Identyfikacja wybranych gatunków i podgatunków bakterii z rodzaju Lactococcus z zastosowaniem spektroskopii FTIR i sztucznych sieci neuronowych

• Autorzy: Dziuba B.

Warianty tytułu

EN

Identification of selected species and subspecies of Lactococcus genus with the use of FTIR spectroscopy and artificial neural networks

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Podjęto badania nad wykorzystaniem spektroskopii w podczerwieni z transformacją Fouriera (FTIR) oraz sztucznych sieci neuronowych do identyfikacji bakterii z rodzaju Lactococcus na poziomie gatunku i podgatunku. Do selekcji widm FTIR badanych szczepów bakterii i poszerzenia biblioteki widm zastosowano, opracowaną wcześniej, własną metodę pomiaru widm FTIR i strategię ich analizy. Badaniami objęto 7 szczepów referencyjnych bakterii fermentacji mlekowej z rodzaju Lactococcus, pochodzących z Deutsche Sammlung von Mikroorganismen und Zellkulturen (DSMZ) oraz 88 szczepów wyizolowanych z produktów żywnościowych. Szczepy bakterii z rodzaju Lactococcus izolowano z mleka surowego i fermentowanych produktów mleczarskich. Zgromadzone w bibliotece widma FTIR badanych szczepów bakterii zostały użyte do opracowania sztucznych sieci neuronowych. Użytkowa wartość sieci neuronowych została ustalona na podstawie wyników identyfikacji szczepów referencyjnych oraz szczepów wyizolowanych z produktów żywnościowych, których przynależność gatunkową określono na podstawie badań PCR z wykorzystaniem specyficznych gatunkowo primerów. Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do analizy widm FTIR umożliwiło w 90 % poprawnie zidentyfikować bakterie z rodzaju Lactococcus, należące do określonego gatunku.

EN

A research was undertaken into the application of Fourier transform infrared spectroscopy and artificial neural networks to identify bacteria of the Lactococcus genus at a level of species and subspecies. A methodology of FTIR spectra measurement and strategy of their analysis, previously developed by the author, were used to select FTIR spectra of bacteria strains analyzed and to expand the FTIR library. The research comprised 7 reference strains of milk fermentation bacteria of the Lactococcus genus derived from Deutsche Sammlung von Mikroorganismen und Zellkulturen (DSMZ) and 88 strains isolated from food products. The bacteria strains of the Lactococcus genus were isolated from raw milk and from fermented milk products. The FTIR spectra of strains compiled in the library were used to develop artificial neural networks. The application value of selected artificial neural networks was verified based on the identification results of reference strains, as well as of the strains isolated from food products; their species affiliation was determined based on a PCR test using species-specific primers. The application of artificial neural networks to analyse FTIR spectra made it possible to correctly identify bacteria of the Lactococcus genus belonging to a particular species.

• Wydawca: -
• Czasopismo: Żywność Nauka Technologia Jakość
• Rocznik: 2012
• Tom: 19
• Numer: 6
• Opis fizyczny: s.103-117,tab.,fot.,bibliogr.

Twórcy

autor

Dziuba B.

• Katedra Mikrobiologii Przemysłowej i Żywności, Wydział Nauki o Żywności, Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie, Pl.Cieszyński 1, 10-726 Olsztyn

