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拉曼光譜結合人工智能 微生物所在無損表征微生物研究中取得進展
2023年07月20日 09:29:14
來源：化工儀器網 作者：宋池 點擊量：6166
中科院微生物研究團隊利用拉曼光譜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并證明了使用拉曼光譜表征基因轉錄的可行性。
【化工儀器網 項目成果】近日，中科院微生物研究團隊在微生物表征研究上取得進展，在線發(fā)表兩項研究成果，利用拉曼光譜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并證明了使用拉曼光譜表征基因轉錄的可行性。
拉曼光譜作為化學分子的“指紋圖譜”，可以對生物樣品在溶液中進行無損、非標記、非接觸的原位檢測分析。在微生物研究中，拉曼技術能夠在單細胞水平，無損、非標記地實時監(jiān)測細胞內核酸、蛋白質、脂類和代謝產物等的組成和變化，獲得細胞全部的拉曼圖譜信息，即“拉曼組”信息，從而對微生物單細胞進行生理生化的精確表征。但是由于拉曼組承載了海量的信息，如何將其轉化成有意義、可利用的微生物學數據是一項拉曼光譜在實際應用領域的一大挑戰(zhàn)。
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。團隊自主搭建了激光拉曼采集系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用785 nm單色連續(xù)激光光源捕獲微生物單細胞，在操縱單細胞的同時激發(fā)細胞產生拉曼散射。同時為了有效利用拉滿足數據，團隊設計了卷積神經網絡機器學習算法，讓人工智能對大量的拉曼組數據進行學習和分析，實現準確的表征和分類鑒定。
研究團隊利用拉曼光譜結合人工智能在微生物表征研究上發(fā)表如下兩項最新的研究成果：
一、將單細胞拉曼組作為微生物識別的“條形碼”，通過比較一系列深度學習算法確定最佳模型，對12種常見病原微生物鑒定的平均正確率為90.73±9.72%，預測鮑曼不動桿菌耐藥性的準確率達到了99.92±0.06%，推薦治療抗生素類型的選擇正確率為91.8%，解析了鮑曼不動桿菌耐藥菌株的拉曼光譜特征，為進一步闡明耐藥的分子機制奠定了基礎。
二、利用數學工具建立拉曼光譜與基因轉錄的映射關聯，實現通過拉曼光譜推算特定基因的轉錄水平。以海洋紅樹林厭氧光合紫硫細菌為例，逐一映射關聯拉曼光譜、硫單質和硫球蛋白基因轉錄，并驗證了該模型推導基因轉錄的準確性，證明了使用拉曼光譜表征基因轉錄的可行性。
據了解，此前，研究團隊已經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。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。
(資料來源：中國科學院微生物研究所)
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