LIBS技術，是當前*份能夠測量所有種類的樣品、無須預處理、并且單次測量即可得到全部元素特別包括輕元素在內的“指紋”的光譜分析技術(Miziolek and others 2006)。LIBS可以實現微空間分辨率、低元素檢測極限的實時快速測量，因此對于含特定特征元素的、形體非常微小的微生物識別和分類具有獨到的優(yōu)勢。此外，菌落的顏色、質地、細胞的成分都會作用于激光脈沖激發(fā)時呈現的等離子體發(fā)射光譜，作為分類鑒定的依據（Lightigo團隊，2018）。Sivakumar等人曾通過Mg、P、K、Na、Ca等關鍵元素的特征譜線峰值差異，判斷大腸桿菌是否已經死亡；Multari等人曾通過LIBS技術在雞肉、牛肉餡、蛋殼、萵苣、臘腸等食物上檢測到致病性大腸桿菌；等等。

LIBS的微生物識別和分類技術，在土壤理化性質、土壤營養(yǎng)、植物表型、作物營養(yǎng)、食品質量檢測、毒理學的實驗研究中的應用迅速發(fā)展。

本研究中，Lightigo團隊應用LIBS技術，通過樣品的原子發(fā)射譜線分析，對大腸桿菌、CCM4223金黃色葡萄球菌、CCM 4750金黃色葡萄球菌（MRSA -甲氧西林耐藥）、CCM3953金黃色葡萄球菌- (MSSA-甲氧西林敏感)、葡萄球菌、假中間葡萄球菌，共6種細菌實現了快速自動檢測和分類。

全部細菌樣本的LIBS譜線數據中，Mg、Na、Ca都為其主元素譜線，呈現相近的譜線特征；其原因在于細菌細胞外膜中都含有Mg2+和Ca2+離子，從而具有相近的元素構成，例如下圖的“CCM 4750金黃色葡萄球菌（MRSA -甲氧西林耐藥）”樣品的LIBS譜線：

但是，各個樣本的完整譜線“指紋”仍可以作為細菌樣品的分類依據。儀器軟件內置的PCA算法是實現樣品分類可視化的常用的分析工具，下圖為LIBS譜線PC1 vs. PC2處理結果：

可見，LIBS能夠對細菌樣品做出比較成功的分類。在此基礎上，Lightigo團隊結合Raman光譜數據，進一步提升了6類細菌樣品分類的精確度（100%）：

Lightigo的LIBS元素分析技術在細菌鑒定、檢測和分類的應用中，是一種快速、便捷并且具有前景的分析方法。

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