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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10种酵母的方法及其在发酵食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：CN115343273B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202210973439.7，技术领域涉及：G01N21/65；该发明授权一种快速检测10种酵母的方法及其在发酵食品中的应用是由陆震鸣;许正宏;徐蕾;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10种酵母的方法及其在发酵食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10种酵母的方法及其在发酵食品中的应用，属于微生物检测与生态学应用领域。采用本发明的方法对10种酵母进行拉曼检测，利用特征波段结合XGboost建立训练模型对未知菌株鉴别。该方法应用到大曲中利用梯度离心、均质或涡旋的方式制备大曲菌悬液样品，单细胞进行拉曼检测，利用建立的酵母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，实现大曲中酵母实时、快速、无标记检测，确定其酵母类型，该检测分析时间大大缩短。

本发明授权一种快速检测10种酵母的方法及其在发酵食品中的应用在权利要求书中公布了：1.一种用于鉴定酵母菌株种类的分类模型，其特征在于，所述模型是按照下述步骤建立的： （1）酵母菌悬液的制备： 分别将酿酒酵母（Saccharomycescerevisiae）、异常威克汉姆酵母（Wickerhamomyces anomalus）、扣囊复膜酵母（Saccharomycopsisfibuligera）、毕赤酵母（Pichia manshurica）、库德里阿兹威毕赤酵母Pichiakudriavzevii、拜氏接合酵母（Zygosaccharomycesbaili）、粟酒裂殖酵母（Schizosaccharomycespombe）、发酵毕赤酵母（Pichiafermentans）、胶红酵母（Rhodotorulamucilaginosa）及光滑假丝酵母（Candidaglabrata）菌株接种至培养基中进行发酵培养，分别取12h、24h、48h不同培养时间的培养液，即为菌悬液； （2）酵母菌悬液的预处理： 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，得到预处理后的酵母菌悬液； （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，混合均匀后加热至沸腾后，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）得到的培养12h、24h、48h的酵母菌悬液与步骤（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500~3750cm-1，激光强度为1~300mW，采集时间为1~20s次，累积次数1次，不同培养时间的酵母菌悬液分别采集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、Savitzky-Golay平滑并对所有的数据进行归一化处理； （6）构建模型： 使用机器学习对酵母菌株建立分类模型：将光谱窗口划分区间，每20cm-1为一个区间作为特征拉曼带进行提取，窗口更新后使用更新特征拉曼带提取得到新的数据集，利用XGboost算法将提取出来的特征拉曼带作为数据集训练，设置训练数据集和检测数据集，其中，训练数据集为数据集的70%，检测数据集为数据集的30%，根据窗口滑动更新的特征拉曼带构建的模型训练准确率最高得到最佳特征拉曼带及最佳模型参数； 所述提取出来的特征拉曼带为：540~560cm-1、620~640cm-1、660~680cm-1、680~700cm-1、720~740cm-1、740~760cm-1、780~800cm-1、820~840cm-1、860~880cm-1、940~960cm-1、1000~1020cm-1、1020~1040cm-1、1080~1100cm-1、1120~1140cm-1、1160~1180cm-1、1200~1220cm-1、1220~1240cm-1、1300~1320cm-1、1320~1340cm-1、1360~1380cm-1、1440~1460cm-1、1560~1580cm-1、1600~1620cm-1、1660~1680cm-1、1720~1740cm-1、2920~2940cm-1、2960~2980cm-1、2880~2900cm-1、3320~3340cm-1； 其中，特征拉曼带提取过程为：通过滑动窗口步移产生一组封闭的数据集，特征拉曼带提取的计算公式如下所示： ； 其中，SG为特征拉曼带，t是滑动窗口的数量，n是滑动窗口向前移动的总次数，c是来自一个被正确分类的物种的滑动窗口数量，Pkxgb是基于XGboost分类模型预测的第k个原始进行准确分类的概率，Pijkr表示基于第k个覆盖第i个遮挡的滑动窗口进行精确分类的概率，Wi是第i个滑动窗口的权重，以抵消由滑动窗口的大小所造成的影响； 所述XGboost算法具体设置：叶子节点数为31，目标函数为“multiclass”，分类数量为10，学习速率为0.05，建树的特征选择比例为0.9，建树的样本采样比例为0.9，每k次迭代执行bagging为2； 所述酵母为：SaccharomycescerevisiaeCICC32165、WickerhamomycesanomalusCICC1312、SaccharomycopsisfibuligeraCICC2161、PichiamanshuricaCICC31428、 PichiakudriavzeviiCICC33179、ZygosaccharomycesbailiCICC31217、 SchizosaccharomycespombeCICC1056、PichiafermentansCICC33123、Rhodotorula mucilaginosaCICC33124、CandidaglabrataCGMCC2.697； 步骤（4）中的菌悬液与金纳米粒混合后置于拉曼芯片上，吹干后进行拉曼光谱的检测。

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