DOI: 10.17586/2226-1494-2016-16-1-30-38


УДК535.37/535.31

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ХЕМОМЕТРИКИ ДЛЯ АНАЛИЗА БИОАЭРОЗОЛЕЙ ПРОТОЧНО-ОПТИЧЕСКИМ МЕТОДОМ

Худяков Е. С., Кочелаев Е. А., Волчек А. О., Кирсанов Д. О., Джагацпанян И. Э.


Читать статью полностью 
Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования: Худяков Е.С., Кочелаев Е.А., Волчек А.О., Кирсанов Д.О., Джагацпанян И.Э. Применение методов хемометрики для анали-за биоаэрозолей проточно-оптическим методом // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2016. Т. 16. № 1. С. 30–38.

Аннотация

Предмет исследования. Исследована информативность измерительных каналов анализатора биоаэрозолей. Работа анализатора основана на проточно-оптическом методе. Метод. Проведены измерения сигналов флуоресценции и упругого рассеяния отдельных частиц биоаэрозолей в пяти и двух спектральных диапазонах соответственно. Выполнена регистрация сигналов частиц почвенной пыли, которая использовалась в качестве имитатора фоновых атмосферных веществ. Для возбуждения флуоресценции частиц аэрозолей использованы источники света – лазерный на длине волны 266 нм и светодиодный на длине волны 365 нм. Основные результаты. На основе математического аппарата хемометрики произведена классификация признаков по степени информативности и выбраны три наиболее существенных признака, которые в сумме описывают 72% общей дисперсии данных. Тестирование произведено с использованием алгоритмов SIMCA и метода ближайших соседей. Показано, что использование исходного и уменьшенного набора из трех признаков позволяет получать сравнимую точность при классификации биоаэрозолей. Практическая значимость. Показана возможность быстрого обнаружения и идентификации частиц биоаэрозоля респирабельной (задерживаемой в органах дыхания человека) фракции 1–10 мкм проточно-оптическим методом на фоне частиц небиологической природы. Для разработки компактного и недорогого анализатора выбраны наиболее информативные оптические спектральные диапазоны регистрации.


Ключевые слова: проточно-оптический метод, биоаэрозоли, метод главных компонент, хемометрика, SIMCA, метод ближайших соседей, информативные признаки.

Благодарности. Работа частично выполнена при государственной финансовой поддержке ведущих университетов Российской Федерации (субсидия 074-U01).

Список литературы

1. Dutkiewicz J. Bacteria and fungi in organic dust as potential health hazard // Annals of Agriculture and Envi-ronmental Medicine. 1997. V. 4. N 1. P. 11–16.
2. Sivaprakasam V., Huston A.L., Scotto C., Eversole J.D. Multiple UV wavelength excitation and fluorescence of bioaerosols // Optics Express. 2004. V. 12. N 19. P. 4457–4466. doi: 10.1364/OPEX.12.004457
3. Pepper I.L., Gerba C.P., Gentry T., Raina M. Environmental Microbiology. 2nd ed. San Diego: Academic Press, 2011. 624 p. doi: 10.1016/B978-0-12-370519-8.50002-9
4. Kikikawa M., Iwasaka Y., Kobayashi F., Maki T. Molecular identification of microorganisms in bioaerosols // Earozoru Kenkyu. 2010. V. 25. P. 29–34.
5. Usachev E.V., Pankova A.V., Rafailova E.A., Pyankov O.V., Agranovski I.E. Portable automatic bioaerosol sampling system for rapid on-site detection of targeted airborne microorganisms // Journal of Environmental Monitoring. 2012. V. 14. N 10. P. 2739–2745. doi: 10.1039/c2em30317e
6. Кочелаев Е.А., Волчек А.О. Оптическая система регистрации для проточно-оптического метода ана-лиза биоаэрозолей // Оптический журнал. 2011. Т. 78. № 6. C. 23–30.
7. Jeys T.H., Herzog W.D., Hybl J.D., Czerwinski R.N., Sanchez A. Advanced trigger development // Lincoln La-boratory Journal. 2007. V. 17. N 1. P. 29–60.
8. Pan Y-L. Detection and characterization of biological and other organic-carbon aerosol particles in atmos-phere using fluorescence // Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. 2015. V. 150. P. 12–35. doi: 10.1016/j.jqsrt.2014.06.007
9. Burstein E.A., Abornev S.M., Reshetnyak Y.K. Decomposition of protein tryptophan fluorescence spectra into log-normal components. I. Decomposition algorithms // Biophysical Journal. 2001. V. 81. N 3. P. 1699–1709.
10. Reshetnyak Y.K., Burstein E.A. Decomposition of protein tryptophan fluorescence spectra into log-normal components. II. The statistical proof of discreteness of trytophan classes in proteins // Biophysical Journal. 2001. V. 81. N 3. P. 1710–1734.
11. Reshetnyak Y.K., Koshevnik Y., Burstein E.A. Decomposition of protein tryptophan fluorescence spectra into log-normal components. III. Correlation between tryptophan and microenvironment parameters of individ-ual tryptophan residues // Biophysical Journal. 2001. V. 81. N 3. P. 1735–1758.
12. Pan Y.-L., Hill S.C., Pinnick R.G., Huang H., Bottiger J.R., Chang R.K. Fluorescence spectra of atmospheric aerosol particles using one or two excitation wavelengths: comparison of classification schemes employing different emission and scattering results // Optics Express. 2010. V. 18. N 12. P. 12436–12457. doi: 10.1364/OE.18.012436
13. Кочелаев Е.А., Волчек А.О. Способ оптической регистрации сигналов флуоресценции и рассеяния аэрозольных частиц в потоке и оптическая система для его осуществления. Патент РФ № 2448340. 2012.
14. Esbensen K.H. Multivariate Date Analysis – In Practice. 5th ed. Oslo, Norway, CAMO Process AS, 2002, 598 p.
15. Родионова О.Е., Померанцев А.Л. Хемометрика в аналитической химии. М.: Ин-т химической физики РАН, 2006. 61 с.
16. Loo B.W., Cork C.P. Development of high efficiency virtual impactors // Aerosol Science and Technology. 1988. V. 9. N 3. P. 167–176.
17. Rao N.P., Navanscues J., Fernandez de la Mora J. Aerodynamic focusing of particles in viscouts jets // Jour-nal of Aerosol Science. 1993. V. 24. N 7. P. 879–892. doi: 10.1016/0021-8502(93)90068-K
18. Beebe K.R., Pell R.J., Seasholtz M.B. Chemometrics: A Practical Guide. NY: John Wiley & Sons, 1998. 360 p.
19. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. 2nd ed. NY: Springer, 2009. 745 p. doi: 10.1007/978-0-387-84858-7
 

Информация 2001-2017 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика