Фотолюминесцентное обнаружение микробиологического загрязнения пищевых продуктов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.07, кандидат технических наук Демин, Роман Евгеньевич

• Демин, Роман Евгеньевич
• кандидат технических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат технических наук Демин, Роман Евгеньевич

Введение

1. Методы и схемы бактериальной идентификации

1.1 Методы обнаружения патогенных микроорганизмов и возможность их использования в микробиологических датчиках безопасности

1.2 Флуоресцентный метод дистанционного контроля качества пищевых продуктов

1.3 Источники и приемники излучения для фото люминесцентных измерений

1.4 Выводы по главе

2 Экспериментальное определение возможности детектирования трансформации спектров фотолюминесценции тестируемых образцов

2.1 Описание методики проводимых экспериментов

2.2 Схема установки экспериментального определения возможности детектирования трансформации спектров фотолюминесценции образцов

2.3 Результаты эксперимента

2.4 Оценка идентичности полученных экспериментальных данных со спектрами зараженного мяса

2.5 Математическая статистическая модель спектров люминесценции

2.6 Выводы по главе

3 Анализ спектров и алгоритмы обработки сигналов

3.1 Отбор информативных признаков системы обнаружения микробиологического обнаружения пищевых продуктов

3.2.Структура оптико-электронной аппаратуры для оценки выбранных информативных признаков

3.3 Выводы по главе

4 Математическое моделирование работы аппаратуры

4.1 Описание метода моделирования

4.2 Описание модели

4.3 Описание результатов имитационного моделирования и эффективности принятия решения

4.4 Выводы по главе

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Фотолюминесцентное обнаружение микробиологического загрязнения пищевых продуктов»

Вирусы бактерий и другие микроорганизмы широко распространены повсюду в природе и окружающей среде. Некоторые потенциально опасные микроорганизмы могут быть причиной различных инфекционных заболеваний. Микробиологические заболевания, вызванные патогенными бактериями, составляют главную причину смерти во многих странах мира.

Мясо сельскохозяйственных и диких промысловых животных, птицы и продукты их переработки составляют значительную долю в рационе питания человека. Они служат источником биологически полноценных белков, жиров, витаминов и минеральных веществ, необходимых для нормального протекания жизненных процессов в организме. Однако продовольственное сырье и пищевые продукты животного происхождения могут представлять собой опасность, если они были получены или изготовлены с нарушением санитарно гигиенических правил. В результате чего при заготовке и на этапах обращения производственной пищевой продукции (хранение, транспортирование, реализация) она была инфицирована патогенной, токсигенной и сапрофитной микрофлорой. Пути обсеменения мяса микрофлорой чрезвычайно разнообразны. Мясопродукты могут заражаться возбудителями, обладающими высокой выживаемостью, от объектов внешней среды. Источником заражения также могут быть инвентарь, оборудование, руки работников мясоперерабатывающих предприятий и насекомые. Большую опасность для здоровья людей представляет мясо животных с инфекционными заболеваниями. У таких животных микроорганизмы проникают во внутренние органы и ткани еще до убоя (прижизненное обсеменение). Бактерии вида Escherichia-coli, вызывающие эшерихозы могут легко заражать туши говядины, сырое молоко и мясо курицы, поэтому тщательный контроль этого патогена очень важен особенно в пищевом производстве. Род бактерий Salmonella - опасный пищевой патоген, содержит более 2000 видов, большая часть которых может стать причиной сальмонеллезов. Основной путь передачи инфекции - пищевой. [1,2,3]

Мясо и мясо продукты представляют собой благоприятную среду не только для сохранения жизнеспособности микроорганизмов, но и, в ряде случаев, для их размножения и накопления, что представляет собой опасность для жизни и здоровья человека. Мясные продукты могут играть значительную роль в распространении инфекционных заболеваний.

Приведем в табл. 1 некоторые примеры заболевания бактериальной этиологии, передающиеся через мясо животных, птицы и продукты их переработки.

