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用戶文章丨《Foods》上海理工大學(xué)劉箐教授與山西師范大學(xué)晉程妮/閆帥帥團(tuán)隊發(fā)表食源性病原菌快速檢測新方法

來源:長春長光辰英生物科學(xué)儀器有限公司 更新時間:2024-07-09 18:15:13 閱讀量:293
導(dǎo)讀:上海理工大學(xué)劉箐教授與山西師范大學(xué)晉程妮、閆帥帥團(tuán)隊?wèi)?yīng)用長光辰英P300共聚焦拉曼光譜儀與PRECI SCS微生物可視化單細(xì)胞分選儀在《Foods》期刊上發(fā)表了文章。

2024年6月15日,上海理工大學(xué)劉箐教授與山西師范大學(xué)晉程妮、閆帥帥團(tuán)隊在《Foods》期刊上發(fā)表了題為“Raman-Activated Cell Ejection for Validating the Reliability of the Raman Fingerprint Database of Foodborne Pathogens”的論文,該研究通過拉曼檢測結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測了食源性病原菌類型,并通過單細(xì)胞分選結(jié)合16s鑒定及宏基因組測序技術(shù)驗證了該方法預(yù)測的準(zhǔn)確性。核心產(chǎn)品——P300激光共聚焦拉曼光譜儀及PRECI SCS微生物單細(xì)胞分選儀有幸為本研究中食源性病原菌的檢測及分選驗證提供了有力工具。


一、研究背景


由病原體感染的食物和水引起的食源性疾病,已經(jīng)成為人類健康面臨的最大挑戰(zhàn)之一。而傳統(tǒng)的食源性病原體的檢測策略相對來說較為耗時費(fèi)力,通常需要漫長的細(xì)菌濃縮過程。因此,開發(fā)一種能夠在食品受污染早期快速診斷病原體的食源性病原菌檢測方法迫在眉睫。拉曼光譜檢測作為一種高分辨率非侵入性的檢測手段,能夠?qū)崿F(xiàn)在單細(xì)胞水平上的食源性病原體檢測而不需要對實際樣品中的細(xì)菌進(jìn)行預(yù)濃縮。拉曼光譜的快速檢測配合機(jī)器學(xué)習(xí)算法已被用于其他樣品的物種建庫與預(yù)測,但該方法對預(yù)測效果的有效性有待進(jìn)一步探究。

二、實驗方法


該研究為評估拉曼檢測聯(lián)合機(jī)器學(xué)習(xí)模型在食源性病原菌識別分類中的有效性,采用了不同機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行比較,后又通過激光誘導(dǎo)向前轉(zhuǎn)移技術(shù)(LIFT)對混合樣品進(jìn)行單細(xì)胞分選,進(jìn)而確定其實際的物種類型,驗證預(yù)測的準(zhǔn)確性。將4種不同的常見食源性病原菌(大腸桿菌ATCC 43895、副溶血性弧菌ATCC 33847、李斯特菌ATCC 19115、金黃色葡萄球菌ATCC 29213)進(jìn)行拉曼檢測建庫,并比較了3種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的預(yù)測準(zhǔn)確率,選擇了準(zhǔn)確率最高的分類模型對4種菌的混合菌液進(jìn)行了識別分類。接著,通過單細(xì)胞分選技術(shù)將預(yù)測為同類型的單細(xì)胞收集在一起,通過16s rDNA測序和宏基因組測序驗證預(yù)測細(xì)胞的物種信息是否與預(yù)測一致。

圖1 分選擴(kuò)增驗證拉曼檢測與機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確率流程圖

三、結(jié)果


1.拉曼檢測建庫與分類

選取了4種常見的食源性病原菌,包括大腸桿菌ATCC 43895、副溶血性弧菌ATCC 33847、李斯特菌ATCC 19115及金黃色葡萄球菌ATCC 29213(2種革蘭氏陰性菌和2種革蘭氏陽性菌)。對4種菌進(jìn)行拉曼檢測,并利用HOOKE IntP線下分析軟件進(jìn)行了預(yù)處理,圖2A為4種菌的平均光譜。先前的研究表明,540cm-1和1421cm-1為肽聚糖的可見峰,1087cm-1為磷壁酸的典型峰,革蘭氏陽性菌較革蘭氏陰性菌擁有更多的肽聚糖和磷壁酸。對3個峰位處的拉曼光譜峰強(qiáng)進(jìn)行了統(tǒng)計,發(fā)現(xiàn)拉曼光譜結(jié)果與實際菌的表型是相符的(圖2B)。



圖2 4種常見食源性病原菌的平均光譜與峰強(qiáng)統(tǒng)計

A為金黃色葡萄球菌、李斯特菌、副溶血性弧菌與大腸桿菌(從上到下依次,并不代表峰強(qiáng))預(yù)處理后的平均拉曼光譜;B為4種菌在3個峰位處的峰強(qiáng)統(tǒng)計。


