基于三维荧光光谱的浮游藻化学分类学方法研究

Based on HPLC-CHEMTAX of algae Chemotaxonomy, this project will develop an fluorometric method for classifying algae groups by using fluorescence excitation-emission matrix(EEM) to replace the pigment analysis by HPLC,which makes the method fast, low-cost and in situ. The technical route is: the trilinear decomposition(TLD) is applied to EEMs of algal pigment extraction, following the modification and optimization of the TLD model, the data matrix of algae fluorescent pigment ratios is obtained, and then a technique of EEM-TLD-CHEMTAX for rapid and in situ differentiation of phytoplankton populations is develop. When this technique is developed,it will be really useful for determinating phytoplankton community composition when large numbers of samples need to be analyzed in a short period of time.

本项目基于高效液相色谱色素分析-矩阵因子化浮游藻化学分类学技术（HPLC-CHEMTAX），以浮游藻色素萃取液普通荧光分光光度计三维荧光光谱（EEM）测定取代高效液相色谱色素分析，发展浮游藻群落组成荧光分析技术，实现浮游藻群落组成门类水平上的现场快速测定，为海洋监测、调查等提供技术支持。 基本技术路线是将三线性分解(TLD)模型应用于藻色素萃取液EEM和藻色素纯品EEM组成的矩阵，获得藻色素萃取液的荧光成分，分析藻色素萃取液荧光成分组成的种类特征性，据此对TLD模型进行调整和优化，确定最优TLD模型，构建适于CHEMTAX的浮游藻"荧光色素比值矩阵"，在此基础上，利用CHEMTAX分析浮游藻群落组成，从而发展现场、快速的测定浮游藻群落组成的EEM-TLD-CHEMTAX技术。该技术是目前最有可能实现现场、快速、大批量测定浮游藻群落组成的方法之一，也是我国海洋生态环境监测的迫切需要。

本项目将三线性分解（TLD）技术应用于浮游藻色素萃取液三维荧光光谱（EEM），构建具有种类特异性的浮游藻“荧光色素比值矩阵”或荧光特征谱，发展浮游藻群落组成荧光分析技术，实现浮游藻群落组成门类水平上的识别测定。.利用平行因子分析（PARAFAC）模型获得的浮游藻色素萃取液14种荧光成分，发展了EEM-PARAFAC-CHEMTAX和EEM-PARAFAC-NNLS浮游藻群落组成荧光分析技术。EEM-PARAFAC-CHEMTAX技术对单种藻样品在门类水平上的平均识别正确率为93.9%，对浮游藻混合样品优势藻的平均识别正确率为89.8%，次优势藻的平均识别正确率为66.5%，对现场采集的137个样品的优势藻、72个样品的次优势藻的识别结果与HPLC-CHEMTAX分析结果一致。EEM-PARAFAC-NNS技术对单种藻样品在门类水平上的平均识别正确率为98.1%，对浮游藻混合样品优势藻的平均识别正确率为91.4%，次优势藻的平均识别正确率为75.9%，对现场采集的136个样品的优势藻、68个样品的次优势藻的识别结果与HPLC-CHEMTAX分析结果一致。.利用非负矩阵分解（NMF）模型获得的浮游藻色素萃取液21种荧光成分，发展了EEM-NMF-CHEMTAX和EEM-NMF-NNLS浮游藻群落组成荧光分析技术。EEM-NMF-CHEMTAX技术对单种藻样品的识别正确率为95.7%，对混合藻样品优势藻识别正确率为92.4%，对混合藻样品次优势藻识别正确率为69.7%；对现场采集的162个样品的优势藻、68个样品的次优势藻的识别结果与HPLC-CHEMTAX分析结果一致。EEM-NMF-NNLS技术单种藻样品的识别正确率为97.8%，对混合藻样品优势藻识别正确率为92.2%，对混合藻样品次优势藻识别正确率为76.4%。对现场采集的158个样品的优势藻、86个样品的次优势藻的识别结果与HPLC-CHEMTAX分析结果一致。.4种浮游藻荧光识别技术对实验室浮游藻样品的识别能力无明显差异，但是，EEM-NMF-NNLS技术具有较高的现场浮游藻样品识别能力。该技术能够满足大量样品采集后现场或保存运输至实验室进行快速、低成本分析的需要，是我国近岸海域生态环境监测的迫切需要，将为海洋浮游藻群落结构演变、藻华生消机制等研究提供技术支持。