光譜技術(shù)在食源性致病菌檢測(cè)中的應(yīng)用

王 成，陸雨菲，劉 箐

（1．上海理工大學(xué) 醫(yī)療器械與食品學(xué)院 生物醫(yī)學(xué)光學(xué)與視光學(xué)研究所，上海 200093；2．上海理工大學(xué) 醫(yī)療器械與食品學(xué)院 系統(tǒng)生物醫(yī)學(xué)研究中心，上海 200093）

引 言

金黃色葡萄球菌、沙門氏菌、大腸桿菌等食源性致病菌[1], 對(duì)食品安全構(gòu)成了嚴(yán)重的威脅。在美國(guó)每年由于食源性致病菌造成的損失高達(dá)數(shù)百億美元[2]。我國(guó)2016年第二季度食品安全抽檢結(jié)果表明[3]，約四分之一的食品存在嚴(yán)重的食源性致病菌污染問(wèn)題。隨著經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展，食源性致病菌的中毒事件呈現(xiàn)出更廣泛的爆發(fā)形勢(shì)。因此，建立快速檢測(cè)食源性致病菌的新技術(shù)已經(jīng)成為控制和維護(hù)食品安全的關(guān)鍵。

目前對(duì)食品微生物的主流檢測(cè)方法仍以生化培養(yǎng)分析法為主[4-8]，對(duì)致病菌的檢測(cè)過(guò)程所需平均時(shí)間為1～2天。面對(duì)生長(zhǎng)較為緩慢的致病菌(如分枝桿菌)時(shí)，分析過(guò)程可能需要幾周時(shí)間才能完成。常規(guī)檢測(cè)方法通過(guò)取樣、培養(yǎng)、分析、對(duì)比等手段來(lái)獲得參數(shù)結(jié)果，存在操作繁瑣、耗時(shí)較多等弊端。目前微生物檢測(cè)的“金標(biāo)準(zhǔn)”仍是常規(guī)的生化鑒定法[9-12]。免疫學(xué)檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)較為成熟，但如何克服靈敏度和特異性之間的矛盾從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的定量分析，是免疫學(xué)檢測(cè)法長(zhǎng)期需要攻克的問(wèn)題[13]。利用生物芯片進(jìn)行檢測(cè)鑒定具有實(shí)效性，但成本太高，難以普及[14]。為了迎合食品安全檢測(cè)的迫切需求，適用于食源性致病菌現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)的技術(shù)需要具備重現(xiàn)性好、便攜快捷等性能。

光譜中負(fù)載著特定的分子信息，近幾十年來(lái)一直被用于檢測(cè)和識(shí)別生物物質(zhì)。光譜分析技術(shù)可脫離實(shí)驗(yàn)室環(huán)境，降低檢測(cè)成本，避免環(huán)境污染，實(shí)現(xiàn)快速、精確的在線監(jiān)測(cè)。在減少微生物培養(yǎng)時(shí)間的同時(shí)，可提高檢測(cè)鑒定效率[15-16]。這種具有非侵入性和非破壞性特點(diǎn)的檢測(cè)方法在食源性檢測(cè)領(lǐng)域具有良好的前景。

1 光譜技術(shù)在食源性致病菌檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用

1.1 紅外光譜技術(shù)

紅外吸收光譜是一種用于物質(zhì)分子研究的分子振動(dòng)光譜[17]，依據(jù)紅外吸收光譜的峰位、峰強(qiáng)和峰形可以識(shí)別菌體細(xì)胞[18]。2017年，Wang等[19]用同步加速器紅外顯微光譜儀采集了單核增生性李斯特菌等6種常見食源性致病菌的光譜，如圖1所示。研究表明3 000～2 800 cm?1，1 800～1 500 cm?1和 1 200～900 cm?1波長(zhǎng)區(qū)域分別代表脂質(zhì)、蛋白質(zhì)和多糖，根據(jù)這三個(gè)波段內(nèi)的差異可以對(duì)細(xì)菌進(jìn)行鑒別。與傳統(tǒng)的紅外光譜技術(shù)相比，此方法只需幾微升的細(xì)菌懸浮液就能在幾分鐘內(nèi)在種和亞種水平對(duì)食源性致病菌加以區(qū)分，更加高效便捷。

