基于滤纸的SERS平台与带不确定性估计的PLS-DA快速鉴别细菌

摘要： 快速可靠地鉴定细菌是食品、医疗、法医和环境科学领域的重要课题；然而传统方法耗时且通常需要大量资金和人力资源。本文提出一种基于表面增强拉曼光谱（SERS）和偏最小二乘判别分析（PLS-DA）的无标记细菌鉴别方法。通过浸涂法制备了金纳米颗粒修饰的滤纸，并将其作为柔性高效SERS基底。测量前直接将三种属六种菌的悬浮液滴加于滤纸基SERS基底上。PLS-DA成功作为多元监督模型对细菌进行分类鉴定，所有测试样本均达到100%的效率、灵敏度和特异性。投影变量重要性与某些嘌呤代谢产物的有无相关，同时采用自助重采样法计算PLS-DA模型中各样本的置信区间。此外，该方法还分析了潜在新菌种，结果与16S rRNA基因序列分析一致，表明SERS/PLS-DA方法有望成为发现新型细菌的有力工具。