基于流式细胞术二维直方图微生物群落分析的水体大肠杆菌数据驱动预警系统

本研究针对传统微生物水质检测方法耗时长的痛点，创新性地将流式细胞术(FCM)与机器学习(ML)相结合，通过分析16个瑞典南部浴场的E. coli浓度与FCM 2D直方图数据，开发出基于随机森林(RF)算法的预警模型。该模型将预测准确率从基线55%提升至87%，为快速评估水体微生物污染提供了新范式，对保障公众健康具有重要意义。

　　

在炎炎夏日，海滨浴场总是人潮涌动，但隐藏在水中的微生物威胁却可能让欢乐时光变成健康噩梦。传统的大肠杆菌(E. coli)检测方法需要18-24小时的培养时间，这意味着当检测结果出来时，游泳者可能已经暴露在污染水中数小时之久。这种滞后性成为全球水质监测领域长期存在的"阿喀琉斯之踵"。更棘手的是，作为粪便污染指示菌的E. coli浓度变化与复杂的环境因素相关，而现有快速检测方法要么成本高昂，要么操作复杂，难以在基层推广。

瑞典水研究中心的团队独辟蹊径，将目光投向了一种已在饮用水监测中广泛应用却鲜少用于娱乐用水的技术——流式细胞术(FCM)。这种激光技术能在几分钟内完成微生物计数和群落分析，但面临海洋环境背景噪声高的挑战。研究人员创新性地将FCM生成的2D直方图与机器学习算法结合，试图从微生物群落的细微变化中捕捉E. coli污染的蛛丝马迹。

研究团队采集了瑞典南部16个浴场138份水样，同步进行Colilert18培养法和FCM检测。通过将FCM数据转化为8×8像素的低分辨率直方图，他们构建了包含64个特征的数据库。采用随机森林(RF)、逻辑回归(LR)和支持向量机(SVM)三种算法进行模型训练，最终RF模型以80%的准确率脱颖而出，较仅使用总细胞计数(TCC)的基线模型提升25%。更令人振奋的是，引入双阈值策略后，模型对可判定样本的准确率进一步提升至87%。

关键技术方法包括：1) 使用SYBR?Green I和碘化丙啶(PI)双染的流式细胞术获取微生物群落数据；2) 将2D直方图划分为8×8网格提取特征；3) 采用随机森林等机器学习算法建立预测模型；4) 通过主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)评估数据分离度；5) 使用SHAP值解析特征重要性。样本来自瑞典南部海滨浴场的环境水样。

研究结果部分显示：

微生物群落特征与E. coli浓度的相关性

数据探索发现，E. coli>100 cfu/100 mL的水样总细胞计数(TCC)和高核酸含量(HNA)细菌比例显著增高(p<0.0001)。Spearman相关分析显示E. coli浓度与TCC(r_s=0.31)、完整细胞计数(ICC)(r_s=0.23)和HNA(r_s=0.28)呈正相关，证实微生物群落特征可反映污染状况。

主坐标分析揭示分类潜力

PCA分析表明，仅标准化特征值（非TCC）时，高/低E. coli样本在二维空间呈现最佳分离（Fisher判别比=2.01）。这提示微生物群落结构变化（而不仅是数量变化）是区分污染的关键。

参数优化实现最佳性能

通过测试1-12像素分辨率，确定8×8像素在模型性能与特征解释性间达到最佳平衡。SY单染与SY/PI双染效果相当(准确率80% vs 79%)，支持简化实验方案。RF模型在100 cfu/100 mL阈值下表现最优，符合欧盟浴场水质指令标准。

特征重要性揭示生物标记

尽管像素28包含最多细胞，但RF算法确定像素21和23为最关键特征（SHAP分析证实）。这些位于HNA区域的像素与E. coli浓度呈强相关(r_s=0.69)，表明特定亚群细菌可作为污染的生物标记物。

这项发表于《Water Research X》的研究开创性地证明了FCM 2D直方图蕴含的微生物群落信息可用于预测水体粪便污染。其重要意义在于：1) 将检测时间从"天"缩短至"分钟"级，实现真正的早期预警；2) 仅需单一仪器和染色剂，大幅降低监测成本；3) 为理解E. coli与其他微生物的生态关系提供新视角。虽然当前模型仍需扩大样本量验证，但这项技术有望革新全球水质监测体系，让人们在享受亲水乐趣时，拥有更及时的安全保障。