現(xiàn)有研究表明，將紅外光譜和計(jì)量統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)方法結(jié)合，可以有效識(shí)別常見食源性致病菌。此方法需要突破的核心問(wèn)題是實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)合中存在的噪聲和大量干擾因素，在光譜分析與建模過(guò)程中要開發(fā)具有高抗擾能力的數(shù)據(jù)處理方法?；旌先芤菏鞘称钒踩l(wèi)生領(lǐng)域常見的物質(zhì)形態(tài)，其光譜具有復(fù)雜的干擾因素，對(duì)其在線監(jiān)測(cè)有一定的影響，因此還需要進(jìn)一步的研究探索。

圖1 典型致病菌的紅外光譜[19]Fig. 1 The infrared spectra of typical pathogens[19]

1.2 近紅外光譜技術(shù)

近紅外(NIR)光譜承載的信息主要包括分子化學(xué)鍵振動(dòng)的倍頻與組頻信息。當(dāng)用近紅外光照射樣品時(shí)，近紅外光譜中承載著分子轉(zhuǎn)動(dòng)和振動(dòng)的特征信息[20]。在細(xì)菌檢測(cè)方面，研究者將近紅外光譜技術(shù)和數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法結(jié)合，取得了較為滿意的識(shí)別結(jié)果[21]。2017年，Zhang等[22]建立了一種近紅外免疫層析技術(shù)，使用其所建立的近紅外免疫法對(duì)副溶血弧菌進(jìn)行了檢測(cè)，在45 min內(nèi)檢測(cè)限達(dá)到1.2×102CFU/mL，并與其他菌種無(wú)交叉識(shí)別。此方法適用于復(fù)雜樣品的快速檢測(cè)。Xu等[23]將比色度傳感器和近紅外光譜法結(jié)合，分別用比色度傳感器和近紅外光譜法獲得了假單胞菌的氣味和光譜信息，從中提取了36種氣味因子和33個(gè)光譜特征變量，采集的原始光譜及經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量(SNV)處理的光譜分別如圖2和圖3所示。基于主成分分析(PCA)對(duì)所提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，同時(shí)利用反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立識(shí)別模型，對(duì)不同的假單胞菌進(jìn)行識(shí)別，其中5組假單胞菌的PCA結(jié)果如圖4所示，識(shí)別正確率達(dá)到98.75%。

圖2 原始光譜圖[23]Fig. 2 Averaged raw spectra[23]

圖3 SNV 處理后的光譜圖[23]Fig. 3 Preprocessed spectrum by SNV[23]

圖4 5 組假單胞菌的主成分分析結(jié)果[23]Fig. 4 PCA classification results for five groups of Pseudomonas spp.[23]

NIR技術(shù)結(jié)合自動(dòng)識(shí)別算法可以實(shí)現(xiàn)食源性致病菌的快速檢測(cè)。目前多數(shù)研究以菌種水平分類為主，關(guān)于亞種水平的相關(guān)研究還處于起步階段[24]。此外，近紅外光譜本身具有嚴(yán)重的多重共線性，在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中應(yīng)該建立有效的建模算法來(lái)消除多重共線性。

1.3 表面增強(qiáng)拉曼光譜技術(shù)

