Real-time analysis and classification of bioaerosols based on optical scattering properties

• Autorzy: Kaliszewski M. , Trafny E. A. , Włodarski M. , Lewandowski R. , Stępińska M. , Kwaśny M , Kostecki J. , Kopczyński K.

Identyfikatory

DOI

10.5604/01.3001.0009.9475

Warianty tytułu

PL

Analiza i klasyfikacja bioaerozoli w czasie rzeczywistym w oparciu o właściwości rozpraszania światła

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The size and shape of biological particles are important parameters allowing discrimination between various species. We have studied several aerosols of biological origin such as pollens, bacterial spores and vegetative bacteria. All of them presented different morphology. Using optical size and shape analyser we found good correlation between light scattering properties and actual particle features determined by scanning electron and fluorescence microscopy. In this study, we demonstrated that HCA (Hierarchical Cluster Analysis) offers fast and continuous bioaerosol classification based on shape and size data matrices of aerosols. The HCA gives an unequivocal interpretation of particle size vs. asymmetry data. Therefore, it may provide high throughput and reliable screening and classification of bioaerosols using scattering characteristics.

PL

Rozmiar i kształt cząstek biologicznych są ważnymi parametrami pozwalającymi na rozróżnianie pomiędzy różnymi rodzajami cząstek. Przeprowadzone zostały badania aerozoli pochodzenia biologicznego takich jak pyłki roślin, przetrwalniki oraz wegetatywne bakterie. Substancje te wykazywały różne właściwości morfologiczne. W wyniku przeprowadzonych badań przy pomocy optycznego analizatora wielkości i kształtu cząstek znaleziona została wysoka korelacja pomiędzy właściwościami rozpraszania światła a rzeczywistymi właściwościami cząstek określonymi na podstawie SEM (Skaningowego Mikroskopu Elektronowego) oraz mikroskopu fluorescencyjnego. Przedstawione badania pokazują, że HCA (Hierarchical Cluster Analysis) umożliwia szybką, wiarygodną, prowadzoną w sposób ciągły analizę i klasyfikację bioaerozoli w oparciu o ich charakterystyki rozproszeniowe.

Słowa kluczowe

EN

bioaerosol classification; scattering; particle size and shape analysis; biological warfare agents’ detection; hierarchical cluster analysis (HCA); HCA

PL

klasyfikacja bioaerozoli; rozpraszanie; analiza wielkości i kształtu cząstek; wykrywanie bojowych środków biologicznych

• Wydawca: Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
• Czasopismo: Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
• Rocznik: 2017
• Tom: Vol. 66, nr 1
• Strony: 27--40
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., il., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Kaliszewski M.

• Wojskowa Akademia Techniczna, Instytut Optoelektroniki, 00-908 Warszawa, ul. gen. S. Kaliskiego 2

autor

Trafny E. A.

• Wojskowy Instytut Higieny i Epidemiologii Zakład Mikrobiologii, 01-163 Warszawa, ul. Kozielska 4
• Wojskowa Akademia Techniczna, Instytut Optoelektroniki, 00-908 Warszawa, ul. gen. S. Kaliskiego 2

autor

Włodarski M.

• Wojskowa Akademia Techniczna, Instytut Optoelektroniki, 00-908 Warszawa, ul. gen. S. Kaliskiego 2

autor

Lewandowski R.

• Wojskowy Instytut Higieny i Epidemiologii, Zakład Mikrobiologii, 01-163 Warszawa, ul. Kozielska 4
• Wojskowa Akademia Techniczna, Instytut Optoelektroniki, 00-908 Warszawa, ul. gen. S. Kaliskiego 2

autor

Stępińska M.

• Wojskowy Instytut Higieny i Epidemiologii, Zakład Mikrobiologii, 01-163 Warszawa, ul. Kozielska 4
• Wojskowa Akademia Techniczna, Instytut Optoelektroniki, 00-908 Warszawa, ul. gen. S. Kaliskiego 2

autor

Kwaśny M

• Wojskowa Akademia Techniczna, Instytut Optoelektroniki, 00-908 Warszawa, ul. gen. S. Kaliskiego 2

autor

Kostecki J.

• Wojskowa Akademia Techniczna, Instytut Optoelektroniki, 00-908 Warszawa, ul. gen. S. Kaliskiego 2

autor

Kopczyński K.

