基于微生物燃料電池系統(tǒng)的微生物傳感器是一種具有自我修復(fù)和再生能力，成本低，可長(zhǎng)期有效運(yùn)行的新型生物傳感器系統(tǒng)。但是由于進(jìn)水組分及接種物的變化會(huì)影響微生物群落多樣性及其豐度大小，而電信號(hào)難以反映此類變化。系統(tǒng)運(yùn)行條件及胞外電子傳遞速率將底物與微生物群落結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系復(fù)雜化，最終導(dǎo)致不同的進(jìn)水底物會(huì)有相似的電信號(hào)輸出，降低了傳感器檢測(cè)化學(xué)物質(zhì)的準(zhǔn)確性，且電信號(hào)不能特異性地表征某一種物質(zhì)。

針對(duì)上述難題，西安交通大學(xué)王云海教授小組、美國(guó)俄勒岡州立大學(xué)Hong Liu教授小組，以及英國(guó)紐卡斯?fàn)柎髮W(xué)Elizabeth S. Heidrich教授小組合作攻關(guān)，首次將基于MFC系統(tǒng)的微生物傳感器對(duì)有機(jī)底物的檢測(cè)與生物信息學(xué)數(shù)據(jù)聯(lián)系起來(lái)，并通過人工智能預(yù)測(cè)底物基質(zhì)種類，為提高該類型微生物傳感器信號(hào)的特異性提供改進(jìn)思路。此外，在已知底物基質(zhì)的系統(tǒng)中，利用微生物群落結(jié)構(gòu)與底物基質(zhì)的相關(guān)關(guān)系，該方法也可以通過識(shí)別系統(tǒng)中微生物群落結(jié)構(gòu)的組成成分及其豐度來(lái)判斷物質(zhì)的代謝途徑，并可以探求食物鏈的完整代謝途徑。

據(jù)研究人員介紹，該創(chuàng)新技術(shù)將來(lái)亦可以應(yīng)用于環(huán)境大數(shù)據(jù)分析、環(huán)境污染特征分析、環(huán)境污染預(yù)警等方面，具有簡(jiǎn)便、高效的特點(diǎn)。

Biosensors ＆ Bioelectronics最近發(fā)表了該研究的相關(guān)論文“Incorporating microbial community data with machine learning techniques to predict feed substrates in microbial fuel cells”，美國(guó)自然科學(xué)基金、中國(guó)國(guó)家自然科學(xué)基金等項(xiàng)目也給與了資助。