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Robust Single-Cell Raman Identification Enabled by Target-Interference Library
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AI
DOI：10.1021/acs.analchem.5c04715.png)
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摘要
En 中文
食源性病原体，特别是产孢芽孢杆菌属物种，由于其对常规灭菌方法的耐受性以及快速产生毒素的能力，对食品安全构成持续挑战。单细胞拉曼光谱技术能够实现细菌细胞的快速、无标记检测。然而，其实际应用常受限于信噪比（SNR）较低。这一问题在食品检测中尤为突出，因为复杂的样品基质和多样的干扰成分会显著增加光谱背景噪声，从而影响分析精度和可靠性。为克服这些挑战，我们提出了一种目标-干扰库（TIL）分解框架，该框架旨在主动学习目标细菌和已知干扰物的光谱库中的特征信息。经过训练的TIL框架能够将含噪声的单细胞光谱分解为目标细菌信号和干扰成分。通过利用分离出的目标细菌信号，该方法显著提高了识别精度。我们将此方法应用于区分四种密切相关的芽孢杆菌属物种，即Bacillus licheniformis、Bacillus subtilis、Bacillus cereus和Bacillus thermoamylovorans，分类准确率达到97.1%，显著优于传统方法。关键在于，该方法在真实、复杂的牛奶基质中对单个孢子实现了高达96.12%的识别准确率。这一验证为快速、现场监测提供了实用途径，满足了现代食品安全监测的迫切需求。
Keyword:
SPECTROSCOPY
期刊
IF:
6.7
论文数:
4.7W
被引数:
15.9W
机构
引用论文
Nondestructive Identification and Accurate Isolation of Single Cells through a Chip with Raman Optical Tweezers.png)
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