Bibliografia

• [1] Amiel C., Mariey L., Denis C., Pichon P., Travert J.: FTIR spectroscopy and taxonomic purpose: Contribution to the classification of lactic acid bacteria. Le Lait, 2001, 81, 249-255.
• [2] Curk M.C., Peladan F., Hubert J.C.: Fourier transform infrared spectroscopy for identifying Lactobacillus species. FEMS Microbiol. Lett., 1994, 123, 241-248.
• [3] Dziuba B.: Identification of selected Leuconostoc species with the use of FTIR spectroscopy and artificial neural networks. Acta Sci. Pol-Technol., 2011, 10, 275-285.
• [4] Dziuba B., Babuchowski A., Dziuba M., Nałęcz D.: Identification of lactic acid bacteria using FTIR spectroscopy and artificial neural networks. Milchwissenschaft, 2007, 62, 28-32.
• [5] Dziuba B., Babuchowski A., Nałęcz D., Niklewicz M.: Identification of lactic acid bacteria using FTIR spectroscopy and cluster analysis. Int. Dairy J., 2007, 17, 183-189.
• [6] Dziuba B., Babuchowski A., Niklewicz M., Brzozowski B.: FTIR spectral characteristics of Lactic Acid Bacteria – a spectral library. Milchwissenschaft, 2006, 61, 146-149.
• [7] Dziuba B., Nalepa B.: Identification of lactic acid bacteria and propionic acid bacteria using FTIR spectroscopy and artificial neural networks. Food Technol. Biotechnol., 2012, 50, (w druku).
• [8] Goodacre R., Timmins E.M., Burton R., Kaderbhal N., Woodward A. M., Kell D.B., Rooney P.J.: Rapid identification of urinary tract infection bacteria using hyperspectral whole-organism fingerprinting and artificial neural networks. Microbiology, 1998, 144, 1157-1170.
• [9] Kirchner C., Maquelin K., Pina P., Ngo-Thi N.A., Choo-Smith L.P., Sockalingum G.D., Sandt C., Ami D., Orsini F., Pelagia F., Pelagia S.M., Allouch P., Mainfait M., Pupplem G.J., Naumann D.: 2001. Classification and identification of Enerococci: a comparative phenotypic, genotypic and vibrational spectroscopy study. J. Clin. Microbiol., 2001, 39, 1763-1770.
• [10] Lang P.L., Hodges J.L., Keefer Ch.D.: The infrared spectroscopic Gram stain. Cellular and Molecular Biology, 2001, 47, 7-14.
• [11] Lefier D., Lamprell H., Mazerolles G.: Evolution of Lactococcus strains during ripening in Brie cheese using Fourier transform infrared spectroscopy. Le Lait, 2000, 80, 2472-54.
• [12] Mariey L., Signolle J.P., Amiel C., Travert J. Discrimination, classification, identification of microorganisms using FTIR spectroscopy and chemometrics. Vibrational Spectroscopy, 2001, 26, 151-159.
• [13] Naumann D., Helm D., Labischinski H.: 1991. Microbiological characterizations by FTIR spectroscopy. Nature, 1991, 351, 81-82.
• [14] Naumann D., Labischinski H., Giesbrecht P.: The characterization of microorganisms by fouriertransform infrared spectroscopy (FT-IR). In: Modern techniques for rapid microbiological analysis. W. H. Nelson Eds. VCH Publishers, New York 1991, pp. 43-96.
• [15] Pu Z.Y., Dobos M., Limsowtin G.K., Powell I.B.: Integrated polymerase chain reaction-based procedures for the detection and identification of species and subspecies of the gram-positive bacterial genus Lactococcus. J. Appl. Microbiol., 2002, 93, 353-361
• [16] Samelis J., Bleicher A., Delbès-Paus C., Kakouri A., Neuhaus K., Montel M.C.: FTIR-based polyphasic identification of lactic acid bacteria isolated from traditional Greek Graviera cheese. Food Microbiol., 2011, 28, 76-83.
• [17] Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe. Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa 1993.
• [18] Udelhoven T., Naumann D., Schmitt J.: Development of hierarchical classification systems with artificial neural networks and FT-IR spectra for the identification of bacteria. Appl. Spectrosc., 2000, 54, 1471-1479.
• [19] Warmińska-Radyko I., Łaniewska-Trokenheim Ł.: Biblioteka majstra mleczarskiego. Nowe metody badań mikrobiologicznych w przemyśle spożywczym. Oficyna Wydawnicza Hoża, Warszawa 2003, ss. 36-39.
• [20] Wenning M., Büchl N.R., Scherer S.: Species and strain identification of lactic acid bacteria using FTIR spectroscopy and artificial neural networks. J. Biophotonics, 2010, 3, 493-505.

Uwagi

Rekord w opracowaniu