(57)【要約】本発明は、概して、媒体中の検体を検出することに関する。ある側面では、本発明は、それぞれ、媒体中の標的の励起のための遠紫外線（ＵＶ）範囲内の単一波長で動作する、１つまたは複数の発光ダイオードと、複数の半導体光検出器とを備える、媒体中の検体を検出するためのシステムおよび方法を提供する。システムは、各半導体光検出器が発光のサブセットのみを媒体中の励起された検体から検出するように構成される。いくつかの実施例では、本発明のシステムおよび方法は、非具体的汚染物質の不在または存在の検出のために、発光ダイオードと、半導体光検出器とを備える。
2021525894.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
媒体中の標的を検出するためのシステムであって、
媒体中の標的の励起のための遠紫外線（ＵＶ）範囲内の単一波長で動作する発光ダイオードと、
複数の半導体光検出器と
を備え、
前記システムは、各半導体光検出器が発光のサブセットのみを前記励起された標的から検出するように構成される、システム。
【請求項２】
前記発光は、３００〜４００ｎｍの検出範囲内にある、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
各半導体光検出器が発光のサブセットのみを前記励起された標的から検出するための前記システム構成は、各半導体光検出器が発光のサブセットのみを前記励起された標的から検出するように、そこに適用される異なるフィルタまたは前記励起された標的からの発光を分裂させるための格子要素を有する各半導体光検出器を備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記システムは、少なくとも６つの半導体光検出器を備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記複数の半導体光検出器は、アバランシェフォトダイオード検出器またはシリコンセンサである、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記複数の半導体光検出器から受信されるデータを処理するように構成されるプロセッサをさらに備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記プロセッサは、前記システムの中に統合される、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記プロセッサは、前記システムから遠隔にある、請求項６に記載のシステム。
【請求項９】
前記プロセッサは、コンピュータ、スマートフォン、またはマイクロコントローラである、請求項６に記載のシステム。
【請求項１０】
前記システムは、ポータブル、ハンドヘルド、全自動システムである、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
媒体に関する情報を提供する方法であって、前記方法は、
媒体中の標的の励起のための遠紫外線（ＵＶ）範囲内の単一波長で動作する発光ダイオードと、複数の半導体光検出器とを備えるシステムを提供することであって、前記システムは、各半導体光検出器が発光のサブセットのみを前記励起された標的から検出するように構成される、ことと、
１つまたは複数の標的検体を備える媒体を前記システムの前記発光ダイオードからの遠ＵＶスペクトル内の少なくとも単一波長に暴露させ、それによって、前記媒体中の前記標的検体を励起させることと、
前記システムの前記複数の半導体光検出器を介して、前記励起された１つまたは複数の標的検体からの発光を検出し、それによって、発光データを生成することと、
前記発光データを処理し、それによって、前記媒体に関する情報を提供することと
を含む、方法。
【請求項１２】
前記媒体は、生物流体、水、アルミニウム表面、ステンレス鋼表面、花崗岩表面、セラミック表面、プラスチック表面、および金属表面から成る群から選択される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記標的検体は、微生物、生体分子、および化学物質から成る群から選択される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記媒体は、水であり、前記標的検体は、１つまたは複数の病原体である、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
前記方法は、地球の大気条件内で実施される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１６】
前記方法は、地球の大気条件外で実施される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１７】
前記発光データを処理することは、前記媒体中の１つまたは複数の標的検体の存在を識別することを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１８】
前記発光データを処理することは、前記媒体中の前記１つまたは複数の標的検体を識別することをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記発光データを処理することは、前記媒体中の前記１つまたは複数の標的検体を定量化することをさらに含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
グラフィカルユーザインターフェース上に前記処理ステップの結果を表示することをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項２１】
サンプル媒体を分析するためのシステムであって、前記システムは、
サンプル媒体と関連付けられるサンプルデータを受信することであって、前記サンプルデータは、前記サンプル媒体の源の識別と、１つまたは複数の検体を備える前記サンプル媒体のスペクトルデータとを備える、ことと、
前記サンプルデータと、複数の基準スペクトルを備える基準データセットを比較することであって、前記複数の基準スペクトルの各々は、前記識別された媒体中の１つまたは複数の識別された検体の識別されたレベルを備える識別された媒体と関連付けられるスペクトルプロファイルを備える、ことと、
前記サンプルデータが前記複数の基準スペクトルのうちの１つに合致するかどうかを判定することと
を前記システムに行わせるように構成される非一過性メモリに結合されるプロセッサを備える、システム。
【請求項２２】
前記プロセッサが、前記サンプルデータが前記複数の基準スペクトルのうちの１つに合致することを判定する場合、前記プロセッサは、前記サンプル媒体中の前記１つまたは複数の検体の識別と、前記サンプル媒体中の前記１つまたは複数の検体のレベルとに基づいて、前記サンプル媒体に関するサンプル媒体品質スコアを発生させるようにさらに構成される、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２３】
前記プロセッサは、前記サンプル媒体品質スコアをユーザインターフェースに出力するようにさらに構成される、請求項２２に記載のシステム。
【請求項２４】
前記ユーザインターフェースは、前記プロセッサを備える前記システムの中に統合される、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２５】
前記ユーザインターフェースは、前記プロセッサを備える前記システムから遠隔にある、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２６】
前記プロセッサが、前記サンプルデータが前記基準データセット内の前記複数の基準スペクトルのいずれにも合致しないことを判定する場合、前記プロセッサは、
前記サンプルデータと、前記基準スペクトルのうちの１つまたは複数の内の識別された汚染物質に関する前記基準データセット内の前記基準スペクトルを比較することと、
前記サンプルデータが前記複数の基準スペクトルのうちの１つまたは複数の内の識別された汚染物質に合致するかどうかを判定することであって、１つまたは複数の合致は、前記サンプル媒体中の１つまたは複数の汚染物質を識別する、ことと
を行うようにさらに構成される、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２７】
前記プロセッサは、前記サンプル媒体中の前記１つまたは複数の汚染物質のうちの少なくとも１つの量を定量化するようにさらに構成される、請求項２６に記載のシステム。
【請求項２８】
前記プロセッサは、前記サンプル媒体中の前記１つまたは複数の汚染物質の識別および定量化をユーザインターフェースに出力するようにさらに構成される、請求項２７に記載のシステム。
【請求項２９】
プロセッサは、サンプル媒体品質スコアをユーザインターフェースに出力するようにさらに構成される、請求項２８に記載のシステム。
【請求項３０】
前記ユーザインターフェースは、前記プロセッサを備える前記システムの中に統合される、請求項２９に記載のシステム。
【請求項３１】
前記ユーザインターフェースは、前記プロセッサを備える前記システムから遠隔にある、請求項２９に記載のシステム。
【請求項３２】
前記１つまたは複数の検体を備える前記サンプル媒体の前記スペクトルデータは、遠紫外線（ＵＶ）スペクトルデータであり、第１の複数の第１の基準スペクトルの各々は、遠紫外線（ＵＶ）基準スペクトルである、請求項２１に記載のシステム。
【請求項３３】
サンプルを分析するためのシステムであって、
１つまたは複数の検体を備えるサンプル媒体を励起させるための励起源と、
前記１つまたは複数の検体を備える前記サンプル媒体のスペクトルデータを受信するための検出器と、
前記システムと動作可能に関連付けられるプロセッサであって、前記プロセッサは、
前記サンプル媒体と関連付けられるサンプルデータを受信することであって、前記サンプルデータは、前記サンプル媒体の源の識別と、前記１つまたは複数の検体を備える前記サンプル媒体の前記スペクトルデータとを備える、ことと、
前記サンプルデータと、複数の基準スペクトルを備える基準データセットを比較することであって、前記複数の基準スペクトルの各々は、前記識別された媒体中の１つまたは複数の識別された検体の識別されたレベルを備える識別された媒体と関連付けられるスペクトルプロファイルを備える、ことと、
前記サンプルデータが前記複数の基準スペクトルのうちの１つに合致するかどうかを判定することと
を前記システムに行わせるように構成される非一過性メモリに結合される、プロセッサと
を備える、システム。
【請求項３４】
前記プロセッサが、前記サンプルデータが前記複数の基準スペクトルのうちの１つに合致することを判定する場合、前記プロセッサは、前記サンプル媒体中の前記１つまたは複数の検体の識別と、前記サンプル媒体中の前記１つまたは複数の検体のレベルとに基づいて、前記サンプル媒体に関するサンプル媒体品質スコアを発生させるようにさらに構成される、請求項３３に記載のシステム。
【請求項３５】
前記プロセッサは、前記サンプル媒体品質スコアをユーザインターフェースに出力するようにさらに構成される、請求項３４に記載のシステム。
【請求項３６】
前記プロセッサおよび前記ユーザインターフェースは、前記システムの中に統合される、請求項３５に記載のシステム。
【請求項３７】
前記プロセッサおよび／または前記ユーザインターフェースは、前記システムおよび／または相互から遠隔にある、請求項３５に記載のシステム。
【請求項３８】
前記プロセッサが、前記サンプルデータが前記基準データセット内の前記複数の基準スペクトルのいずれにも合致しないことを判定する場合、前記プロセッサは、
前記サンプルデータと、前記基準スペクトルのうちの１つまたは複数の内の識別された汚染物質に関する前記基準データセット内の前記基準スペクトルを比較することと、
前記サンプルデータが前記複数の基準スペクトルのうちの１つまたは複数の内の識別された汚染物質に合致するかどうかを判定することであって、１つまたは複数の合致は、前記サンプル媒体中の１つまたは複数の汚染物質を識別する、ことと
を行うようにさらに構成される、請求項３３に記載のシステム。
【請求項３９】
前記プロセッサは、前記サンプル媒体中の前記１つまたは複数の汚染物質のうちの少なくとも１つの量を定量化するようにさらに構成される、請求項３８に記載のシステム。
【請求項４０】
前記プロセッサは、前記サンプル媒体中の前記１つまたは複数の汚染物質の識別および定量化をユーザインターフェースに出力するようにさらに構成される、請求項３９に記載のシステム。
【請求項４１】
プロセッサは、サンプル媒体品質スコアをユーザインターフェースに出力するようにさらに構成される、請求項４０に記載のシステム。
【請求項４２】
前記プロセッサおよび前記ユーザインターフェースは、前記システムの中に統合される、請求項４１に記載のシステム。
【請求項４３】
前記プロセッサおよび／または前記ユーザインターフェースは、前記システムおよび／または相互から遠隔にある、請求項４１に記載のシステム。
【請求項４４】
１つまたは複数の検体を備える前記サンプル媒体の前記スペクトルデータは、遠紫外線（ＵＶ）スペクトルデータであり、第１の複数の第１の基準スペクトルの各々は、遠紫外線（ＵＶ）基準スペクトルである、請求項３３に記載のシステム。
【請求項４５】
前記プロセッサは、コンピュータ、スマートフォン、またはマイクロコントローラである、請求項３１に記載のシステム。
【請求項４６】
前記システムは、ポータブル、ハンドヘルド、全自動システムである、請求項３１に記載のシステム。
【請求項４７】
水源中の標的を検出するためのシステムであって、
水源中の標的の励起のための遠紫外線（ＵＶ）範囲内の単一波長で動作する発光ダイオードと、
前記励起された標的からの発光を検出し、検出レベルが閾値を超える場合に読出値を提供する半導体光検出器と
を備え、
前記システムは、飲用グラスの上部と噛合するように定寸および構成される筐体内に提供される、システム。
【請求項４８】
前記筐体は、円錐形形状を伴う一体型構成を有する、請求項４７に記載のシステム。
【請求項４９】
前記筐体は、基部または三脚台を含む複数の構成要素を備える、請求項４７に記載のシステム。
【請求項５０】
前記システムは、ポータブル、ハンドヘルド、全自動システムである、請求項４７に記載のシステム。
【請求項５１】
前記閾値検出レベルは、総微生物数または生物汚染度である、請求項４７に記載のシステム。
【請求項５２】
前記発光は、３００〜４００ｎｍの検出範囲内にある、請求項４７に記載のシステム。
【請求項５３】
前記半導体光検出器は、アバランシェフォトダイオード検出器またはシリコンセンサである、請求項４７に記載のシステム。
【請求項５４】
前記半導体光検出器から受信されるデータを処理するように構成されるプロセッサをさらに備える、請求項４７に記載のシステム。
【請求項５５】
前記プロセッサは、前記システムの中に統合される、請求項５４に記載のシステム。
【請求項５６】
前記プロセッサは、前記システムから遠隔にある、請求項５４に記載のシステム。
【請求項５７】
前記プロセッサは、コンピュータ、スマートフォン、またはマイクロコントローラである、請求項５４に記載のシステム。
【請求項５８】
水源中の標的を検出するためのシステムであって、
水源中の標的の励起のための遠紫外線（ＵＶ）範囲内の単一波長で動作する発光ダイオードと、
前記励起された標的からの発光を検出し、検出レベルが閾値を超える場合に読出値を提供する半導体光検出器と
を備え、
前記システムは、前記水源とインラインで結合されるように構成される、システム。
【請求項５９】
前記閾値検出レベルは、総微生物数または生物汚染度である、請求項５８に記載のシステム。
【請求項６０】
前記発光は、３００〜４００ｎｍの検出範囲内にある、請求項５８に記載のシステム。
【請求項６１】
前記半導体光検出器は、アバランシェフォトダイオード検出器またはシリコンセンサである、請求項５８に記載のシステム。
【請求項６２】
前記半導体光検出器から受信されるデータを処理するように構成されるプロセッサをさらに備える、請求項５８に記載のシステム。
【請求項６３】
前記プロセッサは、前記システムの中に統合される、請求項６２に記載のシステム。
【請求項６４】
前記プロセッサは、前記システムから遠隔にある、請求項６２に記載のシステム。
【請求項６５】
前記プロセッサは、コンピュータ、スマートフォン、またはマイクロコントローラである、請求項６２に記載のシステム。
【請求項６６】
媒体に関する情報を提供する方法であって、前記方法は、
媒体中の標的の励起のための遠紫外線（ＵＶ）範囲内の単一波長で動作する発光ダイオードと、前記励起された標的からの発光を検出する半導体光検出器とを備えるシステムを提供することであって、前記システムは、前記媒体とインラインで結合されるように構成される、ことと、
１つまたは複数の標的検体を備える媒体を前記システムの前記発光ダイオードからの遠ＵＶスペクトル内の少なくとも単一波長に暴露させ、それによって、前記媒体中の前記標的検体を励起させることと、
前記半導体光検出器を介して、前記励起された１つまたは複数の標的検体からの発光を検出し、それによって、発光データを生成することと、
前記発光データが閾値検出レベルを超える場合、読取値を出力し、それによって、前記媒体に関する情報を提供することと
を含む、方法。
【請求項６７】
前記閾値検出レベルは、総微生物数または生物汚染度である、請求項６６に記載の方法。
【請求項６８】
前記媒体は、生物流体、水、アルミニウム表面、ステンレス鋼表面、花崗岩表面、セラミック表面、プラスチック表面、および金属表面から成る群から選択される、請求項６６に記載の方法。
【請求項６９】
前記標的検体は、微生物、生体分子、および化学物質から成る群から選択される、請求項６６に記載の方法。
【請求項７０】
前記媒体は、水であり、前記標的検体は、１つまたは複数の病原体である、請求項６６に記載の方法。
【請求項７１】
前記方法は、地球の大気条件内で実施される、請求項６６に記載の方法。
【請求項７２】
前記方法は、地球の大気条件外で実施される、請求項６６に記載の方法。
【請求項７３】
前記発光データを処理することは、前記媒体中の１つまたは複数の標的検体の存在を識別することを含む、請求項６６に記載の方法。
【請求項７４】
前記発光データを処理することは、前記媒体中の前記１つまたは複数の標的検体を識別することをさらに含む、請求項７３に記載の方法。
【請求項７５】
前記発光データを処理することは、前記媒体中の前記１つまたは複数の標的検体を定量化することをさらに含む、請求項７４に記載の方法。
【請求項７６】
グラフィカルユーザインターフェース上に前記処理ステップの結果を表示することをさらに含む、請求項６６に記載の方法。
【請求項７７】
媒体に関する情報を提供する方法であって、
媒体中の標的の励起のための遠紫外線（ＵＶ）範囲内の単一波長で動作する発光ダイオードと、前記励起された標的からの発光を検出する半導体光検出器とを備えるシステムを提供することであって、前記システムは、飲用グラスの上部と噛合するように定寸および構成される筐体内に提供される、ことと、