表面增強(qiáng)拉曼光譜(SERS)技術(shù)是Fleischmann等[25]在1974年的研究中提出的。此后SERS技術(shù)便成為光譜領(lǐng)域里最為重要的研究課題。SERS以金屬納米結(jié)構(gòu)介導(dǎo)信號(hào)，可實(shí)現(xiàn)高達(dá)1014倍的單分子拉曼信號(hào)增強(qiáng)，可以在保證靈敏度的同時(shí)有效降低檢測(cè)限[26]。同時(shí)SERS技術(shù)具有靈敏度高、選擇性好、獲取信號(hào)精準(zhǔn)度高等優(yōu)點(diǎn)。2017年，Gao等[27]以金納米顆粒(AuNP)為納米顆粒團(tuán)作為SERS增強(qiáng)基底對(duì)金黃色葡萄球菌進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)限低至1.5 CFU/mL。與現(xiàn)有檢測(cè)方法相比，此技術(shù)可以用于混合樣本中原位細(xì)菌的快速檢測(cè)。此方法實(shí)用性及靈敏度較高，應(yīng)用潛力較大。為了進(jìn)一步提高靈敏度，Pearson等[28]開發(fā)了一種基于3-巰基苯磺酸(3-mbpa)的核酸適配子技術(shù)，以李斯特菌作為目標(biāo)菌種，在3-巰基苯磺酸和銀納米顆粒(AgNP)的相互作用下形成了具有選擇性的SERS。此方法最低檢測(cè)限為102 CFU/mL，在降低檢測(cè)限的同時(shí)保證了較高的準(zhǔn)確率，不足之處在于前處理過(guò)程較為繁瑣，同時(shí)拉曼基底的穩(wěn)定性還有待提高。以上這兩種方法仍停留在實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)階段，要投入實(shí)際應(yīng)用還需不斷探索。為了提高食源性致病菌檢測(cè)準(zhǔn)確性，許多研究者對(duì)于混合盲樣中檢出某種特定菌進(jìn)行了研究。Chen等[29]以AuNP為SERS基底，用NIR-SERS技術(shù)采集飲用水中的大腸桿菌、單核增生性李斯特菌等幾種常見食源性致病菌的光譜進(jìn)行檢測(cè)，并對(duì)兩株李斯特菌的光譜進(jìn)行比較。兩株李斯特菌的拉曼光譜及特征峰歸一化強(qiáng)度比分別如圖5和圖6所示。在5 min之內(nèi)檢測(cè)到拉曼信號(hào)并將兩株金黃色葡萄球菌從其它菌株中分離出來(lái)。該方法可選擇性區(qū)分不同的細(xì)菌種類，并有潛力用于生物醫(yī)學(xué)和食品安全應(yīng)用的現(xiàn)場(chǎng)診斷領(lǐng)域。為了進(jìn)一步提高檢測(cè)靈敏度，同組成員 Mungroo等[30]以銀納米溶膠作為SERS基底，結(jié)合聚類分析和主成分分析兩種方法，建立了一套快速檢測(cè)病菌的便攜式系統(tǒng)，結(jié)合微流控平臺(tái)成功地區(qū)分了大腸桿菌、鼠傷寒沙門氏菌、單增李斯特菌等8種不同的致病菌。該方法可以區(qū)分復(fù)雜微生物溶液中的特定菌種，同時(shí)提供了一個(gè)可以快速、實(shí)時(shí)檢出食源性致病菌的平臺(tái)，并且不需要昂貴的管理費(fèi)用，市場(chǎng)化前景良好。目前應(yīng)用高靈敏度的方法和平臺(tái)對(duì)樣本進(jìn)行定量分析仍然具有很大的挑戰(zhàn)性。在后續(xù)的研究中，SERS技術(shù)應(yīng)該增強(qiáng)復(fù)合標(biāo)簽?zāi)芰?，提高生物相容性[31]，以獲得復(fù)雜樣品中靈敏度較高、重現(xiàn)性良好的結(jié)果。

圖5 2 株李斯特菌的拉曼光譜[29]Fig. 5 Two species of Listeria[29]

圖6 2株李斯特菌的特征峰歸一化強(qiáng)度比[29]Fig. 6 Normalized intensity ratio of significant peaks from two Listeria spp.[29]

1.4 熒光光譜技術(shù)

熒光光譜具有靈敏度和選擇性較高、信號(hào)重現(xiàn)性好、測(cè)量精度較高的優(yōu)點(diǎn)，多用于定量分析[32]。2017年，Silva等[33]測(cè)量了不動(dòng)桿菌的4種不同基因型的二維熒光光譜，用偏最小二乘法對(duì)其進(jìn)行建模分類，識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)97.7%。不足之處是需要實(shí)驗(yàn)環(huán)境溫度保持恒溫狀態(tài)，此方法難以適用于現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)。白冰等[34]將納米免疫磁珠富集技術(shù)和熒光光譜技術(shù)相結(jié)合，檢測(cè)金黃色葡萄球菌和福氏志賀氏菌的混合溶液，各濃度目標(biāo)菌的熒光強(qiáng)度如圖7所示，細(xì)菌菌落數(shù)對(duì)數(shù)值與目標(biāo)菌相對(duì)熒光強(qiáng)度的線性關(guān)系如圖8所示。結(jié)果表明，此方法在2 h內(nèi)對(duì)福氏志賀氏菌的平均捕獲效率高達(dá)88.73%。該方法與傳統(tǒng)檢測(cè)方法相比更加高效快捷。目前，研究者多將熒光光譜技術(shù)和微流控芯片技術(shù)相結(jié)合，在如何對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、高通量的原位識(shí)別分選等方面還存在著極大的研究和發(fā)展空間。

