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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种快速检测3种高温放线菌的方法及其在发酵产品中的应用获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115236060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210973432.5，技术领域涉及：G01N21/65；该发明授权一种快速检测3种高温放线菌的方法及其在发酵产品中的应用是由陆震鸣;徐蕾;陈政;许正宏;时伟;张晓娟;柴丽娟;史劲松设计研发完成，并于2022-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种快速检测3种高温放线菌的方法及其在发酵产品中的应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种快速检测3种高温放线菌的方法及其在发酵产品中的应用，属于微生物检测与生态学应用领域。采用本发明的方法对3种高温放线菌进行拉曼检测，利用高温放线菌的特征波段建立训练模型对未知菌株鉴别。该方法应用到大曲、酒醅、堆肥、发酵饲料等样品中利用梯度离心、均质或涡旋的方式制备菌悬液样品，单细胞进行拉曼检测，利用建立的高温放线菌训练模型对未知细菌的拉曼光谱进行机器学习预测菌株的类型，实现发酵产品菌悬液中高温放线菌实时、快速、无标记检测，确定其高温放线菌类型，该检测分析时间大大缩短。

本发明授权一种快速检测3种高温放线菌的方法及其在发酵产品中的应用在权利要求书中公布了：1.一种用于鉴定高温放线菌菌株种类的判别分析分类模型，其特征在于，所述模型是按照下述步骤建立的： 1高温放线菌菌悬液的制备： 分别将Thermoactinomycesvulgaris、Thermoactinomycesintermedius、Thermoactinomycesdaqus菌株接种至培养基中进行发酵培养，分别取12h、24h和48h不同培养时间的培养液，即为菌悬液； 2高温放线菌菌悬液的预处理： 分别将步骤1制备得到的菌悬液离心后，取沉淀，将沉淀加入无菌水后离心，重复2~3次后，得到预处理后的高温放线菌菌悬液； 3金纳米粒的制备： 利用柠檬酸三钠加热还原法，向烧瓶内加入超纯水与氯金酸钾溶液，混合均匀，并加热至沸腾后，迅速加柠檬酸三钠溶液，继续保持沸腾，当观察到溶液呈现紫红色时停止加热，得到金纳米粒，所得金纳米粒径为10~50nm； 4拉曼光谱检测： 将步骤2得到的高温放线菌菌悬液与步骤3得到的金纳米粒以1:1体积比混匀后进行单细胞拉曼光谱的采集，其中，光谱采集条件为：使用532nm激光，扫描光谱范围为500~1800cm-1，光栅为600g，激光强度为1~300mW，采集时间为1~20s次，累积次数1次，不同培养时间的高温放线菌菌悬液分别采集50~2000个细胞； 5单细胞拉曼光谱数据的处理： 将步骤4得到的单细胞拉曼光谱数据进行宇宙射线的消除、背景噪音的去除、对基线进行校正处理和Savitzky-Golay平滑并对所有的数据进行归一化处理； 6构建模型： 使用机器学习对高温放线菌菌株建立判别分析分类模型： 确定特征波段：Thermoactinomycesvulgaris、Thermoactinomycesintermedius、Thermoactinomycesdaqus的特征光谱，分别为540cm-1，564cm-1，570cm-1，618cm-1，712cm-1，748cm-1，766cm-1，784cm-1，820cm-1，866cm-1，868cm-1，898cm-1，926cm-1，964cm-1，996cm-1，1052cm-1，1096cm-1，1128cm-1，1164cm-1，1202cm-1，1288cm-1，1310cm-1，1344cm-1，1428cm-1，1476cm-1，1538cm-1，1582cm-1，1600cm-1，1622cm-1，1656cm-1，1662cm-1； 分别使用随机森林算法、逻辑回归算法和支持向量机算法将得到的特征波段进行机器学习，设置训练数据集和检测数据集，其中，训练数据集为收集数据的70%，检测数据集为收集数据的30%，分别将训练得到随机森林算法、逻辑回归算法和支持向量机算法的模型进行组合，使用Voting算法包来作为模型组合的框架； 使用随机森林算法进行机器学习的参数为：决策树的数量为100，分裂节点所用的标准为“gini”，树的最大深度为13，拆分内部节点所需的最少样本数为110，在叶节点处需要的最小样本数为20； 使用逻辑回归算法进行机器学习的参数为：惩罚项为l2，算法收敛最大迭代次数为100； 使用支持向量机算法进行机器学习的参数为：正则化参数为l2，核函数为“linear”，核函数参数为3，惩罚系数为100。

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