检测尖孢镰刀菌真菌隔离使用ATR光谱

文摘

真菌被认为是严重的病原体对许多植物,可能造成严重的经济损失。早期检测和识别这些病原体为他们及时的控制是至关重要的。真菌的方法可用于识别耗时且不总是非常具体。在这项研究中,潜在的FTIR-ATR光谱学是研究与先进的数学主成分分析(PCA)和统计线性判别分析(LDA) 10隔离的尖孢镰刀菌之间的区分。结果令人鼓舞,表明FTIR-ATR能成功地检测不同尖孢镰刀菌的分离。基于PCA和LDA计算在该地区850 - 1775厘米⁻¹16个人电脑,不同的菌株从相同的真菌属可以分类与75.3%和69.5%成功率使用“走一个”方法和“20 - 80%算法”。

1。介绍

尖孢镰刀菌有几个专门的形式感染多种植物与各种疾病的症状,如血管萎缩,黄色,球茎腐烂,根腐烂,腐烂1,2]。在苗期,受感染的植物可能很快就会枯萎和死亡后的外观症状。在旧工厂,症状通常更明显在开花和果实成熟之间的时期2]。

早期发现植物病原体是至关重要的,因为它允许精确和有效的跟踪和定位的治疗或预防3]。这可以节省巨大的财务损失1]。FTIR-ATR光谱学已经等方法,成功地用于检测和识别真菌样本在属的水平,物种,和隔离4- - - - - -8]。

红外光谱学的独特优势是简单、快速,灵敏度9]。此外,信息已经存在光谱波段从红外光谱谱获得的活细胞(10),添加方法的承诺作为病原体检测的一个有价值的工具。

利用PCA等多元技术、LDA和安从中红外光谱数据分析提取附加信息达到好的结果在确定同一种类的真菌菌株6,7,11]。

先前的研究[6,11]显示,区分好的结果真菌属,物种和品种使用FTIR-ATR和多变量分析技术如主成分分析,典型变量分析(CVA)人工神经网络(ANN),但是使用只有一个或两个隔离来自同一物种。在另一项研究[7),FTIR-ATR方法的能力在六种不同的菌株的分类研究尖孢镰刀菌应用主成分分析和LDA技术和81.4%的成功率。

在目前的研究领先一步是试图区分大量的真菌菌株相同的物种尖孢镰刀菌用FTIR-ATR PCA和LDA分析。这是一个伟大的挑战模式识别分类的样本为很多类等分钟光谱样本之间的差异在隔离的情况下(株)来自同一物种。

体内真菌样本的测量是非常重要的。最近开发的现代红外线纤维现在商用,目前可以实现这个目标。ATR和传输纤维非常相似,共享同样的原则。因此,评估潜在的FTIR-ATR抽样技术在鉴别真菌菌株是非常重要的未来的体内研究使用光纤传感器。

2。材料和方法

2.1。真菌

不同菌株的镰刀菌素用于本研究从植物病理学系获得展会上实验,ARO,以色列。这些真菌菌株被抓隔离受感染的植物感染地区的作物。样本生长在马铃薯葡萄糖培养基和标识使用传统微生物技术(2,7]。样品被分离、纯化和悬浮在蒸馏水对光谱测量7]。

2.2。样品制备

样本放置在水平ATR奈米晶体,空气干燥,以ATR光谱(7]。

2.3。FTIR-ATR测量

ATR的测量进行了使用一个红外光谱谱仪(ATR力量张量27)模式。128年coadded扫描收集在每个测量区域内的波数600 - 4000厘米⁻¹样本后,晒干。光谱分辨率设置为4厘米⁻¹。ATR光谱修正了渗透变异,基线校正,向量规范化使用作品(6.5)软件。测量中进行了几个星期。

2.4。统计分析

2.4.1。主成分分析

PCA降维是一个标准的方法(12,13),广泛应用于模式识别。PCA是一个操作符高维数据投影到低维子空间,抓住了正交方向最高的可变性,使数据变化的描述仅使用一些电脑(9,14]。

2.4.2。乔治。

主成分分析后,应用LDA (15,16]。训练集和测试集从数据库中随机选择。检查结果进行了使用两种变体倍交叉验证,应用模式识别中经常。第一个是5倍,20 - 80%与80%的数据用于训练和测试为20%。每一次,其他20%的人用于测试和所有剩余的数据进行训练。这个过程进行20次,每次用随机数据分区分成5组。第二个变种“分析”12,13),通常与少量的数据,应用时使用,数据点的数量。

3所示。结果与讨论

本研究的主要目的是测试和评估潜在的ATR光谱区分十尖孢镰刀菌隔离。超过一百种已知的隔离尖孢镰刀菌存在;因此,增加的数量分析隔离被认为是一个重要的一步未来商业使用这种技术。所有先前的研究(6,11)专注于几个种来自同一个属,只有几株来自同一物种。

图15显示了中红外吸收光谱的十尖孢镰刀菌分离株调查。其他菌株显示类似的趋势和不清晰的图。图中标记的主要乐队。峰值为1076厘米⁻¹主要来自碳水化合物和核酸振动(17]。酰胺我在1650厘米⁻¹在1553厘米和二酰胺⁻¹在这个地区占主导地位。有一个典型的脂质乐队在1743厘米⁻¹由于C = O振动。其他重要的乐队是糖原和甲壳素切断和碳碳伸展振动在1028和1151厘米⁻¹,分别。在波数越高地区(数据未显示),光谱是由水吸收乐队被排除在外的分析过程。的脂质CH₂吸收峰在2849、2917和3008厘米⁻¹出现在波数越高地区(18]。

比较明显的差异中发现不同属的物种的光谱(17),不同菌株的光谱差异小,混合,在许多吸收频带重叠。因此,鉴别和分类是一个重大的挑战。首先和聚类分析,则无监督的模式识别方法,尝试区分隔离,但结果是贫穷的。因此,主成分分析计算LDA分析紧随其后。LDA分析是统计多元监督方法有效区分不同的菌株。LDA结构变量的线性组合来区分类。这些计算进行光谱的不同地区,850 - 1775厘米⁻¹地区产生最好的结果。

由于同一物种的相似性之间的隔离,16个人电脑使用的分化过程,达到良好的分化,同时保持最高的加载(PC16数据未显示)有意义的和无噪声17]。“走一个”算法和算法使区分10隔离20 - 80%的成功率为75.7%和69.5%,分别。在离开一个,结果Foxy1 90%, Foxy2 60%, Foxy3 100%, Foxy4 67.7%, Foxy5 40%, Foxy6 84.6%, Foxy7 78.6%, Foxy8 70%, Foxy9 91.7%, Foxy10 69.2%。

“走一个”是一种常见的交叉验证方法,机器学习中广泛探索用于小型人群的估计误差。在所有实验的测试集是统计独立的训练集,确保验证的结果(19]。

总之,中红外振动光谱在ATR模式,配合先进的数学和统计方法,提供了一个很好的方法分类上的真菌菌株水平。这个方法完全计算机化,客观,简单易用。

数据库和菌株的数量应该放大以提高统计和更好地模拟实际的农业隔离每个物种的存在的问题。

4所示。结论

应用主成分分析和LDA分析FTIR-ATR真菌样本的光谱使好的分类隔离的程度。这是一个令人鼓舞的进步自谱差异是分钟。统计数据仍然可以通过扩大数据库的改进。

承认

南加州爱迪生公司的内部金融支持研究经费。

引用

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