• Wojskowa Akademia Techniczna, Instytut Optoelektroniki, 00-908 Warszawa, ul. gen. S. Kaliskiego 2

Bibliografia

• 1. O’Connor David J., et al., Using the the WIBS-4 (Waveband Integrated Bioaerosol Sensor) Technique for the On-Line Detection of Pollen Grains, Aerosol Sci. Technol., vol. 48, 4, 2014, pp. 341-349.
• 2. Taketani Fumikazu, et al., Measurement of fluorescence spectra from atmospheric single submicron particle using laser-induced fluorescence technique, J. Aerosol. Sci., vol. 58, 2013, pp. 1-8.
• 3. Mitsumoto Kotaro, et al., Development of a novel real-time pollen-sorting counter using species-specific pollen autofluorescence, Aerobiologia, vol. 96, 2, 2010, pp. 99-111.
• 4. Pan Yong-Le, Huang Hermes and Chang Richard K., Clustered and integrated fluorescence spectra from single atmospheric aerosol particles excited by a 263- and 351-nm laser at New Haven CT and Adelphi MD, J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer, vol. 113, 17, 2012, pp. 2213-2221.
• 5. Pan Yong-Le, et al., Dual-excitation-wavelength fluorescence spectra and elastic scattering for differentiation of single airborne pollen and fungal particles, Atmos. Environ., vol. 45, 8, 2011, pp. 1555-1563.
• 6. Pöhlker C., Huffman J.A. and Pöschl U., Autofluorescence of atmospheric bioaerosols — fluorescent biomolecules and potential interferences, Atmos. Meas. Tech., vol. 5, 2012, pp. 37-71.
• 7. Jim Ho, Melvin Spence and Peter Hairston, Measurement of biological aerosol with a fluorescent aerodynamic particle sizer (FLAPS): correlation of optical data with biological data, Aerobiologia, vol. 15, 4, 1999, pp. 281-291.
• 8. Kanaani Hussein, Hargreaves Megan, Smith Jim, Ristovski Zoran, Agranovski Victoria, Morawska Lidia, Performance of UVAPS with respect to detection of airborne fungi, J. Aaerosol Sci., vol. 39, 2, 2008, pp. 175-189.
• 9. Feugnet Gilles, et al., Improved laser-induced fluorescence method for bio-attack early warning detection system, Proc. of of SPIE, Optically Based Biological and Chemical Detection for Defence IV, 2008, p. 71160.
• 10. Pan Yong-Le, et al., Fluorescence spectra of atmospheric aerosol particles measured using one or two excitation wavelengths: Comparison of classification schemes employing different emission and scattering results, Opt. Express, vol. 18, 12, 2010, pp. 12436-12457.
• 11. Kaliszewski M., et al., A new approach to UVAPS data analysis towards detection of biological aerosol, J. Aerosol Sci., vol. 58, 2013, pp. 148-157.
• 12. Kaye P.H., et al., A real-time monitoring system for airborne particle shape and size analysis, J. Geophys. Res., vol. 101, D14, 1996, pp. 19215-19221.
• 13. Kaye Paul H., Spatial light-scattering analysis as a means of characterizing and classifying non-spherical particles, Meas. Sci. Technol., vol. 9, 2, 1998, pp. 141-149.
• 14. Szymanski Wladyslaw W.W., Nagy Attila and Czitrovszky Aladár., Optical particle spectrometry — Problems and prospects, J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer, vol. 110, 11, 2009, pp. 918-929.
• 15. Jung Jae Hee and Lee Jung Eun., In situ real-time measurement of physical characteristics of airborne bacterial particles, Atmos. Environ., vol. 81, 2013, pp. 609-615.
• 16. Ho J. and Duncan S., Estimating aerosol hazards from an anthrax letter, J. Aerosol Sci., vol. 36, 5-6, 2005, pp. 701-719.
• 17. Lewandowski R., et al., Use of a foam spatula for sampling surfaces after bioaerosol deposition, Appl. Environ. Microbiol., vol. 76, 3, 2010, pp. 688-694.
• 18. Laflamme C., et al., Assessment of bacterial endospore viability with fluorescent dyes, J. Appl. Microbiol., vol. 96, 4, 2004, pp. 684-692.
• 19. Brockmann J.E. and Rader D.J., APS Response to Nonspherical Particles and Experimental Determination of Dynamic Shape Factor, Aerosol Sci. Technol., vol. 13, 2, 1990, pp. 162-172.
• 20. Visez Nicolas, et al., Wind-induced mechanical rupture of birch pollen: Potential implications for allergen dispersal, J. Aerosol Sci., vol. 89, 2015, pp. 77-84.

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).