１つまたは複数の標的検体を備える媒体を前記システムの前記発光ダイオードからの遠ＵＶスペクトル内の少なくとも単一波長に暴露させ、それによって、前記媒体中の前記標的検体を励起させることと、
前記半導体光検出器を介して、前記励起された１つまたは複数の標的検体からの発光を検出し、それによって、発光データを生成することと、
前記発光データが閾値検出レベルを超える場合、読取値を出力し、それによって、前記媒体に関する情報を提供することと
を含む、方法。
【請求項７８】
前記筐体は、円錐形形状を伴う一体型構成を有する、請求項７７に記載の方法。
【請求項７９】
前記筐体は、基部または三脚台を含む複数の構成要素を備える、請求項７７に記載の方法。
【請求項８０】
前記閾値検出レベルは、総微生物数または生物汚染度である、請求項７７に記載の方法。
【請求項８１】
前記媒体は、生物流体、水、アルミニウム表面、ステンレス鋼表面、花崗岩表面、セラミック表面、プラスチック表面、および金属表面から成る群から選択される、請求項７７に記載の方法。
【請求項８２】
前記標的検体は、微生物、生体分子、および化学物質から成る群から選択される、請求項７７に記載の方法。
【請求項８３】
前記媒体は、水であり、前記標的検体は、１つまたは複数の病原体である、請求項７７に記載の方法。
【請求項８４】
前記方法は、地球の大気条件内で実施される、請求項７７に記載の方法。
【請求項８５】
前記方法は、地球の大気条件外で実施される、請求項７７に記載の方法。
【請求項８６】
前記発光データを処理することは、前記媒体中の１つまたは複数の標的検体の存在を識別することを含む、請求項７７に記載の方法。
【請求項８７】
前記発光データを処理することは、前記媒体中の前記１つまたは複数の標的検体を識別することをさらに含む、請求項８６に記載の方法。
【請求項８８】
前記発光データを処理することは、前記媒体中の前記１つまたは複数の標的検体を定量化することをさらに含む、請求項８７に記載の方法。
【請求項８９】
グラフィカルユーザインターフェース上に前記処理ステップの結果を表示することをさらに含む、請求項７７に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本願は、その内容が、参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる、２０１８年６月１日に出願された、米国仮特許出願第６２／６７９，６０９号の利益および優先権を主張する。
【０００２】
本発明は、概して、媒体中の検体を検出するための装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
サンプル中の標的検体の存在は、サンプル中に存在する、標的検体の識別およびレベルとともに、いくつかの産業では、貴重な情報を提供することができる。例えば、病原体または化学物質等の種々の成分およびその個別の濃度に関する水サンプルの分析は、ある成分または汚染の潜在的に危険なレベルの存在を示し得る。汚染情報は、水源のための処置オプションを判定するときに有用であり得る。
【０００４】
水源中、食品上、または表面上の汚染物質のための現在利用可能な試験方法は、複雑で、高価で、かつ低速である。試験方法および関連機器は、通常、高資本コストを有し、ポータブルではなく、代わりに、実験室内に設定されなければならない。嵩張り、かつ高価であることに加え、試験プロセスは、濾過、培養、インキュベーション、および染色等、公共の一般的部材によって行われることが不可能である、いくつかのステップを含み得る。
【０００５】
さらに、試験プロセス自体も、結果を生成するために、数日または数間もかかり得る。そのうちに、小さな汚染問題が、大きな事象へと変わり得る。公共の水資源は、感染され得、食品生産ラインは、汚染され得、病院感染症は、急速に拡散し得る。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、迅速で、入手可能で、かつ使用が容易である、媒体（例えば、水）中の標的検体（例えば、汚染病原体）を検出するための試験システムおよび方法の必要性が存在することを認識する。本発明は、光学技術における進歩を、専用光学構成ならびに専用アルゴリズムおよびデータベースとともに活用し、種々の媒体の品質を試験し、汚染作用物質／検体を媒体とともに識別および定量化するためのシステムおよび方法を提供する。ある実施形態では、本発明のシステムおよび方法は、試験されるべき媒体を破壊または損傷させることなく（すなわち、非破壊光学走査）、数秒以内に結果を提供し得る、小型で、ポータブルで、かつ全自動式の検出システムである。本発明は、水、医薬品、半導体、ならびに食品および飲料産業のための工程用水および表面のリアルタイム生物学的安全性監視をもたらす。
【０００７】
特に、本発明は、媒体中のある検体が、紫外線光（例えば、遠紫外線光（遠ＵＶ））で励起されると、自己蛍光するという事実を利用する。本発明の専用アルゴリズムおよびデータベースを使用して、媒体中の検体の一意の遠ＵＶシグネチャが、識別および定量化されることができる。このように、本発明は、ユーザが、コスト効果的に、迅速に、かつおよび容易に、媒体およびある表面が、安全であって、汚染がないことを確実にすることを可能にする。本発明のシステムおよび方法を用いることで、不必要な汚染は、ここで防止可能である。
【０００８】
例えば、本発明は、ある実施形態では、数秒以内に水質を検出し、ユーザに提供し得る、小型で、ポータブルで、全自動式の検出システムを提供する。したがって、ユーザは、２４時間〜２週間またはより長い時間のうちのいずれかの時間にわたって待機し、汚染試験結果を取得する必要はないであろう。本実施例では、本発明は、媒体水源またはサンプル中のある範囲の標的または検体を検出する。標的検体の実施例は、病原体、アミノ酸、ホルモン、産業用化学物質、バイオマーカ、および医薬品を含む。したがって、本例示的実施形態は、水質および汚染試験のためにもたらされる、嵩張り、時間がかかる試験方法に対する解決策を提供する。本システムはまた、水中の病原体または汚染物質等の検体のインジケーションおよび濃度を提供してもよい。本発明による、システムは、ユーザが、数時間、数日、または数週間の代わりに、数秒以内に結果を有することを可能にし得る。これは、ユーザが、使用する水が、安全かつ汚染がないことを確実にすることを可能にするであろう。
【０００９】
ある側面では、本発明は、媒体中の標的を検出するためのシステムを提供する。本システムは、媒体中の標的の励起のための遠紫外線（ＵＶ）範囲内の単一波長で動作する、発光ダイオード（例えば、１つまたは複数の発光ダイオード）と、複数の半導体光検出器とを備える。随意に、励起のための１つまたは複数の波長は、遠ＵＶ領域外、例えば、３４０ｎｍであってもよい。本システムは、各半導体光検出器が発光のサブセットのみを励起された標的から検出するように構成される。励起は、遠ＵＶ領域内であってもよいが、発光は、ＵＶＡおよびＵＶＢ領域内等、ＵＶ領域内であり得る。好ましい実施形態では、発光は、３００〜４００ｎｍの検出範囲内にある。
【００１０】
ある実施形態では、各半導体光検出器が発光のサブセットのみを励起された標的から検出するためのシステム構成は、各半導体光検出器が発光のサブセットのみを励起された標的から検出するように、そこに適用される異なるフィルタまたは励起された標的からの発光を分裂させるための格子要素を有する、各半導体光検出器を備える。好ましい実施形態では、本システムは、少なくとも６つの半導体光検出器を備える。例示的実施形態では、複数の半導体光検出器は、アバランシェフォトダイオード検出器またはシリコンセンサである。
【００１１】
ある実施形態では、本システムはさらに、複数の半導体光検出器から受信されるデータを処理するように構成される、プロセッサを備える。プロセッサは、システムの中に統合されてもよい。プロセッサは、システムから遠隔にあってもよい。プロセッサは、コンピュータ、スマートフォン、またはマイクロコントローラであってもよい。
【００１２】
ある実施形態では、本発明のシステムは、ポータブル、ハンドヘルド、全自動システムである。
【００１３】
別の側面では、本発明は、媒体に関する情報を提供する方法を対象とする。本方法は、媒体中の標的の励起のための遠紫外線（ＵＶ）範囲内の単一波長で動作する、発光ダイオードと、複数の半導体光検出器とを備える、システムを提供するステップを伴ってもよい。随意に、励起のための１つまたは複数の波長は、遠ＵＶ領域外、例えば、３４０ｎｍであってもよい。本システムは、各半導体光検出器が発光のサブセットのみを励起された標的から検出するように構成されてもよい。１つまたは複数の標的検体を備える、媒体は、システムの発光ダイオードからの遠ＵＶスペクトル内の少なくとも単一波長に暴露され、それによって、媒体中の標的検体を励起させてもよい。本方法はさらに、システムの複数の半導体光検出器を介して、励起された１つまたは複数の標的検体からの発光を検出し、それによって、発光データを生成するステップと、発光データを処理し、それによって、媒体に関する情報を提供するステップとを含んでもよい。
【００１４】
ある実施形態では、媒体は、生物流体、水、アルミニウム表面、ステンレス鋼表面、花崗岩表面、セラミック表面、プラスチック表面、および金属表面から成る群から選択されてもよい。ある実施形態では、標的検体は、微生物、生体分子、および化学物質から成る群から選択されてもよい。好ましい実施形態では、媒体は、水であって、標的検体は、１つまたは複数の病原体である。
【００１５】
ある実施形態では、本方法は、地球の大気条件内で実施される。ある実施形態では、本方法は、地球の大気条件外で実施される。ある実施形態では、発光データを処理するステップは、媒体中の１つまたは複数の標的検体の存在を識別するステップを含んでもよい。発光データを処理するステップはさらに、媒体中の１つまたは複数の標的検体を識別するステップを含んでもよい。発光データを処理するステップはさらに、媒体中の１つまたは複数の標的検体を定量化するステップを含んでもよい。
【００１６】
ある実施形態では、本発明は、水源中の標的を検出するためのシステムを対象とする。システムは、水源中の標的の励起のための遠紫外線（ＵＶ）範囲内の単一波長で動作する、発光ダイオードと、励起された標的からの発光を検出し、検出レベルが閾値を超える場合、読出値を提供する、半導体光検出器とを備える。本システムは、飲用グラスの上部と噛合するように定寸および構成される、筐体内に提供される。いくつかの実施形態では、筐体は、円錐形形状を伴う、一体型構成を有する。いくつかの実施形態では、筐体は、基部または三脚台を含む、複数の構成要素を備える。本システムは、ポータブル、ハンドヘルド、全自動システムである。閾値検出レベルは、総微生物数または生物汚染度である。発光は、３００〜４００ｎｍの検出範囲内にある。
【００１７】
半導体光検出器は、アバランシェフォトダイオード検出器またはシリコンセンサである。
【００１８】
本システムはさらに、半導体光検出器から受信されるデータを処理するように構成される、プロセッサを備える。プロセッサは、システムの中に統合される。プロセッサは、システムから遠隔にある。プロセッサは、コンピュータ、スマートフォン、またはマイクロコントローラである。
【００１９】
ある実施形態では、本発明は、水源中の標的を検出するためのシステムを対象とする。本システムは、水源中の標的の励起のための遠紫外線（ＵＶ）範囲内の単一波長で動作する、発光ダイオードと、励起された標的からの発光を検出し、検出レベルが閾値を超える場合、読出値を提供する、半導体光検出器とを備える。本システムは、水源とインラインで結合されるように構成される。
【００２０】
閾値検出レベルは、総微生物数または生物汚染度である。発光は、３００〜４００ｎｍの検出範囲内にある。半導体光検出器は、アバランシェフォトダイオード検出器またはシリコンセンサである。
【００２１】
本システムはさらに、半導体光検出器から受信されるデータを処理するように構成される、プロセッサを備える。プロセッサは、システムの中に統合される。プロセッサは、システムから遠隔にある。プロセッサは、コンピュータ、スマートフォン、またはマイクロコントローラである。
【００２２】
ある実施形態では、本発明は、媒体に関する情報を提供する方法を対象とする。本方法は、媒体中の標的の励起のための遠紫外線（ＵＶ）範囲内の単一波長で動作する、発光ダイオードと、励起された標的からの発光を検出する、半導体光検出器とを備える、システムであって、媒体とインラインで結合されるように構成される、システムを提供するステップを含む。
【００２３】
本方法はさらに、１つまたは複数の標的検体を備える媒体をシステムの発光ダイオードからの遠ＵＶスペクトル内の少なくとも単一波長に暴露させ、それによって、媒体中の標的検体を励起させるステップと、半導体光検出器を介して、励起された１つまたは複数の標的検体からの発光を検出し、それによって、発光データを生成するステップと、発光データが閾値検出レベルを超える場合、読取値を出力し、それによって、媒体に関する情報を提供するステップとを含む。本方法はさらに、グラフィカルユーザインターフェース上に、処理ステップの結果を表示するステップを含む。
【００２４】
発光データを処理するステップは、媒体中の１つまたは複数の標的検体の存在を識別するステップを含む。発光データを処理するステップはさらに、媒体中の１つまたは複数の標的検体を識別するステップを含む。発光データを処理するステップはさらに、媒体中の１つまたは複数の標的検体を定量化するステップを含む。
【００２５】
媒体は、生物流体、水、アルミニウム表面、ステンレス鋼表面、花崗岩表面、セラミック表面、プラスチック表面、および金属表面から成る群から選択される。本方法は、地球の大気条件内で実施されてもよい。本方法は、地球の大気条件外で実施されてもよい。
【００２６】
いくつかの実施形態では、閾値検出レベルは、総微生物数または生物汚染度である。標的検体は、微生物、生体分子、および化学物質から成る群から選択される。いくつかの実施形態では、媒体は、水であって、標的検体は、１つまたは複数の病原体である。
【００２７】
ある実施形態では、本発明は、媒体に関する情報を提供する方法を対象とする。本方法は、媒体中の標的の励起のための遠紫外線（ＵＶ）範囲内の単一波長で動作する、発光ダイオードと、励起された標的からの発光を検出する、半導体光検出器とを備える、システムであって、飲用グラスの上部と噛合するように定寸および構成される、筐体内に提供される、システムを提供するステップを含む。いくつかの実施形態では、筐体は、円錐形形状を伴う、一体型構成を有する。ある実施形態では、筐体は、基部または三脚台を含む、複数の構成要素を備える。本方法は、１つまたは複数の標的検体を備える媒体をシステムの発光ダイオードからの遠ＵＶスペクトル内の少なくとも単一波長に暴露させ、それによって、媒体中の標的検体を励起させるステップを含む。本方法は、半導体光検出器を介して、励起された１つまたは複数の標的検体からの発光を検出し、それによって、発光データを生成するステップを含む。本方法はさらに、発光データが閾値検出レベルを超える場合、読取値を出力し、それによって、媒体に関する情報を提供するステップを含む。いくつかの実施形態では、本方法はさらに、グラフィカルユーザインターフェース上に、処理ステップの結果を表示するステップを含む。
【００２８】
いくつかの実施形態では、閾値検出レベルは、総微生物数または生物汚染度である。媒体は、生物流体、水、アルミニウム表面、ステンレス鋼表面、花崗岩表面、セラミック表面、プラスチック表面、および金属表面から成る群から選択されてもよい。標的検体は、微生物、生体分子、および化学物質から成る群から選択されてもよい。いくつかの実施例では、媒体は、水であって、標的検体は、１つまたは複数の病原体である。本方法は、地球の大気条件内で実施されてもよい。本方法は、地球の大気条件外で実施されてもよい。
【００２９】
ある実施形態では、発光データを処理するステップは、媒体中の１つまたは複数の標的検体の存在を識別するステップを含む。発光データを処理するステップはさらに、媒体中の１つまたは複数の標的検体を識別するステップを含む。発光データを処理するステップはさらに、媒体中の１つまたは複数の標的検体を定量化するステップを含む。
【００３０】
さらに、本発明のある実施形態は、発光データを使用し、総微生物数および生物汚染度測定値を判定する。本発明は、それぞれ、遠紫外線（ＵＶ）スペクトル内にある、光の１つまたは複数の波長を、生物学的物質を備える、媒体の中に指向し、それによって、媒体中の生物学的物質を励起させるステップを含む。発光が、１つまたは複数の半導体光検出器を介して、励起された生物学的物質から検出され、それによって、遠ＵＶ発光データを生成する。遠ＵＶ発光データは、生物学的物質を示す、遠ＵＶスペクトルシグネチャの存在に関して分析され、遠ＵＶスペクトルシグネチャの存在は、媒体が生物学的物質を備えることを示す。励起は、遠ＵＶ領域内であってもよいが、発光は、ＵＶＡおよびＵＶＢ領域内等、ＵＶ領域内であり得る。
【００３１】
発光データは、総微生物数を判定するために使用されてもよい。微生物数は、非具体的生物学的および微生物的汚染等、物体または生物を汚染させる、微生物の数およびタイプである。総微生物数は、微生物がサンプル中に存在することを示す。発光データは、微生物を示す遠ＵＶスペクトルシグネチャに関して分析されてもよい。発光データは、微生物の存在および数量を示す遠ＵＶスペクトルシグネチャに関して分析されてもよい。例えば、分析は、ＵＶスペクトルシグネチャと種々の媒体上または中の微生物の可変量およびタイプのＵＶスペクトルシグネチャのライブラリを比較するステップを含んでもよい。本発明のシステムは、微生物を示すＵＶスペクトルシグネチャを検出後、サンプル中の総微生物数を示してもよい。
【００３２】
ある実施形態では、本発明は、総微生物数（ＴＭＬ）を検出するために使用される。本発明は、大腸菌または大腸菌群試験の無作為化抽出検査を補完する、水安全性のリアルタイム監視インジケータである。例えば、ＷＨＯおよびＥＰＡ水媒介疾患初期スクリーニング方法は、とりわけ、サルモネラ菌、クリプトスポリジウム、ジアルジア、およびリステリア等の非大腸菌群または原生動物病原体を検出しない。本発明は、微生物が特定され得ないときでも、典型的には検出されない、洞察を提供するために、所与のサンプル中に存在する全ての微生物を検出するために使用されることができる。したがって、本発明は、実際に大腸菌群試験を行うべきときを示す等、知能の相補的層を現在の方法に追加する。
【００３３】
発光データは、生物汚染度、すなわち、表面上または液体中で生きている細菌の数を判定するために使用されてもよい。多くの場合、生物汚染度は、滅菌されていない表面上の微生物の数を指す。発光データは、微生物の存在および数量を示す、遠ＵＶスペクトルシグネチャに関して分析されてもよい。例えば、分析は、ＵＶスペクトルシグネチャと種々の媒体上または中の微生物の可変量およびタイプのＵＶスペクトルシグネチャのライブラリを比較するステップを含んでもよい。本発明のシステムは、微生物の存在または数量を示すＵＶスペクトルシグネチャを検出後、サンプル中の生物汚染度を示してもよい。
【００３４】
ある実施形態では、本方法はさらに、グラフィカルユーザインターフェース上に、処理ステップの結果を表示するステップを含んでもよい。
