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J-GLOBAL ID：201002234788160163   整理番号：10A0724117

大腸菌ATCC 25922及び大腸菌K12の高速検出用のケモメトリックスに統合された近赤外分光法

Near infrared spectroscopy integrated with chemometrics for rapid detection of E. coli ATCC 25922 and E. coli K12

著者 (4件)： SIRIPATRAWAN U. (Dep. of Food Technol., Fac. of Sci., Chulalongkorn Univ., Phyathai, Patumwan, Bangkok 10330, THA) ,  MAKINO Y. (Lab. of Biological Systems Engineering, Dep. of Biological & Environmental Engineering, Graduate School Agricultural ...) ,  KAWAGOE Y. (Lab. of Biological Systems Engineering, Dep. of Biological & Environmental Engineering, Graduate School Agricultural ...) ,  OSHITA S. (Lab. of Biological Systems Engineering, Dep. of Biological & Environmental Engineering, Graduate School Agricultural ...)
資料名： Sensors and Actuators. B. Chemical  (Sensors and Actuators. B. Chemical)
巻： 148  号： 2  ページ： 366-370  発行年： 2010年07月15日 
JST資料番号： T0967A  ISSN： 0925-4005  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 液体媒体中で成長させた大腸菌ATCC 25922及び大腸菌K12を含む大腸菌の二種類の株の同定及び定量のためのケモメトリックスと近赤外(NIR)分光法の統合に基づく速くて正確な技法を開発した。有酸素下計数を用いて試料を分析しコロニー形成単位(CFU)として記録した。種々の成長段階での両大腸菌株のNIRスペクトルを750から1350nmまで記録した。データ数削減の目的で主成分分析(PCA)を実施した。ついで判別因子分析(DFA)を用い試料分類を視覚化した。DFAから大腸菌ATCC 25922と大腸菌K12の間及び異なる細胞濃度を区別することができた。同時にNIRスペクトルデータから逆搬送法アルゴリズムにより多層パーセプトロンに基づく訓練済み人工神経回路網(ANN)を用いて細胞濃度を予測した。訓練関数はLevenberg-Marquardtアルゴリズムであった。このANNは実際と予測データの間の回帰係数(R²=0.98)により測定されたように良好な予測をもたらした。コロニー計数法と比べ開発した技法ははるかに短い時間で正確に実施でき多量の試料調製の必要をなくすことができた。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： ケモメトリックス ,  *近赤外分光分析 ,  *大腸菌 ,  検出 ,  定量分析 ,  定性分析 ,  主成分分析 ,  判別分析 ,  濃度依存性 ,  菌数計測
準シソーラス用語： Escherichia coli ,  菌株 ,  *近赤外分光法 ,  細胞濃度 ,  人工神経回路網 ,  分析時間

分類 (2件)： 微生物検査法  (EG02020G) ,  有機物質の物理分析一般  (CC03031B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大腸菌 ,  大腸菌K12 ,  ケモメトリックス ,  統合 ,  近赤外分光法