• Januar 31, 2024
  • Yanick Zeder

Pollenüberwachung: Fluoreszenzspektroskopie für die präzise Identifizierung nutzen

Bei Swisens ist Innovation in der Aerosolpartikelmesstechnik unser tägliches Bestreben. Unser SwisensPoleno Jupiter ist ein Beweis für unsere Bemühungen im Bereich der automatischen Bioaerosol-Überwachung. In erster Linie setzt es holografische Bildgebung ein, um verschiedene Pollentaxa in einzelnen Aerosolpartikeln zu erfassen und zu identifizieren.

Eine kürzlich veröffentlichte Forschungsarbeit hat gezeigt, wie die Kombination von Fluoreszenzspektroskopie und holografischer Bildgebung die Klassifizierungsleistung unseres Systems weiter verbessern kann. Zuvor stützte sich die Klassifizierung ausschliesslich auf die Holografie, wobei Fluoreszenzdaten zwar aufgezeichnet, aber nicht für die Klassifizierung verwendet wurden. Mit der Integration der Fluoreszenzspektren haben wir nun eine Verbesserung der Gesamtklassifizierungsleistung festgestellt. Dies ist hauptsächlich auf die Verbesserung der Identifizierungsleistung für Alnus glutinosa, Betula pendula, Corylus avellana und Fraxinus excelsior.

Lassen Sie uns ein wenig auf das Warum und Wie eingehen

Die Fluoreszenz gibt Aufschluss über die chemischen Eigenschaften der Partikel und ergänzt damit den morphologischen Einblick, den die Holografie bietet. Dieser Ansatz mit zwei Daten hilft bei der Identifizierung bestimmter Pollenklassen, die mit der Holografie allein nur schwer zu erkennen waren. Darüber hinaus könnte diese Methode die Klassifizierung von Sporen und anderen luftgetragenen Partikeln verbessern und so das Spektrum der Identifizierung von Bioaerosolen erweitern. 

Die folgende Abbildung aus der Veröffentlichung veranschaulicht die Auswirkungen dieser Kombination im Hinblick auf die Unterscheidung der sieben Pollentaxa:

UMAP_CM_normalized-true

Links sehen Sie eine visuelle Darstellung der Gruppierung von Ereignismerkmalen anhand von Morphologie- und Fluoreszenzdaten (FL). Rechts zeigen Konfusionsmatrizen die Genauigkeit der getesteten Klassifizierungsmodelle - (a) nur mit Holographie, (b) nur mit Fluoreszenz und (c) mit einer Kombination aus beiden. Es ist klar, dass der kombinierte Ansatz die Identifizierungsgenauigkeit erhöht. 

Die Auswirkungen dieser Verbesserung gehen über unser System hinaus. Sie ebnet den Weg für eine präzisere Identifizierung von Pollentaxa in Echtzeit, insbesondere von solchen, die Atemwegsallergien auslösen, und möglicherweise für eine bessere Klassifizierung von Sporen. Darüber hinaus trägt sie zu einem besseren Verständnis und einer besseren Überwachung der atmosphärischen Bioaerosole bei, was sowohl für Klimastudien als auch für die öffentliche Gesundheit von entscheidender Bedeutung ist.

Wir sind begeistert von dieser Entdeckungsreise und den positiven Auswirkungen, die diese Ergebnisse höchstwahrscheinlich auf die Echtzeit-Pollenidentifizierung haben werden.  Wir laden Sie ein, die vollständige Veröffentlichung auf EGUsphere zu lesen, um weitere technische Details zu erfahren.

Sind Sie an einer Zusammenarbeit mit uns interessiert?  Lassen Sie uns zusammenkommen und die Möglichkeiten besprechen.

Let's meet!

Erb, S., Graf, E., Zeder, Y., Lionetti, S., Berne, A., Clot, B., Lieberherr, G., Tummon, F., Wullschleger, P., and Crouzy, B.: Real-Time Pollen Identification using Holographic Imaging and Fluorescence Measurement, EGUsphere, https://amt.copernicus.org/articles/17/441/2024/

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