【００３５】
ある側面では、本発明は、サンプル媒体を分析するためのシステムを対象とする。本システムは、システムに、サンプル媒体と関連付けられる、サンプルデータを受信させ、サンプルデータは、サンプル媒体源の識別と、１つまたは複数の検体を備える、サンプル媒体のスペクトルデータとを備えるように構成される、非一過性メモリに結合される、プロセッサを備える。サンプルデータは、複数の基準スペクトルを備える、基準データセットと比較され、複数の基準スペクトルはそれぞれ、識別された媒体中の１つまたは複数の識別された検体の識別されたレベルを備える、識別された媒体と関連付けられる、スペクトルプロファイルを備える。本発明による、システムは、サンプルデータが複数の基準スペクトルのうちの１つに合致するかどうかを判定する。
【００３６】
ある実施形態では、プロセッサが、サンプルデータが複数の基準スペクトルのうちの１つに合致することを判定する場合、プロセッサはさらに、サンプル媒体中の１つまたは複数の検体の識別と、サンプル媒体中の１つまたは複数の検体のレベルとに基づいて、サンプル媒体に関するサンプル媒体品質スコアを発生させるように構成されてもよい。プロセッサはさらに、サンプル媒体品質スコアをユーザインターフェースに出力するように構成されてもよい。
【００３７】
ある実施形態では、プロセッサが、サンプルデータが基準データセット内の複数の基準スペクトルのいずれにも合致しないことを判定する場合、プロセッサはさらに、サンプルデータと、基準スペクトルのうちの１つまたは複数の内の識別された汚染物質に関する基準データセット内の基準スペクトルを比較し、サンプルデータが複数の基準スペクトルのうちの１つまたは複数の内の識別された汚染物質に合致するかどうかを判定し、１つまたは複数の合致は、サンプル媒体中の１つまたは複数の汚染物質を識別するように構成されてもよい。
【００３８】
ある実施形態では、プロセッサはさらに、サンプル媒体中の１つまたは複数の汚染物質のうちの少なくとも１つの量を定量化するように構成されてもよい。プロセッサはさらに、サンプル媒体中の１つまたは複数の汚染物質の識別および定量化をユーザインターフェースに出力するように構成されてもよい。プロセッサはさらに、サンプル媒体品質スコアをユーザインターフェースに出力するように構成されてもよい。ユーザインターフェースは、プロセッサを備える、システムの中に統合されてもよい。ユーザインターフェースは、プロセッサを備える、システムから遠隔にあってもよい。
【００３９】
ある側面では、本発明は、サンプルを分析するためのシステムを対象とする。本システムは、１つまたは複数の検体を備える、サンプル媒体を励起させるための励起源を含んでもよい。本システムはまた、１つまたは複数の検体を備える、サンプル媒体のスペクトルデータを受信するための検出器と、サンプルと動作可能に関連付けられる、プロセッサとを含んでもよい。プロセッサは、システムに、サンプル媒体と関連付けられる、サンプルデータを受信させるように構成される、非一過性メモリに結合されてもよい。サンプルデータは、サンプル媒体源の識別と、１つまたは複数の検体を備える、サンプル媒体のスペクトルデータとを備えてもよい。サンプルデータは、複数の基準スペクトルを備える、基準データセットと比較されてもよく、複数の基準スペクトルはそれぞれ、識別された媒体中の１つまたは複数の識別された検体の識別されたレベルを備える、識別された媒体と関連付けられる、スペクトルプロファイルを備える。本発明のシステムはさらに、サンプルデータが複数の基準スペクトルのうちの１つに合致するかどうかを判定してもよい。
【００４０】
本発明の実施形態では、プロセッサおよびユーザインターフェースは、システムの中に統合されてもよい。プロセッサおよび／またはユーザインターフェースは、システムおよび／または相互から遠隔にあってもよい。ユーザインターフェースは、プロセッサを備える、システムの中に統合されてもよい。ユーザインターフェースは、プロセッサを備える、システムから遠隔にあってもよい。プロセッサは、例えば、コンピュータ、スマートフォン、またはマイクロコントローラ等の任意の好適な手段であってもよい。
【００４１】
本実施形態の実施形態では、１つまたは複数の検体を含む、サンプル媒体のスペクトルデータは、遠紫外線（ＵＶ）スペクトルデータであってもよく、第１の複数の第１の基準スペクトルはそれぞれ、遠紫外線（ＵＶ）基準スペクトルであってもよい。
【００４２】
本実施形態の実施形態では、本発明によるシステムは、ポータブル、ハンドヘルド、全自動システムであってもよく、これは、消費者のための使い易さを可能にする。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】図１は、本発明による、スキャナまたは検出器を示す。
【図２】図２は、本願による、ＯＬＥＤディスプレイスキャナまたは検出器の側面および上面図を示す。
【図３】図３は、スキャナまたは検出器の寸法を示す。
【図４】図４は、サンプルの結果のためのディスプレイを示す。
【図５】図５は、スマートフォン等の外部源上のユーザインターフェースを示す。
【図６】図６は、本発明の小型実験室実施形態を示す。
【図７】図７は、本発明の小型実験室実施形態を示す
【図８】図８は、本発明の楔実施形態を示す。
【図９】図９は、小サンプルカップを使用した実施形態を示す。
【図１０】図１０は、大サンプルを使用した実施形態を示す。
【図１１】図１１は、便器のアダプタとしての検出器を使用した実施形態を示す。
【図１２】図１２は、シンクアダプタとして使用する検出器を使用した実施形態を示す。
【図１３】図１３は、オンライン検出器の実施形態を示す。
【図１４】図１４は、インライン検出器プローブの実施形態を示す。
【図１５】図１５は、オフラインスタンドオフ検出器の実施形態を示す。
【図１６】図１６は、本発明による、標的リストまたはデータベースの実施形態を示す。
【図１７】図１７は、雑音の有無別の検出限界を示す。
【図１８】図１８は、微生物を濾過抽出するためのシグネチャを示す。
【図１９】図１９は、水質スケーリングを示す。
【図２０】図２０は、実験用模型設定による、ハードウェア仕様の実施形態を示す。
【図２１】図２１は、ビフェニルの基準較正標的を示す。
【図２２】図２２は、本発明のシステムブロック図を示す。
【図２３】図２３は、本発明のタイミング概念を示す。
【図２４】図２４は、本発明において使用されるアルゴリズムの実施形態を示す。
【図２５】図２５は、水道水および純水に関するＥＥＭを示す。
【図２６】図２６は、水道水中の細菌スペクトルシグネチャを示す。
【図２７−１】図２７は、果物および野菜用殺虫剤の走査を示す。
【図２７−２】図２７は、果物および野菜用殺虫剤の走査を示す。
【図２７−３】図２７は、果物および野菜用殺虫剤の走査を示す。
【図２７−４】図２７は、果物および野菜用殺虫剤の走査を示す。
【図２８】図２８は、ユーザと、クラウドおよびブロックチェーンと、検出器およびプロセッサとの間のエコシステムならびに通信を示す。
【図２９】図２９は、ブロックチェーンを使用して、ある実施形態上でセキュア化される方法を示す。
【図３０】図３０は、汚染源の上流および下流の監視デバイスを示す。
【図３１】図３１は、細菌およびアミノ酸シグネチャに関する発光−励起マトリクス（ＥＥＭ）スペクトルのマハラノビス距離プロットを示す。
【図３２】図３２は、グラム陽性およびグラム陰性細菌種のスペクトルのクラスタリングを示す。
【図３３】図３３は、清潔な蒸留水の蛍光を示す。
【図３４】図３４は、汚染されたレストランの水の蛍光を示す。
【図３５】図３５は、アミノ酸および微生物の蛍光シグネチャを示す。
【図３６】図３６は、現在の技術と本発明（Ｏｒｂ）の進歩を比較する。
【図３７】図３７は、濃度曲線を示す。
【図３８】図３８は、細菌混合物の逆畳み込み示す。
【図３９】図３９は、Ｒ２予測対実際の組成の表を示す。
【図４０】図４０は、高圧滅菌後、生存可能（生存）であるときと、生存不能（死滅）が確認されるときとの、大腸菌に関するスペクトルプロファイルを示す。
【図４１】図４１は、高圧滅菌後、生存可能（生存）であるときと、生存不能（死滅）が確認されたときとの、種々の細菌種に関する発光中心波長を示す。
【図４２】図４２は、Ｒ２予測対実際の生存率の表を示す。
【図４３】図４３は、本発明（Ｏｒｂ）およびＥＰＡ認証方法（大腸菌群／大腸菌）を使用した検出のための異なる源を示す。
【図４４】図４４は、源にサルモネラ菌が加えられ、本発明が、汚染を検出するために使用され、認証されている至適基準ＥＰＡ方法が、汚染を検出するために使用された、本発明の試験方法の概要を示す。
【図４５】図４５は、本発明（Ｏｒｂ）を使用した検出と至適基準検出の比較の結果を示す。
【図４６】図４６は、これまでの一連の検出能力を示す。
【発明を実施するための形態】
【００４４】
ある化学物質構造を伴う、種々の化合物は、紫外線光で励起されると、強い自己蛍光または「自然」蛍光を発し得る。これは、細菌細胞内に見出される内分泌攪乱物質ならびにアミノ酸として識別されている、可塑剤等のいくつかの着目化合物に関して非常に強くあり得る。本現象を使用することによって、検出装置は、最終デバイスが、消費者にとって、非侵襲性、ポータブル、かつ使用が容易であることを可能にする、技法を使用する、比較的に安価かつロバストな構成要素を用いて組み立てられることができる。総合的に、本技法のための理想的用途は、特に、現在のＥＰＡ／ＦＤＡ認証プロセスが、実験室試験を伴う場合、媒体中の１つまたは複数の検体、例えば、水、生体流体、および表面中の病原体ならびに他の汚染作用物質／検体の検出、識別、および定量化において見出される。
【００４５】
本発明は、数秒以内に、検出結果を可能にする。ある実施形態では、本発明のデバイスは、ポータブルであって、非接触分析を達成する。調製または試薬は、要求されず、本発明は、複数の汚染物質を検出し得る。本発明は、水等の媒体中の標的の検出を可能にし、また、アルミニウムおよびステンレス鋼表面等の表面上の標的の検出も可能にする。本発明は、水、医薬品、半導体、ならびに食品および飲料産業のための工程用水および表面のリアルタイム生物学的安全性監視をもたらす。
ハードウェア
【００４６】
より安価かつより強力な紫外線発光ダイオード（ＵＶ  ＬＥＤＳ）および敏感な検出器の出現に伴って、本発明は、ポータブルで、試薬を用いずに、非侵襲性様式において、高正確度を伴って、具体的分子を識別するために使用され得る。
【００４７】
ある側面では、本発明は、媒体中の標的を検出するためのシステムを提供する。本システムは、媒体中の標的の励起のための遠紫外線（ＵＶ）範囲内の単一波長で動作する、発光ダイオードと、複数の半導体光検出器とを備える。本システムは、各半導体光検出器が発光のサブセットのみを励起された標的から検出するように構成される。好ましい実施形態では、発光は、３００〜４００ｎｍの検出範囲内にある。遠ＵＶは、２８０ｎｍを下回る紫外線光または２４０〜２８０ｎｍ範囲内の紫外線光である。自己蛍光は、生物学的構造が、光を吸収する、または紫外線光で励起されるときの、生物学的構造による光の「自然」蛍光または発光である。本発明では、病原体または汚染物質は、遠紫外線光によって励起された、またはそれを吸収した後、自己蛍光する。自己蛍光の発光は、次いで、３００〜４００ｎｍの範囲内の複数の検出器によって検出される。
【００４８】
ある実施形態では、各半導体光検出器が発光のサブセットのみを励起された標的から検出するためのシステム構成は、各半導体光検出器が発光のサブセットのみを励起された標的から検出するように、そこに適用される異なるフィルタまたは励起された標的からの発光を分裂させるための格子要素を有する、各半導体光検出器を備える。好ましい実施形態では、本システムは、少なくとも６つの半導体光検出器を備える。ある実施形態では、複数の半導体光検出器は、アバランシェフォトダイオード検出器またはシリコンセンサである。
【００４９】
ある実施形態では、本システムはさらに、複数の半導体光検出器から受信されるデータを処理するように構成される、プロセッサを備える。プロセッサは、システムの中に統合されてもよい。プロセッサは、システムから遠隔にあってもよい。プロセッサは、コンピュータ、スマートフォン、またはマイクロコントローラであってもよい。
【００５０】
ある実施形態では、本発明のシステムは、ポータブル、ハンドヘルド、全自動システムである。
【００５１】
ある実施形態では、本発明は、水源中の標的を検出するためのシステムを対象とする。本システムは、水源中の標的の励起のための遠紫外線（ＵＶ）範囲内の単一波長で動作する、発光ダイオードと、励起された標的からの発光を検出し、検出レベルが閾値を超える場合、読出値を提供する、半導体光検出器とを備える。本システムは、飲用グラスの上部と噛合するように定寸および構成される、筐体内に提供される。いくつかの実施形態では、筐体は、円錐形形状を伴う、一体型構成を有する。いくつかの実施形態では、筐体は、基部または三脚台を含む、複数の構成要素を備える。本システムは、ポータブル、ハンドヘルド、全自動システムである。閾値検出レベルは、総微生物数または生物汚染度である。発光は、３００〜４００ｎｍの検出範囲内にある。
【００５２】
半導体光検出器は、アバランシェフォトダイオード検出器またはシリコンセンサである。
【００５３】
本システムはさらに、半導体光検出器から受信されるデータを処理するように構成される、プロセッサを備える。プロセッサは、システムの中に統合される。プロセッサは、システムから遠隔にある。プロセッサは、コンピュータ、スマートフォン、またはマイクロコントローラである。
【００５４】
ある実施形態では、本発明は、水源中の標的を検出するためのシステムを対象とする。本システムは、水源中の標的の励起のための遠紫外線（ＵＶ）範囲内の単一波長で動作する、発光ダイオードと、励起された標的からの発光を検出し、検出レベルが閾値を超える場合、読出値を提供する、半導体光検出器とを備える。本システムは、水源とインラインで結合されるように構成される。
【００５５】
閾値検出レベルは、総微生物数または生物汚染度である。発光は、３００〜４００ｎｍの検出範囲内にある。半導体光検出器は、アバランシェフォトダイオード検出器またはシリコンセンサである。
【００５６】
本システムはさらに、半導体光検出器から受信されるデータを処理するように構成される、プロセッサを備える。プロセッサは、システムの中に統合される。プロセッサは、システムから遠隔にある。プロセッサは、コンピュータ、スマートフォン、またはマイクロコントローラである。
【００５７】
ある実施形態では、本発明は、媒体に関する情報を提供する方法を対象とする。本方法は、媒体中の標的の励起のための遠紫外線（ＵＶ）範囲内の単一波長で動作する、発光ダイオードと、励起された標的からの発光を検出する、半導体光検出器とを備える、システムであって、媒体とインラインで結合されるように構成される、システムを提供するステップを含む。
【００５８】
本方法はさらに、１つまたは複数の標的検体を備える媒体をシステムの発光ダイオードからの遠ＵＶスペクトル内の少なくとも単一波長に暴露させ、それによって、媒体中の標的検体を励起させるステップと、半導体光検出器を介して、励起された１つまたは複数の標的検体からの発光を検出し、それによって、発光データを生成するステップと、発光データが閾値検出レベルを超える場合、読取値を出力し、それによって、媒体に関する情報を提供するステップとを含む。本方法はさらに、グラフィカルユーザインターフェース上に、処理ステップの結果を表示するステップを含む。
【００５９】
発光データを処理するステップは、媒体中の１つまたは複数の標的検体の存在を識別するステップを含む。発光データを処理するステップはさらに、媒体中の１つまたは複数の標的検体を識別するステップを含む。発光データを処理するステップはさらに、媒体中の１つまたは複数の標的検体を定量化するステップを含む。
【００６０】
媒体は、生物流体、水、アルミニウム表面、ステンレス鋼表面、花崗岩表面、セラミック表面、プラスチック表面、および金属表面から成る群から選択される。本方法は、地球の大気条件内で実施されてもよい。本方法は、地球の大気条件外で実施されてもよい。
【００６１】
いくつかの実施形態では、閾値検出レベルは、総微生物数または生物汚染度である。標的検体は、微生物、生体分子、および化学物質から成る群から選択される。いくつかの実施形態では、媒体は、水であって、標的検体は、１つまたは複数の病原体である。
【００６２】
ある実施形態では、本発明は、媒体に関する情報を提供する方法を対象とする。本方法は、媒体中の標的の励起のための遠紫外線（ＵＶ）範囲内の単一波長で動作する、発光ダイオードと、励起された標的からの発光を検出する、半導体光検出器とを備える、システムであって、飲用グラスの上部と噛合するように定寸および構成される、筐体内に提供される、システムを提供するステップを含む。いくつかの実施形態では、筐体は、円錐形形状を伴う、一体型構成を有する。ある実施形態では、筐体は、基部または三脚台を含む、複数の構成要素を備える。本方法は、１つまたは複数の標的検体を備える媒体をシステムの発光ダイオードからの遠ＵＶスペクトル内の少なくとも単一波長に暴露させ、それによって、媒体中の標的検体を励起させるステップを含む。本方法は、半導体光検出器を介して、励起された１つまたは複数の標的検体からの発光を検出し、それによって、発光データを生成するステップを含む。本方法はさらに、発光データが閾値検出レベルを超える場合、読取値を出力し、それによって、媒体に関する情報を提供するステップを含む。いくつかの実施形態では、本方法はさらに、グラフィカルユーザインターフェース上に、処理ステップの結果を表示するステップを含む。
【００６３】
いくつかの実施形態では、閾値検出レベルは、総微生物数または生物汚染度である。媒体は、生物流体、水、アルミニウム表面、ステンレス鋼表面、花崗岩表面、セラミック表面、プラスチック表面、および金属表面から成る群から選択されてもよい。標的検体は、微生物、生体分子、および化学物質から成る群から選択されてもよい。いくつかの実施例では、媒体は、水であって、標的検体は、１つまたは複数の病原体である。本方法は、地球の大気条件内で実施されてもよい。本方法は、地球の大気条件外で実施されてもよい。
【００６４】
ある実施形態では、発光データを処理するステップは、媒体中の１つまたは複数の標的検体の存在を識別するステップを含む。発光データを処理するステップはさらに、媒体中の１つまたは複数の標的検体を識別するステップを含む。発光データを処理するステップはさらに、媒体中の１つまたは複数の標的検体を定量化するステップを含む。
【００６５】
ある実施形態では、本発明は、媒体が生物学的物質を備えることを判定するためのシステムを対象とする。本システムは、内蔵ディスプレイを伴う、筐体を備え、筐体は、飲用グラスの上部と噛合するように定寸および構成される。ある実施形態では、筐体は、円錐形形状を伴う、一体型構成を有する。いくつかの実施形態では、筐体は、基部または三脚台を含む、複数の構成要素を有する。
【００６６】
