背景介紹

近些年，生物氣溶膠（包括真菌孢子等）正對人類和植物的健康構成日益嚴重的威脅，迫切需要對其進行精準監(jiān)測、研究。目前歐洲已經(jīng)建立了基于Hirst人工觀測的相關標準，然而由于耗時耗力、高度依賴專業(yè)人員、受個體影響較大、數(shù)據(jù)發(fā)布周期較長等特征，已無法滿足來自諸如醫(yī)學、大氣物理學、植物保護學等領域的科研人員的需求；自動化的生物氣溶膠監(jiān)測設備備受期待。

生物氣溶膠的自動化監(jiān)測在很大程度上依賴于機器學習，然而，由于顆粒物的大小、來源、化學成分等的多樣性、訓練數(shù)據(jù)的有限性等，使得這一工作頗具挑戰(zhàn)。為填補這一科學空白，由來自瑞士西北應用科學大學（University of Applied Sciences North Western Switzerland）、雅典大學（全稱雅典國立卡波蒂斯坦大學，National and Kaposistrian University of Athens）、瑞士Swisens公司等進10個研究機構的科學家們通過科學、細致的研究，全面地介紹了培養(yǎng)和收集真菌孢子材料樣本、創(chuàng)建機器學習訓練數(shù)據(jù)集的實踐方法等，為進一步氣流顆粒物計數(shù)儀器（如SwisensPoleno Jupiter等）開展實時氣傳真菌監(jiān)測與分類提供方法參考。

材料和方法

該研究利用比利時真菌樣本庫BCCM/IHEM中的17種真菌進行相關研究，探討了諸如制備外培養(yǎng)、干孢子收獲、氣溶膠霧化、機器學習、自動儀器測量分類等關鍵環(huán)節(jié)，有力地推進了氣傳真菌孢子自動監(jiān)測、識別的進展。

研究涉及的真菌、培養(yǎng)基、通過收集器獲得孢子的難易程度（0表示最不易，3表示最易）

以及樣本種存在明顯微小菌絲體和/或其他顆粒物的微觀顯著程度（Y表示存在，N表示不存在）。

PAD： 馬鈴薯葡萄糖瓊脂；S10：稀釋的沙保培養(yǎng)基。

真菌孢子霧化、并用SwisensPolemo Jupiter測量的實驗室裝置示意圖

研究中涉及的17種真菌的全息圖像（120x120 μm）以及SwisensPoleno Jupiter測量的每種真菌的平均相對應該數(shù)據(jù)。

SwisensPoleno Jupiter監(jiān)測的17種真菌孢子：

（A）僅通過全息影像數(shù)據(jù)訓練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡識別性能混淆矩陣；

（B）通過全息影像結合熒光數(shù)據(jù)訓練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡識別性能混淆矩陣。

結論與討論

通過充分實驗，

1）該研究闡明了真菌孢子的培養(yǎng)和可控、有效的霧化是獲得樣本數(shù)據(jù)集、用于機器學習的關鍵一環(huán)；

2）證明在瓊脂培養(yǎng)基上做真菌培養(yǎng)、通過氣流霧化培養(yǎng)基上成熟的真菌孢子，是保持孢子完整性和減少菌絲污染的最佳方式。

最后，該研究希望接下來的工作重點應放在擴大參考數(shù)據(jù)集上，使其涵蓋更多種類的真菌，以便更準確和全面地自動識別真菌孢子，為生物氣溶膠動態(tài)發(fā)展及其對人類和植物健康影響研究提供良好技術實現(xiàn)。

原文出處

2025年6月2日 Aerobiologia期刊

第41卷,第505–525頁 (2025）