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付鈺研究組在微生物單細胞人工智能鑒定研究中取得新進展

作者: 發布時間:2020.05.08 文章來源:

  微生物高特異性、高靈敏性的快速鑒定在臨床檢驗、食品安全、海關邊檢等眾多領域有廣泛的需求。隨著國家生物安全重要性的日益凸顯,對微生物精準快檢的需求更加迫切。當前的微生物檢測鑒定方法大多依賴于純培養,耗時通常較長,很難在分鐘級別實現準確的鑒定。 

  

  拉曼光譜是光子與化學分子之間產生非彈性散射而形成的非連續譜帶。每種化學分子都具有自身特異的拉曼光譜,根據拉曼光譜的特征可以準確鑒定化學分子,因此拉曼光譜被稱為化學分子的“指紋圖譜”。由于拉曼光譜具備非接觸、無損、非標記、快速、準確、水環境干擾小等優勢,利用其對復雜生物樣品進行鑒定和表征也成為研究的熱點和前沿。 
 

  中國科學院微生物研究所付鈺研究組長期致力于利用拉曼光譜在單細胞水平快速鑒定微生物的研究。近日,課題組在Analytical Chemistry在線發表題為Combination of an Artificial Intelligence Approach and Laser Tweezers Raman Spectroscopy for Microbial Identification的研究論文,利用拉曼光鑷結合人工智能技術實現了微生物單細胞水平的快速準確鑒定。 
 

  付鈺研究員課題組自主搭建了激光拉曼采集系統,該系統利用785 nm單色連續激光光源捕獲微生物單細胞,在操縱單細胞的同時激發細胞產生拉曼散射。通過激光輻照釀酒酵母,大腸桿菌和嗜鹽古菌等菌株后原位培養觀測,統計結果顯示微生物單細胞在光鑷操縱和采集拉曼光譜后的存活率為95.22%97.66%,證明拉曼光鑷對單細胞的無損性,表明了拉曼鑒定可以和后續的單細胞純培養、測序等各種操作實現無縫對接。由于細胞的拉曼組(一個細胞所有的拉曼信號總和)包括成百上千個拉曼位移峰,蘊含了細胞內核酸、蛋白質、脂類、多糖和各種代謝產物等所有成分的海量信息,針對這一特點,研究組設計了卷積神經網絡機器學習算法,建立拉曼組數據庫,開展模型驗證和樣品預測,驗證了人工智能模型對微生物單細胞檢測的特異性和靈敏性,結果顯示單細胞水平鑒定微生物的平均正確率達到95.64%,整個鑒定過程在5分鐘內完成。鑒于人工智能分析的“黑箱性”,通過逐一遮蔽光譜的理念建立了新型的微生物拉曼光譜特征峰提取算法,實現對人工智能如何分析微生物拉曼光譜的可視化呈現,打破了人工智能鑒定過程的黑箱,為進一步表征微生物的生化特性奠定了基礎。 

  拉曼光鑷結合人工智能快速鑒定微生物單細胞和特征光譜提取的流程及示意圖

    

  付鈺課題組盧維來助理研究員和碩士研究生陳秀強為該文共同第一作者,付鈺研究員為通訊作者,該研究獲得國家自然科學基金委、科技部重點研發計劃、中國科學院科戰略高技術創新基金項目、中國科學院戰略性先導研究計劃等資助。 

  

  文章鏈接:https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.analchem.9b04946?ref=pdf 

 

 

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