本システムは、それぞれ、媒体中の生物学的物質の励起のための遠紫外線（ＵＶ）範囲内で動作する、筐体内に配置される、１つまたは複数の励起源を備える。本システムはさらに、半導体光検出器を備える、１つまたは複数の検出器を備え、１つまたは複数の検出器は、筐体内に配置される。本システムは、半導体光検出器が、発光を励起された生物学的物質から検出し、読取値を内蔵ディスプレイ上に表示するように構成され、読取値は、発光が閾値検出レベルを超えるかどうかに依存する。発光は、３００〜４００ｎｍの検出範囲内にある。本システムは、ポータブル、ハンドヘルド、全自動システムである。
【００６７】
本システムはさらに、半導体光検出器から受信されるデータを処理するように構成される、プロセッサを備える。ある実施形態では、プロセッサは、システムの中に統合される。いくつかの実施形態では、プロセッサは、システムから遠隔にある。プロセッサは、コンピュータ、スマートフォン、またはマイクロコントローラであってもよい。
【００６８】
閾値検出レベルは、生物汚染度または総微生物数であってもよい。生物学的物質は、病原体であってもよく、本システムは、半導体光検出器が、発光のサブセットのみを励起された病原体から検出し、媒体中の病原体の存在を示す、遠ＵＶスペクトルシグネチャを生成するように構成されてもよい。
【００６９】
ある実施形態では、本発明は、媒体が生物学的物質を備えることを判定するためのシステムを対象とする。本システムは、１つまたは複数の励起源を備え、それぞれ、媒体中の生物学的物質の励起のための遠紫外線（ＵＶ）範囲内で動作する。システムは、半導体光検出器を備える、１つまたは複数の検出器を備える。本発明の実施形態では、発光は、３００〜４００ｎｍの検出範囲内にある。
【００７０】
本システムはさらに、筐体と、筐体内に配置される、１つまたは複数の励起源および１つまたは複数の検出器と、筐体と動作可能なアダプタであって、媒体のための供給源に解放可能に取付可能であるように構成される、アダプタとを備える。ある実施形態では、筐体は、円錐形形状を伴う、一体型構成を有する。いくつかの実施形態では、筐体は、基部または三脚台を含む、複数の構成要素を有する。本システムは、半導体光検出器が、発光を励起された生物学的物質から検出し、読取値を出力するように構成され、読取値は、発光が閾値検出レベルを超えるかどうかに依存する。いくつかの実施形態では、アダプタは、パイプに解放可能に取付可能である。いくつかの実施形態では、アダプタは、給水栓のための蛇口搭載部である。
【００７１】
本システムはさらに、半導体光検出器から受信されるデータを処理するように構成される、プロセッサを備える。ある実施形態では、プロセッサは、システムの中に統合される。いくつかの実施形態では、プロセッサは、システムから遠隔にある。プロセッサは、コンピュータ、スマートフォン、またはマイクロコントローラであってもよい。
【００７２】
閾値検出レベルは、生物汚染度または総微生物数であってもよい。生物学的物質は、病原体であってもよく、本システムは、半導体光検出器が、発光のサブセットのみを励起された病原体から検出し、媒体中の病原体の存在を示す、遠ＵＶスペクトルシグネチャを生成するように構成されてもよい。
【００７３】
ある実施形態では、本発明は、媒体が生物学的物質を備えることを判定するためのシステムを対象とする。本システムは、それぞれ、媒体中の生物学的物質の励起のための遠紫外線（ＵＶ）範囲内で動作する、１つまたは複数の励起源を備える。本システムは、半導体光検出器を備える、１つまたは複数の検出器を備える。本発明の実施形態では、発光は、３００〜４００ｎｍの検出範囲内にある。
【００７４】
本システムはさらに、筐体と、筐体内に配置される、１つまたは複数の励起源および１つまたは複数の検出器と、筐体と動作可能なアダプタであって、媒体のための供給源に解放可能に取付可能であるように構成される、アダプタとを備える。本システムは、半導体光検出器が、発光を励起された生物学的物質から検出し、読取値を出力するように構成され、読取値は、発光が閾値検出レベルを超えるかどうかに依存する。
【００７５】
ある実施形態では、筐体は、円錐形形状を伴う、一体型構成を有する。いくつかの実施形態では、筐体は、基部または三脚台を含む、複数の構成要素を有する。いくつかの実施形態では、アダプタは、パイプに解放可能に取付可能である。いくつかの実施形態では、アダプタは、給水栓のための蛇口搭載部である。
【００７６】
本システムはさらに、半導体光検出器から受信されるデータを処理するように構成される、プロセッサを備える。ある実施形態では、プロセッサは、システムの中に統合される。いくつかの実施形態では、プロセッサは、システムから遠隔にある。プロセッサは、コンピュータ、スマートフォン、またはマイクロコントローラであってもよい。
【００７７】
閾値検出レベルは、生物汚染度または総微生物数であってもよい。生物学的物質は、病原体であってもよく、本システムは、半導体光検出器が、発光のサブセットのみを励起された病原体から検出し、媒体中の病原体の存在を示す、遠ＵＶスペクトルシグネチャを生成するように構成されてもよい。
【００７８】
ある実施形態では、本発明は、媒体が生物学的物質を備えることを判定するための方法を対象とする。本方法は、それぞれ、遠紫外線（ＵＶ）スペクトル内にある、光の１つまたは複数の波長を、生物学的物質を備える、媒体の中に指向し、それによって、媒体中の生物学的物質を励起させるステップを含む。本方法は、それぞれ、媒体中の生物学的物質の励起のための遠紫外線（ＵＶ）範囲内で動作する、１つまたは複数の半導体光検出器を介して、発光を励起された生物学的物質から検出し、それによって、遠ＵＶ発光データを生成するステップを含む。本方法はさらに、生物学的物質を示す、遠ＵＶスペクトルシグネチャの存在に関して、遠ＵＶ発光データを分析するステップを含み、遠ＵＶスペクトルシグネチャの存在は媒体が生物学的物質を備えることを示す。
【００７９】
ある実施形態では、発光は、３００〜４００ｎｍの検出範囲内にある。１つまたは複数の半導体光検出器は、アバランシェフォトダイオード検出器またはシリコンセンサである。
【００８０】
ある側面では、媒体は、生物流体、水、アルミニウム表面、ステンレス鋼表面、および金属表面から成る群から選択される。いくつかの実施例では、生物学的物質は、病原体である。いくつかの事例では、生物学的物質は、病原体であって、媒体は、水である。本方法は、地球の大気条件内で実施されてもよい。本方法は、地球の大気条件外で実施されてもよい。
【００８１】
ある実施形態では、本発明は、媒体中の病原体を識別するための方法を対象とする。本方法は、光の１つまたは複数の波長を、病原体および非病原体生物学的物質を備える、媒体の中に指向し、それによって、病原体および媒体中の非病原体生物学的物質を励起させるステップと、病原体に一意のスペクトルシグネチャが、検出され、非病原体生物学的物質のスペクトルシグネチャから区別され、それによって、媒体中の病原体を識別するように、発光の異なる波長を検出する、半導体光検出器を備える、１つまたは複数の検出器を使用して、発光を検出するステップとを含む。本方法はさらに、媒体中の病原体の量を定量化するステップを含む。本方法はさらに、媒体の品質値を発生させるステップを含む。
【００８２】
いくつかの実施形態では、非病原体生物学的物質は、タンパク質である。いくつかの実施形態では、病原体は、生存病原体である。ある実施例では、病原体に一意のスペクトルシグネチャは、生存病原体に一意のスペクトルシグネチャである。いくつかの実施例では、生存病原体に一意のスペクトルシグネチャが、検出され、死滅するときの病原体のスペクトルシグネチャから区別された。
【００８３】
ある実施形態では、媒体は、生物流体、水、アルミニウム表面、ステンレス鋼表面、花崗岩表面、セラミック表面、プラスチック表面、および金属表面から成る群から選択される。光の１つまたは複数の波長は、遠紫外線（ＵＶ）範囲内にある。発光は、３００〜４００ｎｍの範囲内で検出される。
【００８４】
ある実施形態では、本発明は、媒体中の複数の病原体を識別するための方法を対象とする。本方法は、光の１つまたは複数の波長を、複数の病原体および非病原体生物学的物質を備える、媒体の中に指向し、それによって、複数の病原体および媒体中の非病原体生物学的物質を励起させるステップと、複数の病原体のそれぞれに一意のスペクトルシグネチャが、検出され、複数の病原体のそれぞれに一意のスペクトルシグネチャが、相互および非病原体生物学的物質のスペクトルシグネチャから区別され、それによって、媒体中の複数の病原体のそれぞれを識別するように、発光の異なる波長を検出する、半導体光検出器を備える、１つまたは複数の検出器を使用して、発光を検出するステップとを含む。本方法はさらに、媒体中の複数の病原体のそれぞれの量を定量化するステップを含む。本方法はさらに、媒体の品質値を発生させるステップを含む。
【００８５】
ある実施形態では、非病原体生物学的物質は、アミノ酸である。ある実施形態では、複数の病原体の少なくとも１つの病原体は、生存病原体である。病原体に一意のスペクトルシグネチャは、生存病原体に一意のスペクトルシグネチャであってもよい。いくつかの事例では、生存病原体に一意のスペクトルシグネチャが、検出され、死滅するときの病原体のスペクトルシグネチャから区別される。
【００８６】
ある実施形態では、媒体は、生物流体、水、アルミニウム表面、ステンレス鋼表面、花崗岩表面、セラミック表面、プラスチック表面、および金属表面から成る群から選択される。光の１つまたは複数の波長は、遠紫外線（ＵＶ）範囲内にある。発光は、３００〜４００ｎｍの範囲内で検出される。図２２に示されるように、システムブロック図は、ＵＶ  ＬＥＤに曝されているサンプル標的を描写する。Ｎ個の検出器のうちの検出器１が、信号をサンプル標的から検出し、信号を増幅器およびＡ／Ｄ（アナログ／デジタル）コンバータに送信し、増幅させ、デジタルに変換させる。信号は、次いで、ゲート付パルスコントローラに、次いで、マスタ制御に進む。マスタ制御は、任意の好適な手段であってもよく、好ましくは、ラップトップ、携帯電話、またはマイクロコントローラおよび処理のためのソフトウェアであってもよい。マスタ制御は、本発明のスペクトルライブラリおよび較正標準と通信する。マスタ制御は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）  ＬＥ、スマートフォン、およびパーソナルコンピュータを介して、結果を送信してもよい。マスタ制御はまた、振幅、持続時間、および繰り返し率（１〜１０Ｈｚ）のために、パルス選択と通信する。パルス選択は、ＵＶ  ＬＥＤへの入力である、ＬＥＤパルス電力供給源と通信する。パルス選択はまた、周囲光および信号タイミングのために、検出器タイミングゲート制御と通信する。フィルタホイールが、随意に、サンプル標的とＮ個の検出器のうちの検出器１との間に配列されてもよい。
【００８７】
本発明のタイミング概念は、図２３に示される。公称完全サイクルは、１〜５Ｈｚである。ＬＥＤデューティサイクルは、３％未満である。ゼロ時間参照点では、ＬＥＤおよび検出器は、オフである。いったんＬＥＤおよび検出器は、オンになると、ＬＥＤ立ち上がり／立ち下がりは、５μｓ未満であるべきであって、オプションとして、０から完全または完全から０を伴う。周囲光および信号測定は、同一時間長である。
【００８８】
複数のシステム構成がさらに、本明細書に議論および例示されるが、当業者は、構成が本発明の例示的および非限定的実施形態であることを理解するであろう。特定の例示的実施形態では、本発明は、単一波長励起と、３００〜４００ｎｍ範囲の６つのチャネル検出とを使用して、ある標的を識別および定量化する。これは、これらの標的のスペクトル性質を特性評価するステップを伴う。ある実施形態では、本発明は、単一チャネル検出または１チャネル検出を使用する。単一チャネル検出は、生物学的物質または微生物の存在または不在のインジケーションを可能にする。
【００８９】
自然蛍光を使用して、生存可能性を判定し、低濃度における潜在的標的を検出するために、スクリーニングプロトコルが、種々の基準を判定し、可能性として考えられる標的を識別するように構築された。測光標準が、市販されていない、種々の検出スキーム（分光光度計／種々の検出器／種々の光学レイアウト）と相関するように作成された。これは、ハードウェアパラメータ（ＰＭＴ／Ｓｉ検出器）に応じて、可能性として考えられる検出限界（百万分率（ｐｐｍ）／十億分率）の判定を可能にする。潜在的標的が、判定されてもよい（例示的標的に関しては、図１６参照）。対処および克服される、潜在的課題は、環境要因（ｐＨ、塩、温度）および以前に報告されたものより低い濃度における消光を含む。
【００９０】
モデルが、水道水中の個々の標的の濃度研究に基づいて作成された。モデルのロバスト性は、人工的に追加された雑音によって、検出限界を判定することによって試験された。シミュレートされたエンジンが、実際のデータに基づいて作成され、初期ハードウェアパラメータ（帯域通過、最適化されたレーザ励起信号／雑音等）を発生させ、初期定量化アルゴリズムのロバスト性を試験した。実験室で作製されたサンプルから、ＢＰＡが、検出され、０．０２３ｐｐｍまで定量化されることが可能であって、最適化されたレーザ励起および帯域通過を用いて交差検証された。アルゴリズム開発に関する重要な所見は、新しいサンプルの定量化のためのライブラリを構築することが可能であることであった。現場較正ライブラリは、類似環境を用いて、水中で０．０２３ｐｐｍまでＢＰＡを定量化し得る（図１７）。
【００９１】
微生物を相互およびアミノ酸シグネチャから分離抽出するであろう、帯域通過構成が、判定された。ある励起は、６つのチャネル検出を使用して、異なる微生物菌株を相互ならびに未加工アミノ酸シグネチャから分離抽出する（図１８）。
【００９２】
水質が、単一励起と、自然自己蛍光の６つのチャネル検出とを用いて判別されてもよい。種々のハードウェア構成は、水質情報を提供する。水質の最終判定は、水質試験室によって照合されてもよい（図１９）。
【００９３】
ある実施形態では、ハードウェア仕様は、ＬＥＤおよび検出器のための以下の実施例を含んだ。例示的実施形態として、ＬＥＤは、連続モード１００ｍＡ〜１ｍＷと、パルス状モード４Ｈｚ、２％デューティサイクル（５ｍｓオン）とから選択された。最大駆動電流は、Ｔｈｏｒ  Ｌａｂ電力供給源およびＲｉｇｏｌパルス発生器を用いて、約３５０ｍＡであった。
【００９４】
例示的実施形態として、検出器は、Ｈａｍａｍａｔｓｕ  Ｓ１２６９８−０１フォトダイオード、Ｈａｍａｍａｔｓｕ  ＭＰＰＣ、およびＳＴＳ−ＵＶ  Ｏｃｅａｎ光ファイバ結合分光計から選択された（図２０）。
【００９５】
構成は、入射ビームから約３５度離れて設置されたキュベットホルダおよび検出器アセンブリ上に集束され、蛍光を収集する、ＬＥＤ光源（２７８ｎｍ）を用いた、正面表面検出を利用する。本構成を用いることで、エタノール中の標準的ビフェニルの結果として生じる蛍光出力が、絶対値（ｕＷ／ナノジュール）単位で判定された。したがって、着目標的の関数として見出されことが予期される信号の範囲（図２１）が、計算された。シリコン検出器が、好適であって、好ましい検出器は、ＭＰＰＣ（ＡＰＤ）であり得る。１ｍＷ（１００ｍＡ）サンプルでは、１０２ＣＦＵ（細菌のコロニー形成単位）が、３００〜４００ｎｍ範囲内で約３ｐＷの蛍光を生成する。角度依存性はさらに、最適化され得る。
【００９６】
ある実施形態では、格子システムが、フィルタの代わりに使用されてもよく、光が分裂および濾過される方法は、若干、変化するであろう。格子オプションの使用は、より多くの着目波長へのアクセスを可能にし得る。
アルゴリズムおよびソフトウェア
【００９７】
本発明はまた、標的検体の検出、識別、および定量化において、アルゴリズムを使用する。アルゴリズムのための初期標的選別は、標的が、着目領域内で、例えば、水中で蛍光するかどうか、蛍光が、例えば、ＥＰＡ／ＦＤＡ限界に対して十分に強力であるかどうか、および実世界シナリオを示す標的で汚染されたサンプルが、実験的に作成され得るかどうかの判定を含む。
【００９８】
識別、分類、および定量化は、次いで、蛍光スペクトルに基づく。これは、実験的に導出されたデータに基づく、モデルを要求する。モデル内のデータは、モデルのロバスト性および高信頼度レベルを確実にするために、実世界シナリオに相関し、それを示す。例えば、蛍光は、温度／ｐＨ／塩、他の分子との相互作用に基づいて、変化し得、本発明のモデルは、種々の条件（すなわち、水道水のみ、プールの水のみ等）を考慮する。
【００９９】
本発明のある実施形態では、アルゴリズムは、媒体に関する源を識別する、ユーザによって使用されてもよい。サンプルが、次いで、走査され、源の現場データベースと比較されてもよい。源が、「閾値」内にある場合、水質値が、報告されてもよい。源が、「閾値」外にある場合、源は、異常値として識別されてもよい。源は、次いで、汚染物質および化学物質ライブラリ内のサンプルと通信する、汚染物質の現場データベースと比較されてもよい。汚染物質が、識別される場合、汚染物質はさらに、定量化されてもよい。
【０１００】
図２４は、本発明において使用される、アルゴリズムの実施形態を示す。ユーザは、媒体に関する源を識別する。サンプルが、走査される。サンプルは、次いで、定義された源と比較され、そのステップは、すでに現場にある、源のライブラリを使用する。サンプルが、異常値として検出されない場合、水質値が、報告される。サンプルが、異常値として検出される場合、サンプルは、種々の源中の汚染物質のライブラリを使用する、汚染物質のライブラリと比較される。単一汚染物質分類が存在する場合、定量化は、汚染物質の現場濃度研究を使用して開始する。単一汚染物質分類が存在しない場合、スペクトルが種々の成分に分解され得るかどうか検討される。既知の汚染物質が、識別されない場合、水質値が、出力される。既知の汚染物質が、識別された場合、定量化が誤差内であるかどうかの判定が、行われる。定量化が、誤差内である場合、汚染物質は、濃度とともに識別される。定量化が、誤差内ではない場合、単に、汚染物質が、識別される。
【０１０１】
種々の公知の統計的パターン認識方法が、本発明と併用されることができる。例えば、以下の統計的方法、訓練セット、機械学習技法、および既知のスペクトルとの比較が、使用されてもよい。
【０１０２】
本発明の方法の重要な特徴は、蛍光または吸収スペクトルを使用して、異種サンプルを分析する能力である。蛍光顕微鏡検査は、特定の波長を与えられると、特定の化合物の蛍光を測定する。したがって、検出器に到達する、波長は、サンプルを光輝させるために使用されるものと異なる波長である。蛍光性化合物は、特定の波長における光を吸収し、より高い波長において光を発光することができ、一部のエネルギーは、化合物によって周囲に喪失される。吸光度分光法は、光の特定の波長がサンプルによって吸収された量を測定する。これは、通常、サンプル中の化合物の濃度を測定するために使用される。したがって、より多くの光が吸収されるほど、サンプル中の化合物の濃度は、より高くなる。
【０１０３】
蛍光または吸収スペクトルを分析するための方法は、混合物中の各要素が、その独自のスペクトルを有し、各要素が、具体的吸収係数を有するという、原理に基づく。本発明の方法は、次いで、吸収に伴う濃度と相関する。特に、化合物の濃度は、化合物の吸収係数の知識を用いて判定されることができる。最も基本的意味における、本関係は、ベールの法則によって例証され得る。
Ａ＝εｂｃ
