基于傅里叶变换近红外光谱的脂环酸芽孢杆菌种间分类鉴定

摘要：

傅里叶变换近红外光谱（Fourier transform near infrared spectroscopy ，FT‐NIR）可以反映微生物细胞的分子振动信息，特异性鉴别不同类别的微生物。为了建立准确、有效的脂环酸芽孢杆菌种间分类鉴定的方法，文章基于FT‐NIR技术进行了如下探究：（1）收集了7株不同种的标准菌近红外漫反射光谱数据并进行预处理，运用化学计量学中的主成分分析（principal component analysis ，PCA ）和线性判别分析（linear dis‐criminant analysis ，LDA）对其种间水平区分与判别的可行性进行探索。结果表明：PCA模型能对7株标准菌进行正确区分，LDA模型Ⅰ判别准确率为100％，初步证明该方法可以对脂环酸芽孢杆菌种间水平进行分类鉴定。（2）为了提高模型的稳健性和实用性，在上述标准菌建模的样品中加入分离菌，用41株菌的光谱信息依照上述方法进行数据分析后建立LDA种间判别模型Ⅱ。结果表明：选取其中15个样本进行评估，模型Ⅱ准确率为86.67％，菌种信息更全面、可信性更高。因此，FT‐NIR技术结合化学计量学方法可以准确、有效地进行脂环酸芽孢杆菌的种间分类鉴定。

关键词：脂环酸芽孢杆菌、种间、分类鉴定、FT-NIR、PCA、LDA

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：国家自然科学基金项目31171721，31371814;国家“十二五”科技支撑计划项目2012BAK17B06，2012BAD31B01

在线出版日期：2015-12-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3073-3077