Bacterial pattern identification in near-ibfrared spectrum

• Autorzy: Krepelka P. , Pérez-Rodríguez F. , Bartusek K.

Identyfikatory

DOI

10.5604/20830157.1121369

Warianty tytułu

PL

Identyfikacja bakterii w widmie bliskiej podczerwieni

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Microorganism identification, primary bacterial identification and pathogen detection, is important in a lot of microbial scientific areas (diagnosing of infection diseases, food protection). In this paper, the identification of the strains was performed by Near Infrared spectroscopy (wavelength from 900 nm to 2500 nm). Different techniques for classification (CVA, ANN…) were examined. It was reached to 100% accuracy on limited count of samples. Because a removing of water from sample represents a time-consuming step in sample preparation process, influence of water to spectrum was examined. Near Infrared (NIR) spectroscopy seems to be a suitable method for rapid bacteria identification. It can be used in a wide variety of food protection, medicine microbiology, bio-terrorism threats and environmental studies.

PL

Identyfikacja mikroorganizmów, głównie identyfikacja bakterii i wykrywanie patogenów jest niezwykle istotnym zagadnieniem w wielu dziedzinach mikrobiologii takich jak: diagnozowanie infekcji czy ochrona żywności. W tym artykule dokonano identyfikacji filtracji z pomocą bliskiej podczerwieni (długość fali od 900 nm do 2500 nm). Sprawdzono różne techniki klasyfikacji (CVA, ANN …). Osiągnięto 100% dokładność na ograniczonej liczbie próbek. Spektroskopia bliskiej podczerwieni (NIR) wydaje się być właściwą metodą do szybkiej identyfikacji bakterii. Metoda ta może być użyta do zabezpieczania żywności, w mikrobiologii, w walce przeciw bio-terroryzmowi, a także w badaniach środowiska.

Słowa kluczowe

EN

infrared imaging; spectroscopy; cells; absorption; near infrared spectroscopy

PL

obrazowanie w podczerwieni; spektroskopia; komórki; absorpcja; spektroskopia bliskiej podczerwieni

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
• Czasopismo: Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
• Rocznik: 2014
• Tom: nr 3
• Strony: 58--60
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Krepelka P.

• Brno University of Technology, Department of Theoretical and Experimental Electrical Engineering

autor

Pérez-Rodríguez F.

• Universidad de Córdoba, Departamento de Bromatología y Tecnología de los Alimentos

autor

Bartusek K.

• Academy of Sciences of the Czech Republic, Institute of Scientific Instruments

Bibliografia

• [1] Alexandrakis D., Downey G., Scannell A. G. M.: Detection and identification of bacteria in an isolated system with near-infrared spectroscopy and multivariate analysis, Journal of agricultural and food chemistry, Vol. 56 (10), pp. 3431-3437.
• [2] Burns, D.A., Ciurczak, E.W.: Handbook of near-infrared analysis, Third Edition, CRC Press, 2008.
• [3] Cámara-Martos F., Zurera-Cosano G., Moreno-Rojas R., García-Gimeno R.M., Pérez-Rodríguez F.: Identification and Quantification of Lactic Acid Bacteria in a Water-Based Matrix with Near-Infrared Spectroscopy and Multivariate Regression Modeling, Food Analytical Methods, Vol. 5 (1), pp. 19-28.
• [4] Krepelka, P.: Identification of bacteria strains via advanced methods for the statistical processing of near- infrared spectra, Proceedings of PIERS 2013, Stockholm, 2013.
• [5] Naes T., Isakson T., Fearn T., Davies. T.: A user-friendly guide to multivariate calibration and classification, NIR Publications, Chichester, 2003, DOI: 10.1002/cem.815
• [6] Rodriguez-Saona L.E., Khambaty F.M., Fry F.S., Calvey E.M.: Rapid detection and identification of bacterial strains by Fourier transform near-infrared spectroscopy. J Agric Food Chem. 2001, Vol 49(2), pp. 574-9.
• [7] Siesler H. W., Ozaki Y., Kawata S., Heise H. M.: Near-infrared spectroscopy. Principles, instruments, applications, Wiley-VCH, Weinheim, 2002.
• [8] Stuard, B.: Infrared spectroscopy: fundamentals and application, Ants wiley, 2004.
• [9] Thennadil S. N., Martens H., Kohler A.: Physics-Based Multiplicative Scatter Correction Approaches for Improving the Performance of Calibration Models, Appl. Spectrosc., 2006, Vol. 60, pp. 315-321.