式中、Ａは、吸光度であって、ｃは、濃度（モル／Ｌ；Ｍ）であって、ｂは、経路長であって、εは、モル吸光係数（または消散係数）である。モル吸光係数は、光が特定の波長において吸収される量を伝える、物質の特性である。
【０１０４】
異種混合物の蛍光または吸収を測定するとき、要素毎の吸収係数値の和が、同時に測定される。したがって、濃度を判定するために、要素の全てのスペクトルの線形組み合わせが、判定される必要がある。分析は、次いで、要素の相互との相互作用を考慮する。分析は、次いで、各要素が異なるスペクトルを有するにもかかわらず、その光学吸光度は、同一であり得るという事実を考慮する。例えば、１つの要素は、１ｍＭで存在し得、別の要素もまた、１ｍＭで存在し得、その両方とも、混合物の総値または信号の１，０００分の１未満であり得る。
【０１０５】
一実施形態では、逆畳み込みが、濃度の判定を可能にするために使用されることができる。逆畳み込みは、記録されたデータに及ぼされる畳み込みの効果を反転させるために使用される、アルゴリズムベースのプロセスである。例えば、Ｏ’Ｈａｖｅｒ  Ｔ．“Ｉｎｔｒｏ  ｔｏ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ−Ｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ”．Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ｍａｒｙｌａｎｄ  ａｔ  Ｃｏｌｌｅｇｅ  Ｐａｒｋ．  Ｒｅｔｒｉｅｖｅｄ  ２０１６−０９−１３（その内容は、参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる）を参照されたい。一般に、逆畳み込みの目的は、ｆ＊ｇ＝ｈの形態の畳み込み方程式の解を見出すことである（式中、ｈは、いくつかの記録された値であって、ｆは、所望される値であるが、記録される前に、ある他の値ｇで畳み込みされている。関数ｇは、２つの要素間の相互作用を表し得る。ｇが、既知である場合、決定的逆畳み込みが、実施されることができる。しかしながら、ｇが、事前に既知ではない場合、例えば、統計的推定を使用して推定される必要があるであろう。実際の実践では、状況は、通常、（ｆ＊ｇ）＋ε＝ｈにより近くなる（式中、εは、記録された値に取り込まれた雑音である）。信号対雑音比が低いほど、逆畳み込みされる値の推定は、悪化するであろう。
【０１０６】
本開示による、データを逆畳み込みするための方法は、例えば、主成分分析（ＰＣＡ）の使用を含む。ＰＣＡは、データを、データの特徴を要約する、変数（主成分）の新しいセットに変換することによって、データセットの次元を低減させる、統計的手技である。例えば、Ｊｏｌｌｉｆｆｅ，  １９８６，  Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，  Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋを参照されたい。ＰＣＡは、直交変換を使用して、可能性として相関する変数の観察のセットを、主成分と呼ばれる、線形非相関変数の値のセットに変換する。主成分の数は、元々の変数の数未満またはそれに等しい。本変換は、第１の主成分が、最大可能分散を有し（すなわち、可能な限りデータ内の変動性を考慮する）、各後続成分が、ひいては、先行成分に直交するという制約下で可能である最高分散を有するように定義される。結果として生じるベクトルは、非相関直交ベースのセットである。ＰＣＡは、元々の変数の相対的スケーリングに敏感である。最初のいくつかの主成分（「ＰＣ」）は、データセット内の変動の大部分を捕捉する。対照的に、最後のいくつかのＰＣは、多くの場合、データ内の残留「雑音」のみを捕捉すると仮定される。ＰＣＡは、データの分析におけるデータベースの使用に関して、下記にさらに詳細に議論される。また、下記にさらに詳細に議論されるもの等の当技術分野において公知の他の統計的分析方法も、使用されることができることを理解されたい。例示的分析もまた、下記に説明される。
【０１０７】
本発明では、標的検体の存在およびその濃度が、報告されてもよい。ある実施形態では、本発明の方法は、コンピュータシステム（下記にさらに詳細に説明される）の使用を伴い、標的検体の存在および濃度の判定を含む、報告を発生させることができる。コンピュータシステムは、以下のステップ、すなわち、サンプルを分析し、単一検出器によって受信される１つまたは複数の標的検体に関するスペクトルデータを提供するステップ、既知のスペクトルおよび濃度データを読み出すステップ、既知のデータを検出器によって受信されるスペクトルデータに適用するステップ、および１つまたは複数の標的検体の濃度を備える、報告を発生させるステップのうちの１つまたは複数を実施してもよい。報告は、ディスプレイモニタまたはプリンタ等の出力デバイスに送信されてもよい。
蛍光または吸収スペクトルを濃度読取値に変換する
【０１０８】
サンプル分析結果は、概して、サンプル中の異なる検体の濃度において報告される。本開示は、スペクトルデータが、スペクトルデータと、標的検体の濃度レベルとすでに関連付けられている既知のスペクトルを備える、データベースの比較を通して、標的検体に関する濃度に変換され得る、方法を提供する。本発明の方法は、サンプルを通して通過された後、光ビームを受信する、単一検出器の使用を伴い得るため、スペクトルデータは、総吸収または蛍光データを含んでもよい。随意に、例えば、最大少なくとも６つまたは複数の検出器を含む、１つを上回る検出器が、使用されてもよい。典型的には、スペクトルデータを濃度に変換するとき、サンプルの「訓練セット」の慎重な測定が、実施される。数学的多変量モデルが、次いで、個々の成分に関して構築され、最終的に、未知の濃度を評価するために使用される。
【０１０９】
ある実施形態では、データベースは、訓練セットからの化学組成およびスペクトルデータを含有するであろう。訓練セットは、そこから化学組成およびスペクトル挙動が把握される、いくつかのサンプルを備えることができる。化学組成データは、例えば、化学成分分析器（ＣＣＡ）等の当技術分野において公知の任意の手段を通して判定されることができる。スペクトル挙動は、本明細書に説明される装置および方法を含む、当技術分野において公知の任意の手段を通して、判定されることができる。
【０１１０】
取得されるスペクトルデータを使用して、成分（例えば、血液血漿の要素）の濃度が、判定されることができる。本情報は、データベース内にコンパイルされ、種々の成分／要素に関する吸収または蛍光／濃度曲線が、判定され、また、データベース内に含有されることができる。
【０１１１】
いったんデータベースが、コンパイルされると、異種サンプル中の１つまたは複数の標的検体の濃度が、判定されることができる。これは、本開示に従って取得されるスペクトルデータと、標的検体の濃度レベルとすでに関連付けられている既知のスペクトルを備える、データベースを比較することによって行われる。
【０１１２】
本開示の側面は、特に、コンピュータを使用する実装に適している。コンピュータまたはＣＰＵは、標的検体のスペクトルデータと、基準スペクトルデータを比較し、それによって、標的検体の濃度を提供することが可能である。そのようなシステムは、概して、中央処理ユニット（ＣＰＵ）と、ＣＰＵに結合される、記憶装置とを含む。記憶装置は、ＣＰＵによって実行されると、ＣＰＵに、入力として、検出器によって取得されるスペクトルデータを受け取らせる、命令を記憶する。実行される命令はまた、コンピュータに、サンプルデータを、アルゴリズム、すなわち、既知のスペクトルデータの基準セット上で訓練された、パターン認識プラットフォームの中に入力する結果として、標的検体の濃度を提供させる。
【０１１３】
ある実施形態では、基準セットは、コンピュータと別個の遠隔場所に記憶され、コンピュータは、ネットワークを横断して通信し、濃度を判定するために、基準セットにアクセスする。他の実施形態では、基準セットは、コンピュータ内にローカルで記憶され、コンピュータは、判定を行うために、コンピュータ内の基準セットにアクセスする。
【０１１４】
パターン認識プラットフォームは、スペクトルデータを表す入力データを分析されているサンプルから受信し、サンプル中の標的検体の濃度を出力として提供することが可能である、任意の適切なパターン認識方法に基づくことができる。パターン認識プログラムは、種々の検体からの既知のスペクトルデータおよび濃度の基準セットからの訓練データで訓練される。いくつかの実施形態では、既知の濃度およびスペクトルデータを有する、試験サンプルは、訓練データを使用して取得されるパターン認識プラットフォームの正確度を試験するために使用されることができる。
【０１１５】
種々の公知の統計的パターン認識方法が、本開示される方法と併用されることができる。好適な統計的方法は、限定ではないが、主成分分析（ＰＣＡ）、論理回帰、順序ロジスティック回帰、線形または二次判別分析、クラスタリング、最近傍法分類子分析、およびコックス比例ハンドリングを含む。種々の統計を使用して特定のパターン認識プラットフォームを実装する、非限定的実施例が、本明細書に提供される。
【０１１６】
いくつかの実施形態では、パターン認識プラットフォームは、回帰モデル、好ましくは、ロジスティック回帰モデルに基づく。本発明のいくつかの実施形態は、マルチカテゴリ（多項式）応答を取り扱う、ロジスティック回帰モデルの一般化を提供する。そのような実施形態は、３つまたは複数の要素間で判別するために使用されることができる。そのような回帰モデルは、同時に、全ての対のカテゴリを参照し、別のカテゴリ内の代わりに、１つのカテゴリ内の応答のオッズを説明する、マルチカテゴリロジットモデルを使用する。いったんモデルが、ある（Ｊ−１）対のカテゴリに関するロジットを規定すると、残りは、冗長となる。例えば、Ａｇｒｅｓｔｉ，  Ａｎ  Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｃａｔｅｇｏｒｉｃａｌ  Ｄａｔａ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，  Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ，  Ｉｎｃ．，  １９９６，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，Ｃｈａｐｔｅｒ  ８（参照することによって本明細書に組み込まれる）を参照されたい。
【０１１７】
線形判別分析（ＬＤＡ）は、あるスペクトル性質に基づいて、その要素組成に従って、サンプルを分類しようと試みる。言い換えると、ＬＤＡは、測定されたスペクトルデータがカテゴリ化を予測するかどうかを試験する。ＬＤＡは、典型的には、連続独立変数および二項カテゴリ従属変数を要求する。本開示では、訓練母集団内のいくつかの要素を横断して波長を選択するためのスペクトルデータは、必要な連続独立変数としての役割を果たす。訓練母集団の要素のそれぞれの濃度は、二項カテゴリ従属変数としての役割を果たす。
【０１１８】
ＬＤＡは、群化情報を使用することによって、群間分散および群内分散の比率を最大限にする、変数の線形組み合わせを求める。暗示的に、ＬＤＡによって使用される線形加重は、波長に関するスペクトルデータが、例えば、２つの異なる要素間で分離する方法と、スペクトルデータが、他の波長に関するスペクトルデータと相関する方法とに依存する。例えば、ＬＤＡは、本発明に説明されるいくつかの波長内のＫ個の波長別に、訓練サンプル内のＮ個の構成素（例えば、要素）のデータマトリクスに適用されることができる。次いで、訓練母集団の各構成素の線形判別が、プロットされる。理想的には、第１の亜群（例えば、第１の要素）を表す、訓練母集団のそれらの構成素は、ある範囲の線形判別値にクラスタ化され、第２の亜群（例えば、第２の要素）を表す、訓練母集団のそれらの構成素は、第２の範囲の線形判別値にクラスタ化されるであろう。ＬＤＡは、判別値のクラスタ間の分離がより大きいとき、より成功したと見なされる。線形判別分析に関するさらなる情報に関しては、Ｄｕｄａ，  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，  Ｓｅｃｏｎｄ  Ｅｄｉｔｉｏｎ，  ２００１，  Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ，  Ｉｎｃ、Ｈａｓｔｉｅ，  ２００１，  Ｔｈｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔｓ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，  Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ、およびＶｅｎａｂｌｅｓ  ＆  Ｒｉｐｌｅｙ，  １９９７，  Ｍｏｄｅｒｎ  Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ  ｗｉｔｈ  ｓ−ｐｌｕｓ，  Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋを参照されたい。
【０１１９】
二次判別分析（ＱＤＡ）は、ＬＤＡと同一入力パラメータをとり、同一結果を返す。ＱＤＡは、線形方程式ではなく、二次方程式を使用して、結果を生成する。ＬＤＡおよびＱＤＡは、相互交換可能であって、いずれを使用するかは、分析を支持するソフトウェアの選好および／または可用性の問題である。ロジスティック回帰は、ＬＤＡおよびＱＤＡと同一入力パラメータをとり、同一結果を返す。
【０１２０】
本開示のいくつかの実施形態では、決定木が、波長の選択されたセットのためのスペクトルデータを使用して要素を分類するために使用される。決定木アルゴリズムは、教師あり学習アルゴリズムのクラスに属する。決定木の目的は、分類子（木）を実世界の例示的データから誘発することである。本木は、決定木を導出するために使用されていない、初見の実施例を分類する（未知の組成のサンプル中の要素を判定する）ために使用されることができる。決定木は、訓練データから導出される。実施例は、異なる属性および実施例が属するクラスに関する値を含有する。一実施形態では、訓練データは、訓練母集団（例えば、種々の要素）を横断したいくつかの波長からのスペクトルデータである。
【０１２１】
一般に、いくつかの異なる決定木アルゴリズムが存在し、その多くは、Ｄｕｄａ，  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，  Ｓｅｃｏｎｄ  Ｅｄｉｔｉｏｎ，  ２００１，  Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ，  Ｉｎｃ．に説明される。決定木アルゴリズムは、多くの場合、特徴処理、不純物測定、停止基準、およびプルーニングの検討を要求する。具体的決定木アルゴリズムは、限定ではないが、分類および回帰木（ＣＡＲＴ）、多変量決定木、ＩＤ３、およびＣ４．５を含む。
【０１２２】
１つのアプローチでは、決定木の例示的実施形態が、使用されるとき、訓練母集団を横断した代表的数の波長に関するスペクトルデータが、平均ゼロと分散１とを有するように標準化される。訓練母集団の構成素（例えば、要素）は、訓練セットおよび試験セットに無作為に分割される。例えば、一実施形態では、訓練母集団の構成素の３分の２は、訓練セット内に入れられ、訓練母集団の構成素の３分の１は、試験セット内に入れられる。代表的数の波長に関するスペクトルデータは、決定木を構築するために使用される。次いで、決定木が試験セット内の構成素を正しく分類する能力が、判定される。いくつかの実施形態では、本算出は、所与の数の波長に関して数回実施される。算出の各反復では、訓練母集団の構成素は、訓練セットおよび試験セットに無作為に割り当てられる。次いで、特色の組み合わせの品質が、決定木算出の各そのような各反復の平均としてとられる。
【０１２３】
いくつかの実施形態では、代表的数の波長を横断したスペクトルデータは、訓練セットをクラスタ化するために使用される。例えば、１０個の波長が使用される場合を検討する。訓練母集団の各構成素ｍ（例えば、要素）は、１０個の波長毎に、吸収または蛍光／濃度値を有するであろう。訓練母集団内の構成素ｍからのそのような値は、以下のベクトルを定義する。
Ｘ１ｍ  Ｘ２ｍ  Ｘ３ｍ  Ｘ４ｍ  Ｘ５ｍ  Ｘ６ｍ  Ｘ７ｍ  Ｘ８ｍ  Ｘ９ｍ  Ｘ１０ｍ
Ｘｉｍは、要素ｍにおけるｉ番目の波長の蛍光または吸光度／濃度である。訓練セット内にｍ個の要素が存在する場合、一連のｉ個の波長は、ｍ個のベクトルを定義するであろう。訓練群を横断して類似吸収または蛍光／濃度曲線を呈する、訓練母集団のそれらの構成素は、ともにクラスタ化される傾向にあるであろう。本発明の波長の特定の組み合わせは、ベクトルが訓練母集団内に見出される特色群（要素）にクラスタ化されるとき、本開示の本側面における良好な分類子と見なされる。例えば、訓練母集団が、２つの異なる要素を含む場合、クラスタリング分類子は、母集団を２つの群にクラスタ化し、各群は、要素のいずれかを一意に表す。
【０１２４】
クラスタリングは、Ｄｕｄａ  ａｎｄ  Ｈａｒｔ，  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｓｃｅｎｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，    １９７３，Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ，  Ｉｎｃ．，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋのページ２１１−２５６に説明される。Ｄｕｄａの第６．７節に説明されるように、クラスタリング問題は、データセット内の自然群化を見出すステップのうちの１つとして説明される。自然群化を識別するために、２つの問題が、対処される。第１に、２つのサンプル間の類似性（または非類似性）を測定する方法が、判定される。本計測値（類似性測定値）は、一方のクラスタ内のサンプルが他方のクラスタ内のサンプルより相互により類似することを確実にするために使用される。第２に、類似性測定値を使用してデータをクラスタにパーティション化するための機構が、判定される。
【０１２５】
類似性測定値は、Ｄｕｄａの第６．７節に議論され、そこでは、クラスタリング調査を開始するための１つの方法は、距離関数を定義し、データセット内の全ての対のサンプル間の距離のマトリクスを算出することが述べられている。距離が、類似性の良好な測定値である場合、同一クラスタ内のサンプル間の距離は、異なるクラスタ内のサンプル間の距離を有意に下回るであろう。しかしながら、Ｄｕｄａのページ２１５に述べられるように、クラスタリングは、距離計測値の使用を要求しない。例えば、非計測的相似関数ｓ（ｘ、ｘ’）が、２つのベクトルｘおよびｘ’を比較するために使用されることができる。従来、ｓ（ｘ、ｘ’）は、対称関数であって、その値は、ｘおよびｘ’がある程度「類似」するとき、大きくなる。非計測的相似関数ｓ（ｘ、ｘ’）の実施例は、Ｄｕｄａのページ２１６に提供される。
【０１２６】
