Источник: Сибирский федеральный университет
Фото: из открытых источников
Учёные СФУ открыли, как использовать алгоритмы машинного обучения для определения типа загрязняющих веществ с помощью светящихся бактерий. Такой способ называется методом ферментативного биотестирования.
Как пояснил автор, научный сотрудник лаборатории биолюминесцентных биотехнологий СФУ Иван Денисов, в исследовании представлена специфика влияния различных типов загрязнителей окружающей среды на ферменты светящихся бактерий и способ автоматизации анализа такой специфики.
Механизм обнаружения веществ-загрязнителей связан с их способностью нарушать работу ферментов светящихся бактерий. Снижение активности этих ферментов приводит к уменьшению интенсивности светового излучения, что позволяет учёным фиксировать происходящие изменения чувствительными детекторами. Наблюдаемые данные можно использовать для автоматической классификации загрязнителей с помощью нейронных сетей. В перспективе, при условии постоянной аналитики сточных вод или воздуха с помощью ферментов светящихся бактерий это открытие позволит определять, какое именно предприятие произвело специфические вредные выбросы.
Исследование было выполнено в СФУ в рамках проекта Российского научного фонда «Аналитическая система для оперативной оценки интегральной токсичности физиологических жидкостей, природных и промышленных вод на основе микрофлюидных технологий и методов ферментативного биотестирования». Публикация, посвящённая определению и классификации загрязнений окружающей среды с помощью нейронных сетей, опубликована в международном журнале «Sensors and Actuators B: Chemical».