Табл 1.

Заболевания бактериальной этиологии, предающиеся через мясо животных, птицы и продукты их переработки [6]

Заболевание Источник инфекции

Животные Птица Человек

Сибирская язва +

Лептоспироз +

Листериоз + +

Сальмонеллез + + +

Колибактериоз + + +

Брюшной тиф +

Ботулизм +

Туберкулез + + +

Важнейшим звеном в системе профилактических мероприятий по предупреждению заражения людей через потребляемое мясо и продукты их переработки, а также распространения инфекционных заболеваний среди животных является бактериологическое исследование, которое позволяет гарантировать санитарное благополучие продовольственного сырья и вырабатываемой из него продукции [4,5,6].

В мире и в нашей стране очень большое внимание, уделяется обнаружению микроорганизмов, вызывающих серьезные заболевания. Однако на рынке для бытового применения отсутствуют общедоступные средства диагностики бактериальных загрязнений пищевых продуктов, быстродействующие, достаточно надежные, простые в применении и доступные по цене. Эффективное обнаружение и идентификация бактерий требует методов анализа, которые должны отвечать ряду важных критериев обнаружения патогенных микроорганизмов. Самые важные критерии - это время, чувствительность и стоимость анализов.

Известные методики оперативного обнаружения патогенных микроорганизмов базируются на различных физических принципах; большинство методов позволяет довольно точно обнаружать микроорганизмы при концентрации бактерий 104-10б клеток/мл, в некоторых случаях при концентрации 103 клеток/мл. Надо сказать, что эти данные о минимальных концентрациях относятся к определенному ранее типу бактерий, находящихся в чистом физиологическом растворе. Для использования этих методов необходимо производить отбор и очистку проб, что затрудняет их применение на практике. Недостатком существующих лабораторных методов бактериальной идентификации является то, что эти методы контактны, требуют сложного, дорогостоящего оборудования, и имеют время интерпретации результатов, не позволяющее определять зараженность образцов в режиме реального времени [5]. Под реальным временем понимается определение наличия бактериальной зараженности образцов без дополнительного приготовления образца для измерений.

Другим фактором, препятствующим использованию большинства методик в быту, является контактность измерений, что может привести к бактериальному заражению при их проведении неподготовленным человеком.

Из изложенного можно сделать следующий вывод, что наиболее перспективными методами дистанционного обнаружения патогенных бактерий являются прямые оптические методы, а именно, методы основанные на использовании эффекта люминесценции. Оптические методы, а именно - методы спектрально-флуоресцентного анализа, позволяют проводить бесконтактный контроль. Таким образом, несмотря на отдельные преимущества других методов, такие как чувствительность, возможность идентификации видов и родов бактерий, возможность количественного обнаружения бактерий, настоящее время лишь оптические методы являются возможной основой для создания портативных приборов оперативного контроля уровня общей микробиологической загрязненности.

Попытки использовать спектральные характеристики люминесценции микроорганизмов в качестве одного из классифицирующих признаков предпринимались достаточно давно. Исследование первичной флуоресценции микроорганизмов различных групп показало, что бактерии, относящиеся к разным родам и видам, флуоресцируют, как правило, весьма сходно. Это и понятно, так как ответственными за такую флуоресценцию служат клеточные белки, точнее аминокислота триптофан. Лишь у некоторых видов была обнаружена специфическая флуоресценция, связанная с накоплением в клетках флуоресцирующих веществ. [7]

Таким образом, используя указанную методику невозможно определять роды и виды бактерий, так как спектры флуоресценции у различного вида бактерий схожи, из-за того, что вещества, ответственные за спектры флуоресценции присутствуют во многих микроорганизмах.

