利用拉曼光谱和化学计量分析法对淡水硅藻进行剖析和鉴定的新方法

Pinto, R.; Vilarinho, R.; Carvalho, A.P.; Moreira, J.A.; Guimarães, L.; Oliva-Teles, L. Novel Approach to Freshwater Diatom Profiling and Identification Using Raman Spectroscopy and Chemometric Analysis. Water 2022, 14, 2116. https://doi.org/10.3390/w14132116

研究者们发现了一种具有巨大潜力的方法，可以快速、低成本地对湖泊生态采统中的硅藻进行分析和鉴定。这种方法利用了拉曼光谱学的优势。

拉曼光谱(RS) 是一种有前途的分析技术，可以缓解硅藻类分类鉴定中固有的困难。拉曼光谱与分子振动的非弹性光散射有关，可以提供关于样品的化学成分和结构特性的信息。该技术已被成功地应用于各种生物学领域，包括硅藻研究。与其他方法相比，它有许多优点，其中包括无标签，测量中的水干扰可以降到最低，而且不需要或只需要对要分析的样品进行最少的准备和处理。

该研究基于对29个物种的790个拉曼光谱的分析，这些物种属于15属、12科、9目和4亚类，使用化学计量学方法进行分析。拉曼数据首先通过偏最小二乘回归判别分析(PLS-DA) 进行分析，以确定硅藻物种的特征。

此外，还开发了一种方法来简化PLS-DA在提取大量重要成分时的综合解释。随后，人工神经网络(ANN) 被用于从拉曼数据中识别分类群。PLS解释为每个物种产生了反映其生化成分的拉曼曲线。人工神经网络模型对识别各种分类群有很高的准确性。

与文献中涉及比研究者大一到四个数量级的巨大数据集的研究相比，发现对Achnanthidium exiguum (67%)、 Fragilaria .pararumpens的识别具有很高的敏感性。(67%), Amphora pediculus (71%), Achnanthidium minutissimum (80%)和Melosira varians (82%)。