糖料作物加工微生物胞外多糖的FTIR光谱-机器学习-基因组学联用分类方法研究

为解决糖料作物加工过程中微生物胞外多糖(EPS)导致的设备堵塞和糖分损失问题，来自美国的研究团队通过傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合机器学习(LDA/SVM/k-NN)和全基因组测序技术，建立了区分葡聚糖(dextran)和果聚糖(levan)的高效分类模型，为制糖工业提供了低成本、易操作的EPS管理解决方案。

　　

在糖料作物(甘蔗、甜菜)加工过程中，那些爱吃蔗糖的微生物会分泌黏糊糊的胞外多糖(EPS)，就像给生产线"糊了一层胶水"。这些EPS主要分两大门派：由葡萄糖手拉手组成的葡聚糖(dextran)和果糖分子串成的果聚糖(levan)。研究人员从制糖厂抓来一批"肇事菌"，让它们在实验室里可劲儿生产EPS，然后用傅里叶变换红外光谱(FTIR)给这些多糖分子拍"分子指纹照"。

通过主成分分析(PCA)这张"降维滤镜"，机器学习的三大高手——线性判别分析(LDA)、支持向量机(SVM)和k近邻(k-NN)算法，能像美食家区分面粉和淀粉那样，准确识别两类EPS的FTIR特征谱。基因组测序结果更是实锤：产dextran的菌都带着葡聚糖蔗糖酶基因，而levan生产商必备果聚糖蔗糖酶基因。

这套组合拳不仅成本低廉，还能让糖厂快速判断产线遭遇的是哪类多糖"袭击"，就像给设备装了EPS预警雷达。未来要是能搞定混合多糖这道"什锦拼盘"，这套方法说不定能在果汁澄清、生物膜防治等领域大展拳脚。