Существующие методы могут определять концентрацию патогенов в воде, еде, мясе в частности и клинических образцах. Они базируются на различных принципах определения. Например, хемилюминесценция, инфракрасная или флуоресцентная спектроскопия, биолюминесценция и другие. На протяжении последних 15 лет наметился значительный рост в использовании явления флуоресценции в биологии. Флуоресценция сейчас используется в мониторинге окружающей среды, клинической химии и генетических анализах и потоковой цитометрии [8,10,15,18,25,29,32,49,54].

Приведенные факты говорят об актуальности темы представляемой работы. Целью работы является создание системы обнаружения микробиологического загрязнения пищевых продуктов, в частности сырого мяса крупного рогатого скота.

В работе оценивается возможность обнаружения патогенных бактерий на поверхности пищевых продуктов. Проводятся эксперименты на стационарной аппаратуре. На основе экспериментальных данных производится построение статистической модели трансформации спектров фотолюминесценции исследуемого пищевого продукта. Выбирается признаковое пространство. Разрабатываются алгоритмы оценки информативных признаков. Предлагается теоретическая реализация схемного решения оптико-электронного прибора контроля общего уровня микробиологической загрязненности пищевых продуктов. Выполняется математическое моделирование работы прибора. Оценивается эффективность принятия решения на основе статистических расчетов и компьютерного моделирования.

Для решения поставленных задач в первой главе проводится анализ различных методов и устройств контроля бактериальной загрязненности. Дана общая характеристика известных методов. Существующие методы разделены на группы: прямые и непрямые, контактные и бесконтактные. Даны оценки предельно определяемых концентраций. Для рассмотренных методов приведены их характеристики: время анализа и предельно измеряемые концентрации. Показано, что наиболее перспективными методами с точки зрения быстроты, простоты реализации и безопасности для человека являются оптические методы. Приводятся некоторые схемы флуоресцентного анализа. Рассматриваются возможные источники и приемники оптического излучения для флуоресцентного метода анализа бактериальной загрязненности.

Во второй главе представляется экспериментальная стационарная установка и результаты экспериментов. Источником излучения для флуоресцентного метода исследования был выбран аргоновый лазер. Для регистрации сигнала флуоресценции используется спектрофотометр и фотоумножитель, работающий в режимы счета фотонов.

Сущность метода состоит в том, что спектры чистого мяса и искусственно зараженного, по прошествии нескольких часов отличаются качественно и количественно. Указанный эффект используется для решения вопроса о присутствии или отсутствии патогенных бактерий на тестируемой поверхности. Вероятной причиной изменения спектров флуоресценции являются продукты метаболизма бактерий. В работе проводятся эксперименты по изучению динамики спектров мяса, содержащегося при комнатной температуре (20 °С) без нанесения на него патогенных бактерий.

В третьей главе рассматриваются алгоритмы обработки спектров и сигналов. Анализируются спектры и находятся области отличий. Выбираются рабочие диапазоны длин волн и необходимая ширина вырезаемых из всего спектра люминесценции диапазонов. Показывается возможность и целесообразность использования метода спектрального отношения в системе обнаружения общего микробиологического загрязнения пищевых продуктов. Выбирается количество вырезаемых из всего спектра диапазонов. Производится отбор информативных признаков. Разрабатываются алгоритмы обработки информативных признаков, строится признаковое пространство. Показано, что нет необходимости в использование третьего канала. Определена структурная схема оптико-электронного прибора обнаружения общего микробиологического загрязнения пищевых продуктов отвечающая алгоритму обработки и уровням сигналов имеющих место на практике.

В четвертой главе проводится математическое моделирование работы аппаратуры. Дается описание метода моделирования, показывается адекватность такого моделирования, представляются результаты имитационного моделирования работы устройств на ЭВМ и оцениваются общие уровни ошибок характерные для различных сочетаний параметров элементов структурной схемы, такие как полоса частот избирательного усилителя, мощность излучения лазера, радиус входного зрачка приемного объектива. Оценивается эффективность принятия решения, используя предложенное признаковое пространство. Показано, что предложенные признаки позволяют с высокой степенью эффективности производить классификацию пищевых продуктов на наличие патогенных микроорганизмов.