いったんデータセット内の点間の「類似性」または「非類似性」を測定するための方法が、選択されると、クラスタリングは、データの任意のパーティションのクラスタリング品質を測定する、基準関数を要求する。基準関数を極端化する、データセットのパーティションが、データをクラスタ化するために使用される。Ｄｕｄａのページ２１７を参照されたい。基準関数は、Ｄｕｄａの第６．８節に議論される。
【０１２７】
近年、Ｄｕｄａ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，  ２ｎｄ  ｅｄｉｔｉｏｎ，  Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ，  Ｉｎｃ．  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋが、公開された。ページ５３７−５６３は、クラスタリングを詳細に説明する。クラスタリング技法に関するさらなる情報は、Ｋａｕｆｍａｎ  ａｎｄ  Ｒｏｕｓｓｅｅｕｗ，  １９９０，  Ｆｉｎｄｉｎｇ  Ｇｒｏｕｐｓ  ｉｎ  Ｄａｔａ：  Ａｎ  Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｃｌｕｓｔｅｒ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，  Ｗｉｌｅｙ，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，  Ｎ．Ｙ．、Ｅｖｅｒｉｔｔ，  １９９３，  Ｃｌｕｓｔｅｒ  ａｎａｌｙｓｉｓ（３ｄ  ｅｄ．），Ｗｉｌｅｙ，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，  Ｎ．Ｙ．、およびＢａｃｋｅｒ，  １９９５，  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ａｓｓｉｓｔｅｄ  Ｒｅａｓｏｎｉｎｇ  ｉｎ  Ｃｌｕｓｔｅｒ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，  Ｐｒｅｎｔｉｃｅ  Ｈａｌｌ，  Ｕｐｐｅｒ  Ｓａｄｄｌｅ  Ｒｉｖｅｒ，  Ｎ．Ｊ．に見出されることができる。本発明で使用され得る、特定の例示的クラスタリング技法は、限定ではないが、階層的クラスタリング（最近傍アルゴリズム、最遠隣アルゴリズム、平均連結アルゴリズム、重心アルゴリズム、または二乗和アルゴリズムを使用した凝集型クラスタリング）、ｋ平均法クラスタリング、ファジィｋ平均法クラスタリングアルゴリズム、およびＪａｒｖｉｓ−Ｐａｔｒｉｃｋクラスタリングを含む。
【０１２８】
いくつかの実施形態では、パターン認識プラットフォームは、上記に簡潔に説明されるようなＰＣＡに基づく。そのようなアプローチでは、波長の選択されたセットに関するベクトルは、上記のクラスタリングに関して説明されるものと同一様式で選択されることができる。実際、各ベクトルが訓練母集団の特定の構成素（例えば、要素）からの選択波長に関するスペクトルデータを表す、ベクトルのセットは、マトリクスと見なされ得る。いくつかの実施形態では、本マトリクスは、モノマーの定質的バイナリ記述のＦｒｅｅ−Ｗｉｌｓｏｎ法において表され（Ｋｕｂｉｎｙｉ，  １９９０，  ３Ｄ  ＱＳＡＲ  ｉｎ  ｄｒｕｇ  ｄｅｓｉｇｎ  ｔｈｅｏｒｙ  ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，  Ｐｅｒｇａｍｏｎ  Ｐｒｅｓｓ，  Ｏｘｆｏｒｄ，  ｐｐ  ５８９−６３８）、マトリクス内の全ての分散情報が考慮されるまで、第１の主成分（ＰＣ）が、可能性として考えられる最大量の分散情報を捕捉し、第２の主成分（ＰＣ）が、第２の最大量の全ての分散情報を捕捉する等と続くように、ＰＣＡを使用して、最大圧縮空間内に分散される。
【０１２９】
次いで、ベクトル（各ベクトルは、訓練母集団の構成素を表す）はそれぞれ、プロットされる。多くの異なるタイプのプロットが、可能性として考えられる。いくつかの実施形態では、１次元プロットが、作成される。本１次元プロットでは、波長のそれぞれからの第１の主成分に関する値が、プロットされる。本形態のプロットでは、第１の群の構成素（例えば、血液血漿内の第１の要素）が、第１の主成分値のある範囲内にクラスタ化され、第２の群の構成素（例えば、血液血漿内の第２の要素）が、第１の主成分値の第２の範囲内にクラスタ化されるであろうことが予期される。
【０１３０】
一実施例では、訓練母集団は、２つの群、すなわち、第１の要素および第２の要素を備える。第１の主成分は、訓練母集団データセット全体を横断して、本開示の選択波長に関するスペクトルデータを使用して算出される。次いで、訓練セットの各構成素が、第１の主成分に関する値の関数としてプロットされる。本実施例では、その中で第１の主成分が正である、訓練母集団のそれらの構成素は、第１の要素であって、その中で第１の主成分が負である、訓練母集団のそれらの構成素は、第２の要素である。
【０１３１】
いくつかの実施形態では、訓練母集団の構成素は、１つを上回る主成分に対してプロットされる。例えば、いくつかの実施形態では、訓練母集団の構成素は、２次元プロット上にプロットされ、その中では、第１の次元は、第１の主成分であって、第２の次元は、第２の主成分である。そのような２次元プロットでは、訓練母集団内に表される各亜群の構成素は、離散群にクラスタ化されるであろうことが予期される。例えば、２次元プロット内の構成素の第１のクラスタは、第１の要素を表し、２次元プロット内の構成素の第２のクラスタは、第２の要素を表すであろう等と続く。
【０１３２】
いくつかの実施形態では、訓練母集団の構成素は、２つを上回る主成分に対してプロットされ、訓練母集団の構成素が、それぞれ、訓練母集団内に見出される亜群を一意に表す、群にクラスタ化されるかどうかに関する判定が、行われる。いくつかの実施形態では、主成分分析は、（Ａｎｄｅｒｓｏｎ，  １９７３，  Ｃｌｕｓｔｅｒ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｆｏｒ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，  Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ  １９７３；  Ｇｏｒｄｏｎ，  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，  Ｓｅｃｏｎｄ  Ｅｄｉｔｉｏｎ，  Ｃｈａｐｍａｎ  ａｎｄ  Ｈａｌｌ，  ＣＲＣ，  １９９９．）Ｒｍｖａパッケージを使用することによって実施される。主成分分析はさらに、Ｄｕｄａ，  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，  Ｓｅｃｏｎｄ  Ｅｄｉｔｉｏｎ，  ２００１，  Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ，  Ｉｎｃ．に説明される。
【０１３３】
最近傍法分類子は、パターン認識プラットフォームが基づき得る、別の統計的方法である。最近傍法分類子は、メモリベースであって、モデルが適合されることを要求しない。クエリ点ｘ０を前提とすると、ｘ０に距離が最も近いｋ個の訓練点ｘ（ｒ）、ｒ、．．．、ｋが、識別され、次いで、点ｘ０が、ｋ最近傍法を使用して分類される。つながりが、無作為に途絶され得る。いくつかの実施形態では、特徴空間内のユークリッド距離が、以下のように、距離を判定するために使用される。
ｄ（ｉ）＝‖ｘ（ｉ）−ｘｏ‖
【０１３４】
典型的には、最近傍法アルゴリズムが、使用されるとき、線形判別を算出するために使用される表現データは、平均ゼロと分散１とを有するように標準化される。本開示では、訓練母集団の構成素は、訓練セットおよび試験セットに無作為に分割される。例えば、一実施形態では、訓練母集団の構成素の３分の２は、訓練セット内に入れられ、訓練母集団の構成素の３分の１は、試験セット内に入れられる。プロファイルは、その中で試験セットの構成素がプロットされる、特徴空間を表す。次に、訓練セットが試験セットの構成素を正しく特性評価する能力が、算出される。いくつかの実施形態では、最近傍法算出が、設定数の波長に関して数回実施される。算出の各反復では、訓練母集団の構成素は、訓練セットおよび試験セットに無作為に割り当てられる。次いで、設定数の波長に関するスペクトルデータの品質が、最近傍法算出の各そのような各反復の平均としてとられる。
【０１３５】
最近傍法ルールは、不等クラスの事前確率、差異的誤分類コスト、および特徴選択の問題に対処するように精緻化されることができる。これらの精緻化の多くは、近隣に関するある形態の加重投票を伴う。最近傍法分析に関するさらなる情報に関しては、Ｄｕｄａ，  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，  Ｓｅｃｏｎｄ  Ｅｄｉｔｉｏｎ，  ２００１，  Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ，  Ｉｎｃ．およびＨａｓｔｉｅ，  ２００１，  Ｔｈｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔｓ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，  Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋを参照されたい。
【０１３６】
上記に説明されるパターン分類および統計的技法は、単に、分類のためのモデルを構築するために使用され得る、モデルのタイプの実施例である。任意の統計的方法が、本開示に従って使用されることができることを理解されたい。さらに、上記に説明されるこれらの組み合わせもまた、使用されることができる。他の統計的方法およびその実装に関するさらなる詳細は、米国特許出願第１１／１３４，６８８号（参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる）に説明される。
コンピュータ実装
【０１３７】
他の実施形態も、本発明および精神の範囲内である。例えば、ソフトウェアの本質に起因して、上記に説明される機能は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、結線接続、またはこれらのいずれかの組み合わせを使用して、実装されることができる。機能を実装する特徴はまた、機能の一部が異なる物理的場所に実装されるように分散されることを含め、種々の位置に物理的に位置することができる。本発明のステップは、専用医療撮像ハードウェア、汎用コンピュータ、または両方を使用して実施されてもよい。当業者が認識するであろうように、本発明の方法の実施のために、必要に応じて、または最適であるように、本発明のコンピュータシステムまたは機械は、１つまたは複数のプロセッサ（例えば、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）、または両方）と、メインメモリと、静的メモリとを含み、これは、バスを介して、相互に通信する。コンピュータデバイスは、概して、プロセッサに結合され、入力／出力デバイスを介して動作可能である、メモリを含む。
【０１３８】
例示的入力／出力デバイスは、ビデオディスプレイユニット（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）またはブラウン管ディスプレイ（ＣＲＴ））を含む。本発明による、コンピュータシステムまたは機械はまた、英数字入力デバイス（例えば、キーボード）、カーソル制御デバイス（例えば、マウス）、ディスクドライブユニット、信号発生デバイス（例えば、スピーカ）、タッチスクリーン、加速度計、マイクロホン、セルラー無線周波数アンテナ、および、例えば、ネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）、Ｗｉ−Ｆｉカード、またはセルラーモデムであり得る、ネットワークインターフェースデバイスを含むことができる。
【０１３９】
本発明による、メモリは、その上に、本明細書に説明される方法論または機能のうちの任意の１つまたは複数を具現化する、命令の１つまたは複数のセット（例えば、ソフトウェア）、データ、または両方が、記憶される、機械可読媒体を含むことができる。ソフトウェアはまた、完全または少なくとも部分的に、コンピュータシステムによるその実行の間、メインメモリ内および／またはプロセッサ内に常駐してもよく、メインメモリおよびプロセッサもまた、機械可読媒体を構成する。ソフトウェアはさらに、ネットワークインターフェースデバイスを介して、ネットワークを経由して、伝送または受信されてもよい。
【０１４０】
機械可読媒体は、例示的実施形態では、単一媒体であり得るが、用語「機械可読媒体」は、命令の１つまたは複数のセットを記憶する、単一媒体または複数の媒体（例えば、集中型もしくは分散型データベースおよび／または関連付けられるキャッシュならびにサーバ）を含むものと捉えられるべきである。用語「機械可読媒体」はまた、機械による実行のための命令のセットを記憶、エンコーディング、または搬送することが可能であって、機械に、本発明の方法論のいずれかを実施させる、任意の媒体を含むものと捉えられるものとする。用語「機械可読媒体」は、故に、限定ではないが、ソリッドステートメモリ（例えば、加入者識別モジュール（ＳＩＭ）カード、セキュアデジタルカード（ＳＤカード）、マイクロＳＤカード、またはソリッドステートドライブ（ＳＳＤ））、光学および磁気媒体、ならびに任意の他の有形記憶媒体を含むものと捉えられるものとする。好ましくは、コンピュータメモリは、前述のいずれか等の有形の非一過性媒体であって、バスによって、プロセッサに動作可能に結合されてもよい。本発明の方法は、変換された有形媒体が、有形の物理的物体、例えば、患者の脈管内の動脈プラークを表すように、データをメモリに書き込む、すなわち、コンピュータメモリ内の粒子の配列を物理的に変換するステップを含む。
【０１４１】
本明細書で使用されるように、単語「または」は、別様に示されない限り、「および／または」を意味し、時として、「および／または」として見なされる、もしくはそのように称される。
【０１４２】
本明細書の任意の実施形態において使用されるように、用語「モジュール」は、前述の動作のいずれかを実施するように構成される、ソフトウェア、ファームウェア、および／または回路構成を指し得る。ソフトウェアは、非一過性コンピュータ可読記憶媒体上に記録される、ソフトウェアパッケージ、コード、命令、命令セット、および／またはデータとして具現化されてもよい。ファームウェアは、メモリデバイス内にハードコード化された（例えば、不揮発性）コード、命令もしくは命令セット、および／またはデータとして具現化されてもよい。
【０１４３】
「回路構成」は、本明細書の任意の実施形態において使用されるように、例えば、単独で、または任意の組み合わせにおいて、有線回路構成、１つまたは複数の個々の命令処理コアを備える、コンピュータプロセッサ等のプログラマブル回路構成、状態機械回路構成、および／またはプログラマブル回路構成によって実行される命令を記憶する、ファームウェアを備えてもよい。モジュールは、集合的に、または個々に、より大きいシステム、例えば、集積回路（ＩＣ）、チップオンシステム（ＳｏＣ）、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、サーバ、スマートフォン等の一部を形成する、回路構成として具現化されてもよい。
【０１４４】
本明細書に説明される動作のいずれかは、その上に記憶される、個々に、または組み合わせて、１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、方法を実施する、命令を有する、１つまたは複数の記憶媒体を含む、システム内に実装されてもよい。ここでは、プロセッサは、例えば、サーバＣＰＵ、モバイルデバイスＣＰＵ、および／または他のプログラマブル回路構成を含んでもよい。また、本明細書に説明される動作は、１つを上回る異なる物理的場所における処理構造等の複数の物理的デバイスを横断して分散されてもよいことが意図される。記憶媒体は、任意のタイプの有形媒体、例えば、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク、コンパクトディスク読取専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、再書込可能コンパクトディスク（ＣＤ−ＲＷ）、および光磁気ディスク、半導体デバイス、例えば、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、例えば、動的および静的ＲＡＭ、消去可能プログラマブル読取専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的に消去可能なプログラマブル読取専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ソリッドステートディスク（ＳＳＤ）、磁気または光学カード、もしくは電子命令を記憶するために好適な任意のタイプの媒体を含む、任意のタイプのディスクを含んでもよい。他の実施形態は、プログラマブル制御デバイスによって実行される、ソフトウェアモジュールとして実装されてもよい。記憶媒体は、非一過性であってもよい。
【０１４５】
本明細書に説明されるように、種々の実施形態は、ハードウェア要素、ソフトウェア要素、またはそれらの任意の組み合わせを使用して、実装されてもよい。ハードウェア要素の実施例は、プロセッサ、マイクロプロセッサ、回路、回路要素（例えば、トランジスタ、抵抗器、コンデンサ、インダクタ等）、集積回路、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、論理ゲート、レジスタ、半導体デバイス、チップ、マイクロチップ、チップセット等を含んでもよい。
使用方法
【０１４６】
ある側面では、本発明は、媒体に関する情報を提供する方法を対象とする。本方法は、媒体中の標的の励起のための遠紫外線（ＵＶ）範囲内の単一波長で動作する、発光ダイオードと、複数の半導体光検出器とを備える、システムを提供するステップを含む。本システムは、各半導体光検出器が発光のサブセットのみを励起された標的から検出するように構成されてもよい。１つまたは複数の標的検体を備える、媒体は、システムの発光ダイオードからの遠ＵＶスペクトル内の少なくとも単一波長に暴露され、それによって、媒体中の標的検体を励起させてもよい。本方法はさらに、システムの複数の半導体光検出器を介して、励起された１つまたは複数の標的検体からの発光を検出し、それによって、発光データを生成するステップと、発光データを処理し、それによって、媒体に関する情報を提供するステップとを含んでもよい。
【０１４７】
