[发明专利]使用光谱技术识别微生物的方法

说明书

对微生物进行分类和鉴定的方法，其提供利用FTIR ATR技术对微生物进行分类和识别。

技术领域

本发明涉及一种识别微生物的方法，该方法使用统计技术(诸如，例如光谱轮廓的多变量分析技术)或者神经网络，以与常规方法相比在极短的时间内获得与微生物生长相关的标志。

具体而言，本发明基于分析仪器的开发，通过分析未知样品的光谱轮廓ATR-FTIR以及将该光谱轮廓与先前收集并存储在数据库中的样品的光谱轮廓进行比较来识别微生物。

背景技术

傅里叶变换红外光谱(FTIR)是一种非破坏性的分析技术，可以获得被分析样品的化学成分信息。自20世纪90年代初以来，该技术已用于生物样品的分析(Diem M.et al.,The Analyst[27Aug 2004,129(10):880-885])。

同时，FTIR技术识别和分类未知微生物的能力已被显示(Helm D.et al.,Journalof General Microbiology(1991,137,69-79)和Marley L.et al.,VibrationalSpectroscopy 26,2,2001,151-159)。

微生物的不同种类、亚种或子类的特征在于蛋白质、脂类、核酸和多糖方面的精确的生物化学组成，这反映在不同的振动光谱中(Griffiths和Chalmers编辑,2001Handbookof vibrational spectroscopy,John Wileysons,New York,Volume 5)。

FTIR光谱技术在微生物学中的一些潜在应用包括：

(i)在人类或兽医领域，例如在临床实验室中，识别病原体；

(ii)流行病学调查、研究主题、病原体筛查、卫生检查、传染链的阐明、控制疗法和反复感染的检测；

(iii)从环境中识别和筛选微生物；

(iv)监测生物技术过程；

(v)食品或制药工业的微生物质量控制；

(vi)保存收获的菌株。

基于未知样品的光谱与存储在数据库中的微生物的已知物种的光谱之间的比较分析技术来识别微生物的方法是已知的。

在以下文档中报道了这类型的已知识别方法的示例：US5660998A、CN103217398A、US6379920B1、WO2006002537A1、US9551654B2、US20170167973A1、WO2017/210783A1，Sousaet al.,European Journal of Clinical MicrobiologyInfectious Diseases(欧洲临床微生物学与传染病杂志)(2014)33:1345-1353，Whittaker et al.,Journal ofMicrobiological Methods(微生物方法杂志)55(2003)709-716，Wang et al.,International Journal of Food Microbiology(国际食品微生物学杂志)167(2013)293-302。

然而，在许多已知方法中，光谱采集是在透射、反射或成像模式下进行的。

例如，在US5660998和US6379920中报告了透射或反射采集模式，而在WO2006002537A1、US9551654B2、US20170167973A1中采用了成像模式。

这些方法的缺点在于，获得的信号直接取决于样品的厚度和形态，样品可能太厚而产生饱和或者是不均匀的以及由于散射而发生失真。

众所周知，基于成像方式的方法，例如多像素方式，与单点检测器相比，由于每像素可获得的信噪比较低，可能对单个光谱的分辨率有限制。