基于激光诱导击穿光谱的微生物种类鉴别研究

建立了激光诱导击穿光谱(Laser induced breakdown spectroscopy,LIBS)全光学诊断方法,对微生物种类进行快速鉴别。制取10种微生物样品,优选滤纸为富集载体,采集等离子体羽时间演变形貌图及LIBS光谱指纹图分析了鉴别微生物种类的可行性;运用九点平滑(Nine smooth,9SM)、多元散射校正(Multiple scatter correction,MSC)对波长范围200~420 nm和560~680 nm微生物LIBS全谱数据进行了预处理;分析比较了主成分分析(Principal component analysis,PCA)、随机森林结合主成分分析(Random forest combined with principal component analysis,PCA-RF)两种方法对微生物种类的鉴别结果。结果表明,运用一定的数据预处理方法,采用PCA-RF算法对10类微生物种类鉴别,训练集总准确率为99.6%,预测集总准确率为96.7%,说明选择合适的LIBS光谱预处理及模型构建方法,对微生物种类的快速准确鉴别具有可行性。