1 吉林大学仪器科学与电气工程学院, 吉林 长春 130061
2 吉林大学化学学院超分子结构与材料国家重点实验室, 吉林 长春 130012
单细胞拉曼光谱(SCRS)技术具有快速、 灵敏和无标记的优势, 可以从单细胞水平上研究细胞结构, 本文为实时监测单细胞微生物生长代谢变化, 提出了基于谱聚类和SCRS的细胞生长检测方法, 并采集600个同步培养的发酵工程菌-大肠杆菌SCRS数据作为实验数据, 采集300个发酵益生菌-枯草芽孢杆菌SCRS数据验证方法适用性。 首先, 对同步培养的菌落测量OD600生长曲线作为微生物群体水平上生长时期标签; 其次, 应用t-SNE对群体细胞SCRS数据进行可视化分析, 指导谱聚类对高维SCRS数据聚类分析, 并应用轮廓系数和CH index评估最佳聚类簇, 赋予每个SCRS数据簇标签; 最后, 应用三次样条插值拟合统计SCRS数据簇标签和生长时期标签交集, 精准识别群体中共存的生长时期异质数据, 实现对单细胞微生物生长时期精准鉴定。 结果表明, 基于谱聚类与SCRS的细胞生长分析方法根据同步培养的群体细胞生长曲线, 设置2维嵌入空间维度和基于最近邻的谱聚类相似度计算方法, 有效检测三个生长时期最佳聚类簇中9%和4.3%异质数据。 提出的无监督检测单细胞生长的方法, 借助谱聚类无需标记就可以直接根据SCRS数据特征进行建模, 并能够对任意形状的高维SCRS数据聚类且快速收敛的优势, 实现了对两种发酵工程菌和发酵益生菌细胞滞后期、 对数期和稳定期的精准识别, 真正意义上实现从单细胞水平上检测细胞生长, 为发酵工程提供更加精准、 实时的调控指导, 具有重要的工程应用价值。
谱聚类 单细胞拉曼光谱 细胞生长 发酵工程 Spectral Clustering Single-cell Raman spectroscopy Cell growth, Fermentation engineering 光谱学与光谱分析
2023, 43(9): 2832
1 重庆医科大学检验医学院, 临床检验诊断学教育部重点实验室, 重庆 400016
3 中国科学院青岛生物能源与过程研究所单细胞中心, 山东 青岛 266101
4 重庆市公共卫生医疗救治中心, 中心实验室, 重庆 400036
5 青岛星赛生物科技有限公司, 山东 青岛 266101
非结核分枝杆菌(NTM)是除结核分枝杆菌复合群(MTC)和麻风分支杆菌以外的分枝杆菌总称。 近年来NTM导致人类感染的发病率不断上升, 其感染的临床症状与MTC感染极为相似, 但两者治疗方案却存在差异, 临床亟须快速、 准确的鉴定方法用于诊断NTM感染。 单细胞拉曼光谱技术(SCRS)具有非标记、 免培养、 快速、 准确、 低成本等优势。 据此, 我们提出了一种基于显微共聚焦单细胞拉曼光谱技术鉴定NTM的方法。 通过对临床常见的六种NTM(脓肿分枝杆菌、 戈登分枝杆菌、 偶发分枝杆菌、 土分枝杆菌、 鸟分枝杆菌以及堪萨斯分枝杆菌)的拉曼光谱进行处理比较, 并结合峰位注释进行分析。 采用无监督低维可视化的t-分布式随机邻域嵌入方法展示六种NTM的拉曼数据结构, 证明其数据在低维空间上的可分性后, 比较分类中常用的六种分类器[支持向量机分析(SVM)、 K最近邻分类算法(KNN)、 偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、 随机森林(RF)、 线性判别分析(LDA)、 XG Boost]的效果。 SVM和LDA在NTM分类中效果最好, 分别达到了99.4%和98.8%的测试准确率; SVM仅对于堪萨斯分枝杆菌(97.96%, 48/49)的分类准确性略低, 其余均为100%; LDA对于脓肿分枝杆菌(95.65%, 22/23)和戈登分枝杆菌(96.30%, 26/27), 其余也均为100%。 因此, 单细胞拉曼检测结合SVM分类器为NTM快速准确鉴定提供了富有潜力的新工具。
单细胞拉曼技术 非结核分枝杆菌 病原微生物鉴定 支持向量机分析 Single-cell Raman Spectroscopy Non-tuberculosis mycobacteria Pathogenic microorganism identification Support Vector Machine 光谱学与光谱分析
2021, 41(11): 3468