ある実施形態では、媒体は、生物流体、水、アルミニウム表面、ステンレス鋼表面、花崗岩表面、セラミック表面、プラスチック表面、および金属表面から成る群から選択されてもよい。ある実施形態では、標的検体は、微生物、生体分子、および化学物質から成る群から選択されてもよい。好ましい実施形態では、媒体は、水であって、標的検体は、１つまたは複数の病原体である。
【０１４８】
ある実施形態では、発光データを処理するステップは、媒体中の１つまたは複数の標的検体の存在を識別するステップを含んでもよい。発光データを処理するステップはさらに、媒体中の１つまたは複数の標的検体を識別するステップを含んでもよい。発光データを処理するステップはさらに、媒体中の１つまたは複数の標的検体を定量化するステップを含んでもよい。
【０１４９】
ある実施形態では、本方法はさらに、グラフィカルユーザインターフェース上に、処理ステップの結果を表示するステップを含んでもよい。
【０１５０】
さらに、本発明のある実施形態は、発光データを使用して、総微生物数および生物汚染度測定値を判定する。本発明は、それぞれ、遠紫外線（ＵＶ）スペクトル内にある、光の１つまたは複数の波長を、生物学的物質を備える、媒体の中に指向し、それによって、媒体中の生物学的物質を励起させるステップを含む。発光が、１つまたは複数の半導体光検出器を介して、励起された生物学的物質から検出され、それによって、遠ＵＶ発光データを生成する。遠ＵＶ発光データは、生物学的物質を示す、遠ＵＶスペクトルシグネチャの存在に関して分析され、遠ＵＶスペクトルシグネチャの存在は、媒体が生物学的物質を備えることを示す。励起は、遠ＵＶ領域内であってもよいが、発光は、ＵＶＡおよびＵＶＢ領域内等、ＵＶ領域内であり得る。
【０１５１】
発光データは、総微生物数を判定するために使用されてもよい。微生物数は、非具体的生物学的および微生物的汚染等、物体または生物を汚染させる、微生物の数およびタイプである。総微生物数は、微生物がサンプル中に存在することを示す。発光データは、微生物を示す遠ＵＶスペクトルシグネチャに関して分析されてもよい。発光データは、微生物の存在および数量を示す遠ＵＶスペクトルシグネチャに関して分析されてもよい。例えば、分析は、ＵＶスペクトルシグネチャと種々の媒体上または中の微生物の可変量およびタイプのＵＶスペクトルシグネチャのライブラリを比較するステップを含んでもよい。本発明のシステムは、微生物を示すＵＶスペクトルシグネチャを検出後、サンプル中の総微生物数を示してもよい。
【０１５２】
発光データは、生物汚染度、すなわち、表面上または液体中に生存している細菌の数を判定するために使用されてもよい。多くの場合、生物汚染度は、滅菌されていない表面上の微生物の数を指す。発光データは、微生物の存在および数量を示す、遠ＵＶスペクトルシグネチャに関して分析されてもよい。例えば、分析は、ＵＶスペクトルシグネチャと、種々の媒体上または中の微生物の可変量およびタイプのＵＶスペクトルシグネチャのライブラリを比較するステップを含んでもよい。本発明のシステムは、微生物の存在または数量を示すＵＶスペクトルシグネチャを検出後、サンプル中の生物汚染度を示してもよい。
【０１５３】
いくつかの実施形態では、本発明は、標的閾値を使用して、検出のための異なる検出器およびフィルタ構成を提供する。例えば、第１の構成は、単一検出器を使用して、非具体的汚染等の標的の存在または不在を判定する。そのような単一検出器実施形態は、旅行の間に使用される検出器等のポータブル検出器を包含してもよい。別の構成は、２つの検出器を使用して、微生物および一般的生物学標的を判定し、それらの存在間で区別する。混合物またはサンプル中の標的のある菌株を特定するために、本発明の構成は、７つの検出器を使用する。別の構成は、７つのまたは複数の検出器を使用して、死滅したおよび生存している標的の特定された菌株間で区別する。
【０１５４】
非限定的実施例として、標的は、細菌、菌類、タンパク質、細胞、ウイルス、核酸、受容体、リガンド、ホルモン、薬物、化学物質物質、または当技術分野において公知の任意の分子から選択されてもよい。例えば、標的は、ベンゾイミダゾール、１−ナフトール、カルボフラン、ビスフェノールＡ、カルバリル−ｄ７、ナフタレン、ｐ−キシレン、トリプトファン、フェナントレン、チロシン、エチルエストラジオール、プロポキスル、イブプロフェン、ベータ−エストラジオール、フタル酸ジメチル、クロルピリホス、エチルベンゼン、フタル酸ジブチル、ベンゾ［ａ］ピレン、ベンゼン、ビフェニル、３，５，６−トリクロロ−２−ピリジノール、ビスフェノールＳ、イミダゾール、ヒドロコルチゾン、トルエン、アラクロール、アトラジン、ＱＢ３水道水、フタル酸ジ−ｎ−オクチル、アセトアミノフェン、エストロン、グリホサート、鉛、フタル酸ビス（２−エチルヘキシル）、クラリスロマイシン、トリハロメタン、フタル酸ジイソデシル、フェニルアラニン、ヘプタクロル、テストステロン、ディルドリン、トザフェネル、アルドリン、ＤＴＴ、コルチゾール、およびエンドリンから選択されてもよい。
【０１５５】
ある実施形態では、標的は、病原体、すなわち、病原細菌または菌類である。病原体は、疾患または病気をその宿主に引き起こす、微生物（例えば、細菌または原生動物）等の生物学的作用物質である。他の実施形態では、標的は、グラム陽性またはグラム陰性細菌である。
【０１５６】
例示的真菌種は、カンジダ属、アスペルギルス属、およびクリプトコッカス属からの種を含む。特定の実施形態では、具体的真菌種は、カンジダアルビカンス、カンジダグラブラタ、カンジダパラプシローシス、カンジダトロピカリス、カンジダクルセイ、クリプトコッカスネオフォルマンス、およびクリプトコッカスガッティを含む。
【０１５７】
例示的細菌は、エスケリキア属、リステリア属、クロストリジウム属、腸内細菌科、マイコバクテリウム属、シゲラ属、ボレリア属、カンピロバクター属、バチルス属、サルモネラ属、エンテロコッカス属、ストレプトコッカス属（肺炎球菌等）、アシネトバクター属、ステノトロホモナス属、シュードモナス属、ナイセリア属、およびヘモフィルス属、ならびにそれらの組み合わせの細菌を含む。本方法はまた、抗生物質抵抗と関連付けられる、細菌遺伝子である、ｍｅｃＡ遺伝子を検出するために使用されてもよい。
病原体検出および識別
【０１５８】
本発明は、病原体検出および識別を可能にする。利用可能な技術は、単に、生物学的材料が存在するかどうかに関する有無のインジケーションを提供する。本発明を用いることで、帯域通過構成が、相互およびアミノ酸シグネチャから微生物の分離を可能にする。例えば、６つのチャネル検出において使用される励起は、異なる微生物菌株を相互ならびに未加工アミノ酸シグネチャから分離抽出することができる。アミノ酸を伴わない細菌シグネチャを分離する能力は、チャネルの分離に起因して可能となる。
【０１５９】
３つの病原体と関連付けられる一意のシグネチャが、本発明において使用された。既知のアミノ酸と病原体シグネチャを組み合わせることによって、構成が、重複部品が存在しない範囲において検出のために判定された（図１８）。図１８に示されるように、病原体１、病原体２、および病原体３の励起を比較すると、重複領域と、非重複領域とが存在した。例えば、重複領域は、特定の励起において観察された。非重複領域は、病原体毎に一意のシグネチャを示した。遠ＵＶ範囲内の別個のチャネルを使用することによって、細菌および他の病原体を相互から区分化する、発光が、検出され、それによって、細菌の識別を可能にし得る。信号が、分離され得ない場合、細菌および他の病原体は、区別され得ず、生物学的物質がサンプル中に存在するかどうかのインジケーションのみが存在するであろう。
【０１６０】
微生物標的を分離するために、マハラノビス距離（図３１参照）が、細菌およびアミノ酸シグネチャ発光−励起マトリクス（ＥＥＭ）スペクトルを使用して実装された。細菌シグネチャおよびアミノ酸シグネチャは、図３１に示される。ＥＥＭシグネチャは、正規化され、６つのチャネルにビン化された。マハラノビス距離分析は、細菌とアミノ酸との間の最大差を求めた。波長は、微生物がアミノ酸シグネチャから分離されることを示した。
【０１６１】
実施例として、本発明は、水道水中のスタフィロコッカスアウレウスの存在を試験するために使用されてもよい。ユーザは、試験されている媒体源、例えば、水道水を入力してもよい。サンプル（例えば、水道水）は、次いで、本発明の装置によって走査されるであろう。結果は、走査された水道水サンプルからのスペクトルと、既知の源からの既知のスペクトルのデータベースを比較することによって処理されるであろう。サンプルに関するスペクトルが、既知の源に関する閾値内である場合、媒体品質（例えば、水道水の水質）が、出力される。しかしながら、サンプルが、閾値内ではない場合、サンプルに関するスペクトルは、汚染物質のデータベースと比較される。例えば、汚染物質のデータベースは、種々の源内の種々の細菌および化学成分に関する可変濃度の実験室生成サンプルを含む。
【０１６２】
サンプルに関するスペクトルが、汚染物質データベースからの汚染源に関する閾値内である場合、汚染が、識別され得る。例えば、水道水サンプルは、既知の細菌汚染、例えば、スタフィロコッカスアウレウスのデータベースエントリと合致し得る。水道水サンプルは、次いで、スタフィロコッカスアウレウスである、汚染物質を有すると識別されるであろう。
【０１６３】
汚染はさらに、汚染物質の濃度研究からの計算に基づいて、定量化されてもよい。例えば、水道水サンプル中のスタフィロコッカスアウレウスの濃度は、水道水からのサンプル中のスタフィロコッカスアウレウスの濃度研究に基づいて判定されるであろう。水道水実施例における走査の結果は、汚染物質としてのスタフィロコッカスアウレウスの存在と、水道水サンプル中のスタフィロコッカスアウレウスの濃度とを示すであろう。
水分析
【０１６４】
本発明のシステムおよび方法は、本願全体を通してすでに述べられたように、多くの異なるタイプの媒体および表面に適用可能である。特定の着目分野は、水分析および水質である。このように、本発明は、水道、瓶、および井戸水、ならびにアルミニウムおよびステンレス鋼表面上等の異なる水源および水タイプ内で検出され得る、ある範囲の標的を提供する。標的汚染物質は、病原体、アミノ酸、ホルモン、産業用化学物質、医薬品、およびバイオマーカから成る群から選択されてもよい。ある実施形態では、尿および唾液基質が、ヒトバイオマーカ分析のために分析されてもよい。ある実施形態では、より深い水分析のために、ユーザは、収集キットを要求してもよく、ＥＰＡ認定設備は、彼らに、完全な理解し易い報告を電子メールするであろう。本発明による、定量化は、より清潔な河川および水源の発生に好影響を及ぼし得る。
【０１６５】
例えば、本発明のデバイスは、産業および製造プロセスにおける水質の監視および検出のために使用されてもよい。本発明のデバイスは、発展途上国等における水道水の販売を提供する、水の売店における水質検出のために使用されてもよい。水道事業者が、本発明のデバイスを使用して、顧客に提供されている水質を確実にしてもよい。同様に、建物所有者は、借用者のために安全な水を確実にするため等、建物内の水質の監視および検出のために本発明のデバイスを使用してもよい。本発明のデバイスはまた、食品および飲料産業、医薬品産業、ならびに保健医療産業において使用されてもよい。
【０１６６】
水道水中には、細菌汚染が存在する。水が、純水であった場合、蛍光は、ＥＥＭを行うときに示されないであろう（図２５）。水道水は、溶在生物学的物質と結び付けられる領域内に残留シグネチャを有する。しかしながら、細菌および種々の他の標的等の病原体は、円形によってマークされる領域内で蛍光する（図２６）。
【０１６７】
例えば、本発明は、水質を試験するために使用されてもよい。ユーザは、試験されている水源、例えば、容器に入った水、特定の場所からの水道水、または井戸水を入力してもよい。水サンプル（例えば、容器に入った水）は、次いで、本発明の装置によって走査されるであろう。結果は、走査された水サンプルからのスペクトルと、既知の源からの既知のスペクトルのデータベースを比較することによって処理されるであろう。サンプルに関するスペクトルが、既知の源に関する閾値内である場合、水質が、出力される。しかしながら、サンプルが、閾値内ではない場合、サンプルに関するスペクトルは、汚染物質のデータベースと比較される。例えば、汚染物質のデータベースは、種々の源内の種々の細菌および化学成分に関する可変濃度の実験室生成サンプルを含む。
【０１６８】
サンプルに関するスペクトルが、汚染物質データベースからの汚染源に関する閾値内である場合、汚染が、識別され得る。例えば、容器に入った水サンプルは、容器に入った水中の既知の大腸菌汚染のデータベースエントリに合致し得る。水サンプルは、次いで、大腸菌である、汚染物質を有すると識別されるであろう。
【０１６９】
汚染はさらに、汚染物質の濃度研究からの計算に基づいて、定量化されてもよい。例えば、水が入った容器のサンプル中の大腸菌の濃度が、水が入った容器からの水サンプル中の大腸菌の濃度研究に基づいて判定されるであろう。水が入った容器の実施例における走査の結果は、汚染物質としての大腸菌の存在と、水が入った容器のサンプル中の大腸菌の濃度とを示すであろう。
食品
【０１７０】
本発明は、世界中の農地の１％超を有機認証状態に偏移させることに役立ち得る。本発明の検出を使用することによって、安全および環境実践が、繁栄し得る。意識が、市場を効率性および革新へと向かわせ得、新しい市場が、他の技術のために作成され得る。
【０１７１】
ある実施例では、消費者情報伝達において、消費者は、その食品および水に対する分子的洞察によって権限が与えられ得る。消費者の関心は、小売業者に本発明のための検出技術に投資することへの動機付けとなり得る。小売業者は、販売業者、加工業者／供給業者、または栽培者／水源等を通して、食品および水サプライチェーン全体を通した採用に向かい得る。
【０１７２】
ある実施形態では、本発明のスペクトルデータベースは、顧客信頼度を獲得しようとする小売業者にとって貴重であり得る。ある実施形態では、本発明は、分子走査における標準となり得る。ある実施形態では、本発明は、店舗特有の走査技術を作成してもよい。ある実施形態では、本発明によるデータベースは、月額または年単位の料金でアクセスされてもよい。ある実施形態では、本発明は、消費者知識およびより清潔な製品に関する需要という背景から、サプライチェーン全体を通して収益化し得る。小売店は、そのような清潔なサプライチェーンの評判に依拠し得、本発明を店舗および供給業者全体を通して統合するように動機付けられ得る。
【０１７３】
果物および野菜用殺虫剤走査が、図２７に示される。
【０１７４】
例えば、本発明は、果物または野菜上の殺虫剤の存在を試験するために使用されてもよい。ユーザは、試験されている媒体源、例えば、果物または野菜を入力してもよい。サンプル（例えば、リンゴ）は、次いで、本発明の装置によって走査されるであろう。結果は、走査されたリンゴサンプルからのスペクトルと、既知の源からの既知のスペクトルのデータベースを比較することによって処理されるであろう。サンプルに関するスペクトルが、既知の源に関する閾値内である場合、媒体品質が、出力される。しかしながら、サンプルが、閾値内ではない場合、サンプルに関するスペクトルは、汚染物質のデータベースと比較される。例えば、汚染物質のデータベースは、種々の源内の種々の細菌および化学成分に関する可変濃度の実験室生成サンプルを含む。
【０１７５】
サンプルに関するスペクトルが、汚染物質データベースからの汚染源に関する閾値内である場合、汚染が、識別され得る。例えば、リンゴサンプルは、既知の殺虫剤汚染、例えば、フラザスルフロンのデータベースエントリに合致し得る。リンゴサンプルは、次いで、フラザスルフロンである、汚染物質を有すると識別されるであろう。
【０１７６】
汚染はさらに、汚染物質の濃度研究からの計算に基づいて、定量化されてもよい。例えば、リンゴサンプル中のフラザスルフロンの濃度は、リンゴからの類似サンプル中のフラザスルフロンの濃度研究に基づいて判定されるであろう。リンゴ実施例における走査の結果は、汚染物質としてのフラザスルフロンの存在と、リンゴサンプル中のフラザスルフロンの濃度とを示すであろう。
【０１７７】
本発明の実施形態は、食品上の汚染物質を検出するために使用されてもよい。実施例として、本発明は、果物および野菜上の殺虫剤を検出するために使用されてもよい。例えば、本発明は、ケールの葉上の殺虫剤を検出するために使用されてもよい。実施例として、本発明は、肉および魚の表面上の細菌増加を検出し、鮮度またはその欠如を判定するために使用されてもよい。
【０１７８】
ある実施形態では、本発明は、食品生産者および供給業者によって完了されたもの等の生鮮商品の清浄のための工程用洗浄水の水質を監視するために使用されてもよく、汚染事象の早期インジケーションを与えることができる。例えば、試験される源は、タンクから直接の井戸水、水道における井戸水、殺生物剤での第１の洗浄、商品からの直接流出水、プロセスラインの終了時の廃棄水、またはプラスチックの箱の洗浄からの水を含んでもよい。別の実施例として、本発明は、ロメインレタスを洗浄する個人によって使用され、次いで、捕捉された水を走査し、ロメインレタスの衛生レベルまたは安全性レベルのインジケーションを得ることができる。
保健医療
【０１７９】
本発明は、院内感染症を低減させることに役立ち得る。毎年、１．７百万人の患者が、院内感染している。驚くことに、２５人中１人の患者、すなわち、約９９，０００例が、患者が入院された条件に関係ない死亡につながっている。米国における院内感染症は、＄３８０億の余剰コストを毎年もたらしている。本不必要な汚染は、病院内の滅菌されていない表面に起因し得る。本発明を用いることで、標的検体が、ステンレス鋼およびアルミニウム等の表面上で検出され得る。これらの表面は、病院設定において広く認められている。
【０１８０】
例えば、本発明は、病院内の表面上のスタフィロコッカスアウレウスの存在を試験するために使用されてもよい。ユーザは、試験されている媒体源、例えば、アルミニウム表面を入力してもよい。サンプル（例えば、アルミニウム表面）は、次いで、本発明の装置によって走査されるであろう。結果は、走査されたアルミニウム表面サンプルからのスペクトルと、既知の源からの既知のスペクトルのデータベースを比較することによって処理されるであろう。サンプルに関するスペクトルが、既知の源に関する閾値内である場合、媒体品質が、出力される。しかしながら、サンプルが、閾値内ではない場合、サンプルに関するスペクトルは、汚染物質のデータベースと比較される。例えば、汚染物質のデータベースは、種々の源内の種々の細菌および化学成分に関する可変濃度の実験室生成サンプルを含む。
【０１８１】
サンプルに関するスペクトルが、汚染物質データベースからの汚染源に関する閾値内である場合、汚染が、識別され得る。例えば、アルミニウム表面サンプルは、既知の細菌汚染、例えば、スタフィロコッカスアウレウスのデータベースエントリに合致し得る。アルミニウム表面サンプルは、次いで、スタフィロコッカスアウレウスである、汚染物質を有すると識別されるであろう。
【０１８２】
汚染はさらに、汚染物質の濃度研究からの計算に基づいて、定量化されてもよい。例えば、アルミニウム表面サンプル中のスタフィロコッカスアウレウスの濃度は、アルミニウム表面からのサンプル中のスタフィロコッカスアウレウスの濃度研究に基づいて判定されるであろう。アルミニウム表面実施例における走査の結果は、汚染物質としてのスタフィロコッカスアウレウスの存在と、アルミニウム表面サンプル中のスタフィロコッカスアウレウスの濃度とを示すであろう。
