摘要
本发明属于微生物检测领域,具体涉及一种快速鉴别肠出血性大肠杆菌O157:H7菌株的SERS检测方法,主要包括以下步骤:(1)采集大肠杆菌不同菌株、不同批次的SERS谱;(2)使用不同菌株SERS谱作为训练集和测试集,优化和考察不同种类机器学习的预测模型,并挑选出最佳模型;(3)待测样品的分离、富集,并采集待测样品SERS谱;(4)将待测样品SERS谱输入至最佳的机器学习模型中,即可实现对肠出血性大肠杆菌O157:H7的快速鉴别。本发明方法可特异性识别出大肠杆菌的肠出血性特异性菌株,且不需要标记任何识别单元,具有操作简便、成本低廉的特点,检测准确率在99%以上。
技术关键词
SERS检测方法
肠出血性大肠杆菌
标记
分类准确率
朴素贝叶斯
分类机器
极限学习机
机器学习算法
邻近算法
机器学习模型
支持向量机
随机森林
菌种
基底
有效率
分类器
数据
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关键词
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