圖7 對(duì)各濃度目標(biāo)細(xì)菌熒光強(qiáng)度的測(cè)定[34]Fig. 7 Determination of fluorescence intensity of different concentration of target bacterial pathogens[34]

1.5 小 結(jié)

表1分別通過(guò)檢測(cè)限、檢測(cè)時(shí)間、被檢菌種等指標(biāo)列舉了上述光譜技術(shù)在食源性致病菌檢測(cè)中的應(yīng)用。傅里葉變換紅外光譜(FTIR)技術(shù)、NIR和SERS技術(shù)可以快速獲取食源性致病菌的生化指紋。但FTIR技術(shù)對(duì)水較為敏感，這限制了它在檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用。SERS可提供與FTIR互補(bǔ)的微生物指紋信息，并且不受水的影響，因此更加適用于檢測(cè)溶液狀態(tài)的樣品。現(xiàn)有SERS技術(shù)雖然已經(jīng)實(shí)現(xiàn)單菌水平的檢測(cè)，但納米基底的生物相容性是否良好仍然會(huì)嚴(yán)重影響檢測(cè)結(jié)果的重現(xiàn)性。熒光光譜技術(shù)多與微流控芯片分析方法結(jié)合，已經(jīng)突破傳統(tǒng)致病微生物檢測(cè)法的部分瓶頸和局限[35]，為了將其推廣并應(yīng)用于食源性致病菌現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)領(lǐng)域，我們還需要繼續(xù)完善優(yōu)化其中的各項(xiàng)實(shí)驗(yàn)，以達(dá)到產(chǎn)品化的目的。

圖8 細(xì)菌菌落數(shù)的對(duì)數(shù)值與目標(biāo)菌的相對(duì)熒光強(qiáng)度值的線性關(guān)系[34]Fig. 8 Linear relationship between the change in relative fluorescence intensity and the logarithmic value of target bacterial pathogens[34]

表1 光譜分析用于食源性致病菌檢測(cè)Tab. 1 Spectral technique in the detection of foodborne pathogenic bacteria

2 彈性散射光譜技術(shù)在食源性致病菌檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用

2.1 動(dòng)態(tài)光散射技術(shù)

動(dòng)態(tài)光散射(DLS)基于實(shí)時(shí)監(jiān)控，通過(guò)統(tǒng)計(jì)樣品中各種散射顆粒的散射光總強(qiáng)度隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，從而分析顆粒大小、狀態(tài)等信息。納米金顆粒在特定的波長(zhǎng)會(huì)產(chǎn)生強(qiáng)烈的光散射信號(hào)，鑒于此特性，Huang等[42]將AuNP和DLS技術(shù)結(jié)合，構(gòu)建的DLS分析流程如圖9所示。該方法顯示出良好的選擇性和特異性。在0.01%的磷酸鹽懸浮液中，30 min內(nèi)對(duì)李斯特菌的檢測(cè)極限低至3.5 CFU/mL，在生菜樣品中檢測(cè)限低至22 CFU/g。該方法為混合菌種中檢測(cè)目標(biāo)菌種的相關(guān)研究提供了新的分析方法和研究平臺(tái)，在復(fù)雜的底物中對(duì)目標(biāo)菌種進(jìn)行準(zhǔn)確檢測(cè)，可用于快速實(shí)時(shí)的現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)。

圖9 DLS 分析流程圖[36]Fig. 9 Schematic of the proposed DLS assay format[36]

2.2 表面等離子共振光散射技術(shù)

表面等離子共振(SPR)技術(shù)[43-44]是一種利用反射光譜進(jìn)行病原菌檢測(cè)的常見方法。其檢測(cè)原理是通過(guò)測(cè)量共振角度的變化檢測(cè)分子間相互作用。當(dāng)金屬表面的物質(zhì)或物質(zhì)量發(fā)生變化時(shí)，折射率發(fā)生變化，表現(xiàn)為共振角的偏移, 共振角會(huì)隨金屬薄膜表面通過(guò)的液相折射率的改變而改變, 折射率的變化(RIU)又與結(jié)合到金屬表面的生物分子質(zhì)量成正比。SPR能夠檢測(cè)到折光率微小的變化。病原菌的直接標(biāo)記檢測(cè)也可以利用此種方法。

1998年 Fratamico等[43]首次使用SPR傳感器檢測(cè)大腸桿菌0157：H7以來(lái)，SPR傳感器已經(jīng)成為典型的生物分析工具。目前利用SPR技術(shù)的生物傳感器可以對(duì)單增李斯特菌、沙門氏菌[45]、大腸桿菌O157：H7以及空腸彎曲菌等食源性病原菌進(jìn)行檢測(cè)。2016年，Nguyen等[46]利用便攜式表面等離子共振技術(shù)檢測(cè)了沙門氏菌，在1 h內(nèi)檢測(cè)限達(dá)到107～109CFU/mL。盡管檢測(cè)限不夠低，但便攜式SPR傳感器是可以用于食品安全檢測(cè)的。未來(lái)可以通過(guò)提高靈敏度從而降低檢測(cè)限。Oh等[47]用金納米顆粒增強(qiáng)便攜式SPR生物傳感器設(shè)備對(duì)豬肉表面的鼠傷寒沙門氏菌進(jìn)行了研究，他們對(duì)樣品進(jìn)行實(shí)時(shí)處理并在注入樣品30～35 min后得到了結(jié)果，檢測(cè)流程如圖10所示。結(jié)果表明，該設(shè)備的檢測(cè)靈敏度為104CFU/mL。這種生物傳感器只對(duì)沙門氏菌有特異檢出效果。一個(gè)良好的生物傳感器必須具備從復(fù)雜的混合物中檢測(cè)出目標(biāo)分析物的能力, 即使是在有背景微生物的情況下也能顯示出高靈敏度和高選擇性。

圖10 表面等離子共振芯片傳感器檢測(cè)豬肉中的鼠傷寒沙門氏菌[41]Fig. 10 Detection of S. typhimurium in pork using the aptamer-based localized surface plasmon resonance sensing chip[41]

2.3 其他彈性散射技術(shù)

Jo等[48]搭建了基于傅里葉變換光散射(FTLS)的測(cè)量系統(tǒng)，結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在單菌水平對(duì)李斯特菌、大腸桿菌、乳桿菌、枯草芽胞桿菌實(shí)現(xiàn)了無(wú)標(biāo)記識(shí)別。利用FTLS技術(shù)精確地測(cè)定了菌體的二維角散射圖，并提取了具有指紋特性的圖譜。結(jié)果表明對(duì)盲樣的識(shí)別率高達(dá)94%。該方法在單菌水平實(shí)現(xiàn)了無(wú)標(biāo)記檢測(cè)，有效節(jié)約了時(shí)間成本，在食源性致病菌快速檢測(cè)領(lǐng)域具有廣泛的適用性。Huffman等[49]利用多波長(zhǎng)的角散射光譜技術(shù)，分析了6種主要食源性致病菌，其中對(duì)金黃色葡萄球菌的靈敏度高達(dá)94.6%。該系統(tǒng)可以取代需要革蘭氏染色劑的傳統(tǒng)金黃色葡萄球菌檢測(cè)手段，為快速檢測(cè)金黃色葡萄球菌搭建了一個(gè)靈敏度較高的技術(shù)平臺(tái)，同時(shí)為其他致病微生物的識(shí)別檢測(cè)開拓了全新的鑒定思路。

2.4 小 結(jié)

