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        紫外光譜細菌檢測的數(shù)據(jù)研究方法綜述

        2020-11-02 02:31:41董英龍

        董英龍

        摘?要:細菌是對人類生活有著重大影響的雙刃劍生物,其快速、高檢測極限對食源性傳染性疾病的防護與控制是不可或缺的。本文首先介紹了紫外光譜檢測細菌的基本原理,然后綜述了紫外光譜的預處理方法與特征拾取方法,包括最小二乘法,偏最小二乘法,標準正態(tài)變量變換法,Savitzky-Golay卷積平滑法,連續(xù)投影法,二維相關分析法,并對此6種方法進行分析,最后對紫外光譜在細菌檢測領域進行展望。

        關鍵詞:紫外光譜;細菌檢測;特征拾取

        一般來說,紫外光譜是紫外和可見光譜(Ultraviolet and Visible spectrum),簡寫為UV兩個字母,也被稱作紫外可見光吸收光譜。紫外光分別為遠紫外區(qū)間與近紫外區(qū)間。要研究此波長區(qū)的吸收光譜只能在真空中去完成,因此,對實驗設備要求較高,技術難度很大,暫時在有機物分子定性定量實驗中用途較小。來測定物質成分結構等信息被稱為紫外可見光光譜法。

        一、紫外光譜檢測的原理與朗伯比爾定律

        朗伯比爾定律的全稱為布格-朗伯-比爾定律。皮埃爾·布格是法國造船工程之父,一名優(yōu)秀的大地測量學家,在1729年的論文《從光到光梯度光學實驗》中,首次討論了光線通過一定范圍內(nèi)大氣層時損失的能量,最早提出了朗伯比爾定律的雛形。1760年,德國數(shù)學家約翰·海因里?!だ什谡撐闹嘘U述了不同物質對光的吸收程度與吸收介質厚度之間的數(shù)學關系。1852年,德國數(shù)學家、物理學家奧古斯特·比爾又提出光的吸收程度和吸光物質濃度也具有類似關系,并在1854年出版《高級光學啟蒙》一書。三人研究經(jīng)過結合得出了現(xiàn)在的朗伯-比爾公式,公式如下式1-1:

        公式中的A為吸光度,也就是光通過物質后(一般為氣體液體)的被吸收程度,是射入光強度I0比出射光強度I的對數(shù),T為透射比,也被稱為透光度。K為摩爾吸光系數(shù),它是物質本身的固有屬性,只與吸收物質的物理性質與入射光的波長λ有關。C為吸光物質的濃度,單位為mol/L,b為吸收層厚度,單位為cm。

        二、紫外光譜細菌檢測數(shù)據(jù)處理方法

        (一)最小二乘法

        1806年,一位在法國默默無為的數(shù)學家,阿德里安-馬里·勒讓德獨立發(fā)明了最小二乘法,由于翻譯問題,它也叫做最小平方法,他在基于隨機誤差的情況下,提出了讓總體的誤差的平方和最小為我們需要的真值,公式為下2-1:

        通過校正每一條光譜來得到我們需要的真實光譜,是檢測細菌的最常用算法。

        (二)偏最小二乘法

        在蛋白組學及代謝組學等高通量數(shù)據(jù)分析中,由于我們所知道的信息較少,導致我們知道的自變量數(shù)目大于方程數(shù),也就是未知數(shù)大于方程個數(shù),這是將無法直接使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析模型。1983年由S·伍德等人提出的偏最小二乘法(也被稱為偏最小二乘法回歸)解決了這一問題,該算法在近幾十年得到了飛速發(fā)展。具體的想法是首先把矩陣X與Y都標準化,設駐的第一個主成分為p1,Y的第一個主成分為q1,兩者都經(jīng)過了單位化。這一步看起來和典型關聯(lián)分析是一樣的,但是這里的p和q都有主成分的性質。然后求主成分的投影,我們的平均值(期望)是方差最大。最后優(yōu)化目標的協(xié)方差Cov(u1,v1)。再引入拉格朗日算子如下公式2-2:

        最后多次迭代映射分解,但是最終組合起來,仍然是一個Y與X的線性回歸Y=XB+F,最后得到我們想要的精度,但是增加了計算量。

        (三)標準正態(tài)變量變換法

        在各種光譜預處理方法中,平滑處理結合多元散射校正(MSC)或標準正態(tài)變量變換(SNV)的效果是最好的。該方法主要是消除固體顆粒大小,表面散射以及光程變化對漫反射光譜的影響。公式如下式2-5:

        根據(jù)2-5式我們可以看出,首先要求出原始光譜減去光譜的平均值,再比上該光譜值的標準差的值。式中Xi,j表示為第i個與第j個光譜的數(shù)據(jù)。

        (四) Savitzky-Golay卷積平滑法

        用Savitzky-Golay方法進行平滑濾波,可以提高光譜的平滑性,并降低噪音的干擾。Savitzky-Golay卷積平滑關鍵在于矩陣算子的求解。

        設濾波窗口的寬度為n=2m+1,各測量點為x=(-m,-m+1,0,1,…m-1,m)采用k-1次多項式對窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)點進行擬合。公式如下2-6:

        此公式結合了最小二乘法與多項式近似求解法,由于是低通濾波,所以可以很好的減小紫外光譜的高頻噪聲。

        (五)連續(xù)投影法

        連續(xù)投影算法(SPA)可以篩選出有效波長,也就是實驗所需要的特征值,是紫外光譜細菌檢測的重要方法。它是一種類似通過向前正反饋的方式選擇需要的波長,選出波長后計算循環(huán)中在其余波長留下的投影長度,以此來選擇出我們需要的特征波長。選出投影最大的波長后再以最大的投影作為投影量進行循環(huán),直到篩選出其他冗余波長,找出光譜的更多特征。

        (六)二維相關分析法

        二維光譜技術指用一個低頻率的擾動(如溫度、壓強、光學等)作用在樣品上,更好地引起光譜中特征值的變化來找出光譜中的特征值。其實驗原理如下圖2-1:

        體系受外擾引起的動態(tài)光譜如下式2-7:

        但是在絕大多數(shù)情況下,我們選用的是光譜的平均值如下式2-8:

        然后把時域中的光譜轉化到頻域中,對2-8式做傅里葉變換得到式2-9,以及共軛形式2-10如下式:

        對以上兩光譜進行交叉分析,得到一個廣義的二維相關光譜如式2-11:

        在多數(shù)據(jù)時,計算傅氏變換是比較麻煩的,此時可以選用希爾伯特(Hilbert)變換更為簡便。二維相關光譜技術可以很好的找出光譜特征,但是增加了實驗的復雜性和計算的難度。

        三、總結

        細菌準確快速地檢測是十分必要的,2020年6月14日出現(xiàn)了喜茶、奈雪的茶菌落數(shù)嚴重超標的問題,2018年美國也發(fā)生多起沙門氏菌感染事件,食品安全事件近些年頻發(fā),細菌的快速檢測更應該受到重視。紫外可見光譜法快速的算法如最小二乘法算法,標準正態(tài)變量變換法,可以用在精度要求不是太高的場合,其余四種算法可以根據(jù)實際情況進行選擇符合需要的場合。

        參考文獻

        [1]?胡永翔,劉蓉,張雯,等.二維相關光譜分析在無創(chuàng)血糖檢測特異性研究中的應用[J].光譜學與光譜分析,2017,37(2):491-496.

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