조류 생물반응기안의 침입종을 모니터링하기 위한 라만 분광학 방법

• Main Authors: ADEJIMI OLUBUNMI, SHAPIRO ORR, SCHMILOVITCH ZE'EV, IGNAT TIMEA
• Format: Patent
• Language: Korean
• Published: 13.06.2024
• Subjects: APPARATUS FOR ENZYMOLOGY OR MICROBIOLOGY; BEER; BIOCHEMISTRY; CALCULATING; CHEMISTRY; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; ENZYMOLOGY; INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIRCHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES; MEASURING; METALLURGY; MICROBIOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING; PHYSICS; SPIRITS; TESTING; VINEGAR; WINE

조류 생물반응기안의 침입종을 모니터링하기 위한 시스템 및 방법은 지원 벡터 기계(Support Vector Machine, SVM) 모델을 기반으로 저해상도 라만 분광계(LRRS) 시스템 및 신호 처리 알고리즘을 활용한다. 스펙트럼 처리 알고리즘은 LRRS 스펙트럼을 정규화된 스펙트럼 데이터 벡터로 변환한다. 현지외 방법은 디양한 농도의 침입성 종 또는 남조류 종과 함께, 스피루리나와 같은, 소정의 생물량을 포함하는 현탁액의 공지된 샘플의 교정 세트를 분석하는데 사용된다. 현지외 방법은 SVM 모델 및 분류 모델링을 위한 그들의 연관된 SVM 지원 벡터를 생성한다. 현지내 방법은 공지되지 않은 샘플안의 침입성 종의 존재에 대응하는 확률 값의 출력 벡터를 제공하고, 공지되지 않은 샘플안의 침입성 종의 농도에 대응하는 확률값의 추가 출력 벡터를 선택적으로 제공하기 위해 SVM 모델을 사용한다. A method and system for monitoring invasive species in an algal bioreactor utilizes a low resolution Raman spectrometer (LRRS) system and signal processing methods based upon Support Vector Machine (SVM) models. A spectrum preprocessing algorithm transforms LRRS spectra into normalized spectral data vectors. An ex-situ method is used to analyze a calibration set of known samples of a suspension containing a desired biomass, such as spirolina, together with various concentrations of invasive algal or cyanobacterial species. The ex-situ method generates SVM models and their associated SVM support vectors for classification modeling. An in-situ method uses the SVM models to provide an output vector of probability values corresponding to the presence of invasive species in an unknown sample, and optionally to provide an additional output vector of probability values corresponding to concentrations of the invasive species in the unknown sample.