光声光谱技术用于绿脓杆菌的鉴定

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【目的】探索一种无创、快速、可靠、经济地鉴定绿脓杆菌的新方法。【方法】利用光声光谱技术分别对大肠杆菌、绿脓杆菌在35°C下培养24 h后产生的挥发性代谢产物(Bacterial volatile compounds,BVCs)进行连续检测,获得各细菌挥发性气体的光声光谱图谱,并用“逆向思维”的方法对其检测结果进行分析。【结果】利用光声光谱技术对绿脓杆菌、大肠杆菌的挥发性代谢产物进行检测分析,发现绿脓杆菌产生了较高浓度的氰化氢(HCN),而大肠杆菌并未检测出HCN,据此可以对绿脓杆菌进行初步鉴定。【结论】光声光谱技术为绿脓杆菌的鉴定提供了一种简单、快速、经济的方法。为加速其在临床中的应用,提出了“三步走”方案:建立“大数据”、完善“比对算法”、创建“自动检测-比对-校对-鉴定”系统。 【Objective】 To explore a new method for non-invasive, rapid, reliable and economical identification of Pseudomonas aeruginosa. 【Method】 Bacterial volatile compounds (BVCs) produced by Escherichia coli and Pseudomonas aeruginosa cultured at 35 ° C for 24 h were continuously detected by photoacoustic spectroscopy to obtain light of each bacterial volatile gas Sound spectrum, and use “reverse thinking ” method to analyze the test results. 【Result】 The results showed that Pseudomonas aeruginosa produced high concentration of hydrogen cyanide (HCN) by using photoacoustic spectroscopy, and no detectable HCN was found in E. coli. Based on this Pseudomonas aeruginosa can be initially identified. 【Conclusion】 Photoacoustic spectroscopy provides a simple, rapid and economical method for the identification of Pseudomonas aeruginosa. In order to speed up its application in clinical practice, a three-step solution is proposed: establishing “big data”, improving “alignment algorithm”, creating “automatic detection-comparison-proofing- ”system.
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