接著對4種菌進(jìn)行拉曼建庫后,分別采用支持向量機(jī)(SVM)、K近鄰算法(KNN)以及線型判別分析(LDA)的方法對預(yù)測數(shù)據(jù)集進(jìn)行物種預(yù)測。結(jié)果顯示,3種方法中SVM模型的準(zhǔn)確率最高(圖3),且ROC曲線最好,因此后續(xù)采用SVM模型進(jìn)行預(yù)測。



圖3 3種機(jī)器學(xué)習(xí)模型對4種食源性病原菌預(yù)測集的分類準(zhǔn)確率


2. 混合菌物種預(yù)測與驗證
將上述4種食源性病原菌混合在一起后,進(jìn)行拉曼檢測,隨機(jī)選擇單細(xì)胞光譜,利用SVM預(yù)測其物種,并對預(yù)測為同種菌的單細(xì)胞分選在一起,擴(kuò)增基因組DNA,然后進(jìn)行16s rDNA驗證擴(kuò)增結(jié)果,16s測序與宏基因組測序驗證人工智能模型識別的病原菌是否正確。16s rDNA驗證結(jié)果顯示,20組實驗中有12組成功分選擴(kuò)增。對應(yīng)的測序結(jié)果顯示,12組成功分選擴(kuò)增中有10組的物種組成與SVM模型預(yù)測一致,剩余2組可能在基因組擴(kuò)增過程中受到環(huán)境影響導(dǎo)致了4種病原菌外的污染(圖4),因此,最終確定SVM模型的預(yù)測準(zhǔn)確率為83.3%。



圖4 基于分類模型的上游預(yù)測與基于基因組測序的下游驗證的比較


高質(zhì)量的基因組DNA擴(kuò)增產(chǎn)物在16S rRNA擴(kuò)增產(chǎn)物的凝膠電泳圖中表現(xiàn)出特定的明亮條帶,這些擴(kuò)增產(chǎn)物來自單細(xì)胞分選后的細(xì)胞。1~5為大腸桿菌,6~10為副溶血性弧菌,11~15為單核細(xì)胞增多性李斯特菌,16~20為金黃色葡萄球菌,N為陰性對照。

四、結(jié)論


綜上所述,利用拉曼檢測與單細(xì)胞分選技術(shù)將食源性病原菌的表型與基因型串聯(lián),驗證了拉曼指紋數(shù)據(jù)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測食源性病原菌的可靠性,該方法能夠快速、無損、高靈敏地實現(xiàn)食品污染中食源性病原菌的快速診斷與鑒定,為保障食品安全,減少食源性疾病的發(fā)生提供了一種具有廣泛應(yīng)用前景的技術(shù)手段。


文章鏈接:

https://www.mdpi.com/2304-8158/13/12/1886

五、辰英價值





本研究將自主研發(fā)的P300共聚焦拉曼光譜儀與PRECI SCS微生物可視化單細(xì)胞分選儀聯(lián)用,在單細(xì)胞層面上成功搭建了食源性病原菌表型與基因型間的橋梁。

首先,憑借P300高靈敏度、高穩(wěn)定性的拉曼光譜采集特點,為食源性病原菌單細(xì)胞在短時間(1s)內(nèi)實現(xiàn)快速檢測提供了可能。

隨后,基于激光誘導(dǎo)向前轉(zhuǎn)移技術(shù)(LIFT),不僅對拉曼識別到的微生物單細(xì)胞實現(xiàn)了快速、精準(zhǔn)地分選,而且與全基因組擴(kuò)增及測序技術(shù)相結(jié)合,在本文食源性病原菌的檢測與分類驗證過程中起到了核心作用,實現(xiàn)了對食源性病原菌表型與基因型特征的有效對應(yīng)。

這對揭示病原菌的生物學(xué)特征和基因代謝機(jī)制具有重要意義,為食源性病原菌的快速診斷和防控提供了新的視角。




六、研究團(tuán)隊介紹





閆帥帥,博士,山西師范大學(xué)食品科學(xué)學(xué)院,碩士生導(dǎo)師,主要從事食品污染源危害控制,主持省部級項目1項,參與國家重點研發(fā)項目2項,發(fā)表SCI論文10篇。

劉箐教授,博士,上海理工大學(xué)健康科學(xué)與工程學(xué)院三級教授,碩士、博士生導(dǎo)師,食源性致病菌危害與控制研究所所長,主要從事食品安全及醫(yī)學(xué)臨床等生物靶標(biāo)的快速檢測,腸道菌群生物大數(shù)據(jù)解析與疾病早期診斷基礎(chǔ)與應(yīng)用研究。2011年入選國家高層次人才計劃;主持(參與)國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學(xué)基金等國家和省部級科研項目30余項;已發(fā)表科研論文200余篇,持有國家發(fā)明專利30余項,獲省部級自然科學(xué)獎、科技進(jìn)步獎一、二等多項。建立了我國第一個病原細(xì)菌單克隆抗體庫;自主研發(fā)了“腸道菌群宏基因組大數(shù)據(jù)自主分析平臺”;建立了“中國病原細(xì)菌菌種庫”(China  Pathogenic  Bacteria  Collection,  CPBC);正在構(gòu)建的人類腸道菌群元基因組數(shù)據(jù)庫(Human Intestinal Flora Metagenomic Database, HIFMD)。




END


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