ブロックチェーン
【０１８３】
ある実施形態では、ブロックチェーン技術が、使用されてもよい。ブロックチェーンは、Ｙｌｉ−Ｈｕｕｍｏ  ｅｔ  ａｌ，  Ｗｈｅｒｅ  Ｉｓ  Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ｏｎ  Ｂｌｏｃｋｃｈａｉｎ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ？−Ａ  Ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ  Ｒｅｖｉｅｗ，  ＰＬＯＳ  ＯＮＥ，  ２０１６（本明細書に組み込まれる）に説明されるようなデジタル分散型トランザクションおよびデータ管理技術である。データ完全性および認証は、ブロックチェーン環境における不可欠な問題である。データが送信および照合されるとき、改変または改竄されていないことが必要である。プライベートキーは、認証要素であってもよい。スマートフォンが、第２の認証要因として使用されてもよい。本発明におけるブロックチェーンを使用することによって、サンプルデータは、データベースと共有され得、そのサンプルデータの改竄は、回避され得る。
【０１８４】
ブロックチェーンの使用は、定量化された水、定量化された食品および農産物、定量化された環境、および定量化された自宅健康診断を対象としてもよい。本発明によるエコシステムでは、製品、データ、および人々が、相互作用する（図２８）。さらに、クラウドおよびブロックチェーンが、重要な環境およびヒト健康マーカの知的スペクトルデータベースを提供する。生物学的／分子的「シグネチャ」のライブラリの価値および有用性は、ユーザによる走査毎に増加する。消費者のコミュニティもまた、ユーザが彼らを囲繞する分子的環境を発見するように動機付けられるため、重要である。これらの消費者は、その個人および環境健康に対する洞察を得ながら、本発明の製品データ性能を補強することを可能にする。
【０１８５】
ある実施形態では、データは、重要な環境およびヒト健康マーカの第１のグローバル知的データベースであり得る、ブロックチェーン上でセキュア化され得る（図２９）。ユーザは、ブロックチェーンに書き込まれる内容を選定し得る（ＲＥＳトークンを使用して）。走査されたデータは、プライベートであって、デフォルトでハッシュされる。データは、不変であって、誰にも消去または改変されることができない。データを閲覧するために、ユーザのみが有することになるであろう、「閲覧キー」が、必要とされる。全てのデータは、位置情報が付けられ、タイムスタンプが付けられてもよい。ユーザは、ブロックチェーンに書き込まれ、分析のために利用可能になる場合、データに関するＲＥＳトークンを獲得し得る（係属中のＳＥＣ規則）。
【０１８６】
ある実施形態では、タイムスタンプが付けられ、位置情報が付けられ、暗号化されたデータが、ブロックチェーンに書き込まれてもよい。本発明による、監視デバイスは、点源汚染源の前後に設置されてもよい（図３０）。これは、操作または削除されることができない、リアルタイムで照合されるデータの保護ネットワークを確立するであろう。
【０１８７】
ある実施形態では、消費者が、汚染物質に関して、全体的食品を走査してもよい。消費者が、健康マーカに関して、生体流体を走査してもよい。ある実施形態では、政府機関が、公共水路を監視してもよい。ある実施形態では、スーパーマーケットが、栽培者および供給業者を監視してもよい。ある実施形態では、食品および飲料加工業者が、水および表面を走査してもよい。ある実施形態では、病院が、設備を走査してもよい。
大気条件
【０１８８】
特定の実施形態では、本発明は、異なる大気条件において使用されてもよい。好ましくは、本発明は、地球の大気条件下で使用される。本発明は、他の大気条件下で使用されてもよい。非限定的実施例として、本発明は、宇宙ステーション、ロケット、火星上、または水面下で、媒体中の標的検体の検出のために使用されてもよい。
グラム陽性／グラム陰性の検出
【０１８９】
ある実施形態では、本発明は、グラム陽性とグラム陰性細菌との間の差異を伝えるために使用される。非限定的研究では、本発明は、６つの細菌菌株上で使用された。非限定的研究において使用される、グラム陽性およびグラム陰性細菌種は、リステリアウェルシメリ、リステリアシーリゲリ、スタフィロコッカスエピデルミディス、クレブシエラアエロゲネス、シュードモナスプチダ、エンテロバクター、および大腸菌を含む。図３２は、グラム陽性およびグラム陰性細菌種のスペクトルのクラスタリングを示す。
【実施例】
【０１９０】
（実施例１）
図１は、本発明による、スキャナまたは検出器を示す。デバイスは、小型かつポータブルである。デバイスは、ＯＬＥＤディスプレイであり得る、インジケータを含む。デバイスはまた、レンズおよび検出器ならびに走査ボタンを含む。随意に、マイクログリップテクスチャが、デバイス上に存在し得る。
【０１９１】
（実施例２）
図２は、本願による、ＯＬＥＤディスプレイスキャナまたは検出器の側面および上面図を示す。ディスプレイは、ある実施形態では、電子インクディスプレイであってもよい。ディスプレイ画面は、デバイスのためのユーザインターフェースであってもよく、システムの全ての構成要素は、検出器デバイス内に含まれる。本デバイスは、小型かつポータブルである。デバイスはまた、デバイスの側面上に位置する単純走査ボタンによって証明されるように、ユーザフレンドリーである。
【０１９２】
（実施例３）
図３は、スキャナまたは検出器の寸法を示す。デバイス、すなわち、ディスプレイ画面の上部は、直径７６ｍｍであってもよい。デバイスの走査側、すなわち、検出器およびレンズを含有する側は、直径４５ｍｍであってもよい。デバイスは、３５ｍｍの厚さを有してもよい。
【０１９３】
（実施例４）
図４は、サンプルの結果のためのディスプレイを示す。ディスプレイ画面は、単純で読み取り易い特徴を有してもよい。例えば、チェックは、サンプルが清潔であることを意味し得る一方、Ｘは、サンプルが汚染されていることを意味し得る。
【０１９４】
（実施例５）
図５は、外部源上のユーザインターフェースを示す。ユーザインターフェースは、スマートフォン上にあってもよい。そのような実施形態は、検出器デバイス自体内に統合されるユーザインターフェースを有するものと異なる。ユーザインターフェースはまた、外部ラップトップコンピュータまたはタブレット等の他の好適な手段上にあってもよい。
【０１９５】
（実施例６）
ある実施形態では、本発明の検出器は、小型実験室設定において使用されてもよい。図６に示されるように、小型実験室は、筐体と、検出器と、サンプルスライドプレートとを有してもよい。図７に示されるように、小型実験室は、筐体と、検出器と、サンプルカップとを有してもよい。サンプルは、サンプルスライドプレートまたはサンプルカップ上に設置され、次いで、小型実験室筐体の中に挿入されてもよい。検出器は、筐体内に嵌合され、走査の間、検出器を安定化させてもよい。
【０１９６】
（実施例７）
ある実施形態では、本発明の検出器は、楔設定において使用されてもよい。図８に示されるように、楔は、異なる角度で生じ、任意の表面に嵌合してもよい。楔は、多くの例（シンク、便器、棚、壁）において使用され得る。楔の裏側は、ＶＨＢテープ層を含み、任意のタイプの表面に強固に粘着してもよい。
【０１９７】
（実施例８）
ある実施形態では、本発明のシステムは、複数の構成要素を有する、筐体を備え、構成要素のうちの１つは、基部または三脚台である。そのような実施形態では、本発明の検出器は、三脚台設定において使用されてもよい。図９に示されるように、検出器は、小型サンプルカップ内のサンプルの検出のために使用されてもよい。図１０に示されるように、検出器は、大型のサンプルの検出のために使用されてもよい。三脚台設定は、走査の間、検出器が安定化されることを可能にする。
【０１９８】
（実施例９）
図１１に示されるように、検出器は、便器アダプタとして使用されてもよい。便器のアダプタシステムは、便器のボウル水中の尿を分析するために使用されてもよい。例えば、アダプタは、尿中の異常または疾患を検出してもよい。測定は、高タンパク質含有量および尿路感染症（ＵＴＩ）を含んでもよい。加えて、デバイスは、疾患および健康マーカのための早期警告システムとして使用されてもよい。例えば、デバイスは、ある癌がＵＶ領域内の尿のスペクトルシグネチャを偏移させ得るため、疾患検出のために使用されてもよい。別の実施例として、デバイスは、排卵周期およびｈＣＧ等の妊娠マーカからホルモンを検出するために使用されてもよい。ユーザは、スマートフォン通知によって、検出結果を通知されてもよい。
【０１９９】
（実施例１０）
図１２に示されるように、検出器は、シンクアダプタとして使用されてもよい。これは、ユーザが、自宅、病院設定、または職場環境内等、その環境内の水質へのアクセスを可能にする。人々は、１日を通してシンクを頻繁に使用する。汚染物質が、シンクのための水源中に存在する場合、安全性懸念が増加し得る。検出器をシンクの給水栓につながる配管上に配設することによって、ユーザは、シンク内の水を使用する前に、水源を検出する機会を有する。さらに、ユーザは、サンプルデータをより頻繁に取得する、または水質を監視するための規定された時間周期において水源を走査するように検出器を設定するように選んでもよい。
【０２００】
（実施例１１）
図１３は、オンライン検出器の実施形態を示す。オンライン検出器は、任意の水供給源の任意の好適な検出のために有用である。例えば、ある実施形態では、オンライン検出器は、パイプ等の水源に結合される。ある場合には、検出器は、２インチパイプ取付部またはＴ−接合パイプ継手等のパイプ取付部に搭載される。デバイスは、パイプの内側の液体の検出を提供する。いくつかの実施例では、実施例１０と同様に、デバイスは、シンクのためのパイプに結合され、シンクの給水栓につながる液体中の生物汚染度または総微生物数を検出する。オンライン実施形態は、デバイスの非切断搭載および搭載解除のための検出窓を伴って、薄型を提供する。
【０２０１】
（実施例１２）
図１４は、インライン検出器プローブの実施形態を示す。図１４に示されるように、プローブは、パイプの中に挿入され、プローブの一部は、パイプを通して流動する液体中の生物汚染度または総微生物数の検出のために、パイプ内に配置される。インライン検出器プローブは、任意の水供給源の任意の好適な検出のために有用である。１つの非限定的実施例では、プローブは、特に、シンクまたはラインに対する終点が、利用不可能である場合、または水質が、製造プロセスの特定の閉鎖された区分内で監視されるべきである場合、水質を監視するために産業設定において使用されてもよい。別の非限定的実施例では、プローブは、ホテル等の建物において使用され、建物内に提供される水質を監視してもよい。
【０２０２】
（実施例１３）
図１５は、蛇口取付部等のオフラインスタンドオフ検出器の実施形態を示す。デバイスは、ライン上の蛇口搭載部からの水質を監視するが、デバイス自体は、オフライン、すなわち、パイプから外れている。オフラインスタンドオフ検出器は、任意の水供給源の任意の好適な検出のために有用である。デバイスをオフラインでスタンドオフ検出器として提供することは、非侵襲性であって、検出器の生物付着を排除し、高正確度サンプル読取を可能にする。水に接触しない、蛇口搭載部を有することは、エンドユーザに、使用現場および診療現場において、可能な限り純粋に最も近い結果を与える。１つの非限定的実施例では、オフラインスタンドオフ検出器は、住居設定内の蛇口取付部として使用される。別の非限定的実施例では、検出器は、水の売店内の蛇口取付部として使用される。
【０２０３】
（実施例１４）
本発明は、遠ＵＶ自己蛍光を使用して、細菌の種々の菌株を検出および識別する。細菌細胞は、ＵＶ領域内で励起されると、一意の自己蛍光シグネチャを有する（Ｌａｂｅｌ−Ｆｒｅｅ  ｂａｃｔｅｒｉａｌ  ｉｍａｇｉｎｇ  ｗｉｔｈ  Ｄｅｅｐ−ＵＶ−ｌａｓｅｒ  ｉｎｄｕｃｅｄ  ｎａｔｉｖｅ  ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ，  Ｂｈａｒｔｉａ，  Ｓａｌａｓ，  Ｈｕｇ，  Ｒｅｉｄ，  Ａ．  Ｌａｎｅ，  Ｅｄｗａｒｄｓ，  Ｎｅａｌｓｏｎ，  ２０１０参照）。励起発光マトリクス（ＥＥＭ）が、水監視のための潜在的ツールとして提案されているが、ＥＥＭは、推測を行うだけである（Ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ  ａｓ  ａ  ｐｏｔｅｎｔｉａｌ  ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  ｔｏｏｌ  ｆｏｒ  ｒｅｃｙｃｌｅｄ  ｗａｔｅｒ  ｓｙｓｔｅｍｓ：  Ａ  ｒｅｖｉｅｗ，  Ｈｅｎｄｅｒｓｏｎ  ｅｔ  ａｌ．  ２００９参照）。
汚染された水道水の実世界実施例
【０２０４】
純水は、ＥＥＭを行うとき、蛍光シグネチャを示さないであろう。しかしながら、細菌および種々の他の汚染物質は、青色円形によってマークされる領域内で蛍光する。いくつかの水道水は、溶在有機物質（ＤＯＭ）と結び付けられる領域内に残留シグネチャ（緑色穿孔円形）を示す。本サンプルは、Ｍａｒｉｎ  Ｃｏｕｎｔｙ，  ＣＡ．  ＵＳＡにおけるレストランから採取された。図３３は、清潔な蒸留水を示す一方、図３４は、汚染されたレストラン水を示す。
異なる生物間の発見された一意のシグネチャ
【０２０５】
細胞の蛍光プロファイルは、アミノ酸シグネチャに起因する。菌株毎にアミノ酸組成の差異があるだけではなく、それらは、細胞の寿命サイクル（誕生＞成長＞瀕死＞死滅）に応じて動的に変化する可能性が非常に高い。図３５は、アミノ酸および微生物の蛍光シグネチャを示す。
ＡＩは、微生物を識別するための高度な自然誘発蛍光技術を有する
【０２０６】
細菌からの蛍光シグネチャは、主に、トリプトファンに由来すると考えられる。しかしながら、我々は、大腸菌、サルモネラ菌、スタフィロコッカスアウレウス、リステリアモノサイトゲネス、および他の溶在有機物質（ＤＯＭ）に関するシグネチャ間の驚くべき差異を見出した。図３６は、現在の技術と本発明（Ｏｒｂ）の進歩を比較する。
定量化能力
【０２０７】
相関データが、既知の列挙される細菌に対する本発明の分類および定量化アルゴリズムの試験向けに開発された。これまで、本発明は、システムを検証するために、他の蛍光性生物学的汚染物質を含有した水道水中の細菌（大腸菌、サルモネラ菌、スタフィロコッカスアウレウス、リステリア）を識別する際、＞９８％正確度を得ている。図３７は、濃度曲線を示す。
逆畳み込み研究：多種混合物からの個々の細菌の特定
【０２０８】
細菌シグネチャの本発明のライブラリを用いることで、混合物中の個々の細菌種を分解し、それぞれの存在および数量を予測することが可能である。図３８は、細菌混合物の逆畳み込み示す。図３９は、Ｒ２予測対実際の組成の表を示す。
逆畳み込み研究：死滅対生存細菌
【０２０９】
本発明は、死滅対生存細胞の混合物中の生存可能細菌の数量を正確に区分化および判定することができる。図４０は、高圧滅菌後、生存可能（生存）であるときと、生存不能（死滅）が確認されるときとの、大腸菌に関するスペクトルプロファイルを示す。図４１は、高圧滅菌後、生存可能（生存）であるときと、生存不能（死滅）が確認されるときとの、種々の細菌種に関する発光中心波長を示す。図４２は、Ｒ２予測対実際の生存率の表を示す。
交差検証研究：食品加工洗浄水
【０２１０】
本発明の目的は、北米最大の生鮮商品処理工場のうちの１つにおける種々の水から収集されたサンプルからの大腸菌の存在／不在を予測することであった。本発明のアルゴリズムは、我々の設備内の既知の病原体の測定からキュレートされた蛍光データベースに関連してサンプルを分類した。ハイライトされた領域は、本発明（Ｏｒｂ）の検出対大腸菌の検出のためのＥＰＡ認証方法の唯一の相違であった。これは、培養不能であった細菌を含有する、サンプルに起因し得る。図４３は、本発明（Ｏｒｂ）およびＥＰＡ認証方法（大腸菌群／大腸菌）を使用した検出のための異なる源を示す。
総微生物数（ＴＭＬ）は、無作為化抽出検査大腸菌または大腸菌群試験を補完する水安全性のリアルタイム監視インジケータであり得る
【０２１１】
ＷＨＯおよびＥＰＡ水媒介疾患初期スクリーニング方法は、サルモネラ菌、クリプトスポリジウム、ジアルジア、リステリア等の非大腸菌群または原生動物病原体を検出しない。Ｏｒｂは、所与のサンプル中に存在する全ての微生物を検出することができ、それらを特定することができない場合でも、通常、決して検出されない、洞察を与え、実際に大腸菌群試験を行うべきとき等、知能の相補的層を現在の方法に追加する。至適基準が、２４時間後に病原体を検出することに失敗した一方、本発明（Ｏｒｂ）は、数秒、例えば、３秒以内に検出する。図４４は、源にサルモネラ菌が加えられ、本発明が、汚染を検出するために使用され、認証された至適基準のＥＰＡ方法が、汚染を検出するために使用された、本発明の試験方法の概要を示す。図４５は、本発明（Ｏｒｂ）を使用した検出と至適基準検出の比較の結果を示す。
標的ライブラリは、継続的に拡張する
【０２１２】
図４６は、これまでの一連の検出能力を示す。さらに、本発明は、表面走査、食品走査、および生体流体走査の付加的能力を提供する。表面走査では、本発明は、病原体監視および清潔度証明書のために、ステンレス鋼およびアルミニウム表面を走査するために使用される。食品走査では、本発明は、病原体および選択化学物質からの食品汚染を監視するために使用される。生体流体走査では、本発明は、タンパク質レベルおよび感染症に関して尿を監視するために使用される。
参照による組み込み
【０２１３】
特許、特許出願、特許公開、機関誌、本、論文、ウェブコンテンツ等の他の文書の参照および引用が、本開示の全体を通して行われている。全てのそのような文書は、あらゆる目的で、その全体で参照することにより本明細書に組み込まれる。
均等物
【０２１４】
本発明は、その精神または必須特性から逸脱することなく、他の具体的形態で具現化されてもよい。したがって、前述の実施形態は、本明細書で説明される本発明を限定するよりもむしろ、あらゆる点で例証的であると見なされるものである。したがって、本発明の範囲は、前述の説明によってよりもむしろ添付の請求項によって示され、したがって、請求項の均等の意味および範囲内に入る全ての変更は、その中に含有されることを目的としている。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７−１】
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【図２７−２】
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【図２７−３】
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【図２７−４】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【国際調査報告】
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