基于彈性光散射的光學(xué)檢測(cè)方法可以將菌體細(xì)胞的空間信息加載在光譜信息中，無(wú)需復(fù)雜的前處理過(guò)程，即可實(shí)現(xiàn)在體測(cè)量細(xì)胞內(nèi)部結(jié)構(gòu)分布狀態(tài)。通過(guò)對(duì)散射光譜進(jìn)行特征提取，可以對(duì)不同的菌體細(xì)胞進(jìn)行分析辨別。相對(duì)于非彈性散射檢測(cè)技術(shù)，彈性光散射光譜可以描述不同種類菌體細(xì)胞形態(tài)及細(xì)胞器的光譜特征。該測(cè)量方法具有系統(tǒng)簡(jiǎn)單、重復(fù)性好、光譜信號(hào)精度高等優(yōu)點(diǎn)，更有利于便攜式檢測(cè)設(shè)備的設(shè)計(jì)搭建，從而滿足現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)的要求。由于此特性，彈性光散射技術(shù)在檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸引起研究者們的關(guān)注。

3 展 望

通過(guò)對(duì)食源性致病菌進(jìn)行識(shí)別檢測(cè)，可以有效阻止惡性食品安全事件的發(fā)生?，F(xiàn)有的快速檢測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)單菌水平的定量檢測(cè)仍有一定困難[50]，且大多停留在實(shí)驗(yàn)室階段，距離產(chǎn)品化的實(shí)現(xiàn)還需要更多的研究論證。隨著檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展，針對(duì)食源性致病菌的檢測(cè)方法不斷涌現(xiàn),穩(wěn)定性不足、靈敏度較低等仍是研究者們需要攻克的主要問(wèn)題。光譜分析方法具有非侵入和無(wú)損的特點(diǎn)，近幾年來(lái)，光譜技術(shù)在食源性致病菌檢測(cè)領(lǐng)域大量研究表明，此方法可以有效替代傳統(tǒng)檢測(cè)方法，其應(yīng)用也得到了迅速的發(fā)展。

光學(xué)散射是微小顆粒與光作用的主要形式，散射光特性與散射粒子的特性有直接的聯(lián)系?；趶椥怨馍⑸涞臏y(cè)量方法具有便捷且精度高等優(yōu)勢(shì)，能滿足當(dāng)前快速、在線檢測(cè)的需求。我們?cè)趩渭?xì)胞分析的共焦彈性散射光譜研究的基礎(chǔ)上[51]，應(yīng)該開展單菌水平快速、實(shí)時(shí)、無(wú)標(biāo)記自動(dòng)識(shí)別技術(shù)研究。通過(guò)建立無(wú)標(biāo)記的菌體細(xì)胞共焦后向散射光譜數(shù)據(jù)庫(kù)[52]，結(jié)合微流控分析平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)循環(huán)狀態(tài)下多種混合致病菌的檢測(cè)和分選，使其更有潛力應(yīng)用于臨床或現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)。此外，為了將彈性散射光譜法作為一種具有廣泛適用性的技術(shù)進(jìn)行推廣，還應(yīng)該在以下幾方面進(jìn)行深入的探索。

(1)進(jìn)一步評(píng)價(jià)光譜技術(shù)在食源性致病菌檢測(cè)領(lǐng)域應(yīng)用的可靠性。對(duì)光譜技術(shù)鑒定檢測(cè)微生物的靈敏度及準(zhǔn)確性進(jìn)行評(píng)價(jià)。通過(guò)探索可行且規(guī)范的樣品前處理操作標(biāo)準(zhǔn)來(lái)提高光譜分析法的準(zhǔn)確度。

(2)隨著微流控芯片技術(shù)的逐步成熟，光譜技術(shù)還將與微流控芯片分析法結(jié)合，在提高系統(tǒng)穩(wěn)定性、簡(jiǎn)化樣品前處理過(guò)程、提高檢測(cè)平臺(tái)的自動(dòng)化程度、實(shí)現(xiàn)在線實(shí)時(shí)檢測(cè)等方面顯示出強(qiáng)勁的發(fā)展?jié)摿53]。

(3)在處理光譜信號(hào)的過(guò)程中，對(duì)建模算法進(jìn)行優(yōu)化，從而提高模型分類效率，實(shí)現(xiàn)樣本信息的自動(dòng)采集，建立自動(dòng)化的檢測(cè)系統(tǒng)。