 使用Score-CAM可视化并从CNN模型中提取关键的离子特征.
主要成果:
- 质谱峰值比率方法成功地将细菌与BCP区分开来,基于不同的离子分布 (PO3-/PO2-和CNO-/CN).
- CNN和MLP模型实现了超过96%的分类准确度,用于区分细菌和BCP,并识别细菌物种.
- 评分-CAM分析确定了关键的离子特征,突出了细菌物种之间的组成差异.
结论:
- SPMS与监督学习相结合,特别是CNN和MLP,提供了一个强大的细菌识别方法.
- 开发的方法有效地将细菌与BCP区分开来,并对各种细菌物种进行分类.
- 这项研究为分析微生物分析和了解细菌组成的SPMS数据提供了宝贵的见解.
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