В качестве объектов исследования выбрано мясо, так самые опасные пищевые отравления происходят при использовании в пищу некачественных, зараженных мясных продуктов. Мясо и мясопродукты представляют собой благоприятную среду не только для сохранения жизнеспособности микроорганизмов, но и для их размножения и накопления.

Автор выражает благодарность кафедре Оптико-электронных приборов и систем за сотрудничество и к.т. н., доценту Лукину С.Б. за руководство.

Заключение диссертации по теме «Оптические и оптико-электронные приборы и комплексы», Демин, Роман Евгеньевич

4.4 Выводы по главе

Разработанная имитационная модель прибора для обнаружения общей микробиологической загрязненности, обладающая высокой универсальностью и экономичностью, позволила оценить с помощью машинного эксперимента средние уровни ошибок распознавания, характерные для различных сочетаний параметров элементов структурной схемы. Определены возможные параметры системы, такие как полоса частот избирательного усилителя, мощность излучения лазера, радиус входного зрачка приемного объектива. Предложенная модель позволила определить границы и оценить вероятности ошибок в процессе обнаружения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Анализ литературы позволил сделать следующий вывод, о том, что имеются некоторые сложности в разработке биодатчиков для достоверного, быстрого и эффективного применения в промышленности и быту. Система биодатчика должна различать самые разные бактерии, должна иметь: высокую адаптивность, чтобы определять различные образцы, высокую чувствительность, чтобы определять бактерии прямо, без обогащения и быстроту. В то же самое время, биодатчик должен быть простым в эксплуатации и быть доступным по цене.

Проведенные в работе результаты обзора литературы и экспериментальных исследований показали, что возможна физическая реализация прибора контроля общей микробиологической загрязненности. Эта реализация обеспечивает эффективное принятие решения с вероятностью ошибки < 0.05, в случае концентрации бактерий не менее 106 см"2.

Современный уровень развития элементной базы лазерной техники ограничил круг эффективных признаков, используемых для обнаружения. Эффективное обнаружение загрязнения (с вероятностью ошибки обнаружения < 0.05) достигается с использование блока лазерного полупроводникового источника с длинной волны излучения 405нм, двух спектральных селекторов и двух фотоприемников - пары лавинных фотодиодов, согласованных по температурному уходу напряжения лавинного пробоя.

Экспериментальное исследование образцов на стационарной аппаратуре позволило сделать вывод о возможности обнаружения на поверхности образцов микробиологического загрязнения. Дана оценка выходам фотолюминесценции образцов, выбраны диапазоны длин волн, отношение которых дает необходимую информацию о качестве исследуемого продукта. На основе выходов фотолюминесценции образцов, оценивались характеристики модели оптико-электронного прибора контроля уровня общего микробиологического загрязнения пищевых продуктов.

Произведено сравнение спектров и их изменений искусственно зараженного мяса патогенными бактериями, со спектрами образцов без искусственного заражения с использованием только старения в естественных условиях при комнатной температуре. После проведенного сравнения спектров ясно, что для дальнейшей обработки, создания методик и алгоритмов классификации продуктов, для построения адекватной статистической модели излучения люминесценции имеет смысл использование информации, полученной от спектров состаренного мяса, без использования патогенных бактерий. Также был произведен анализ результатов экспериментов: построена статистическая модель спектров с вычислением математических ожиданий, дисперсий и доверительных интервалов, проведены аппроксимации экспериментальных кривых.

Результаты экспериментов позволили разработать статистическую модель фотолюминесценции на XI и Х2, на которых наблюдается наибольшая деформация спектральных кривых при поражении пищевых продуктов (мяса) микробиологическими объектами.

В третьей главе рассмотрены возможные информативные признаки. Оценено их необходимое количество. Выбраны рабочие диапазоны длин волн и их необходимая ширина. Определены алгоритмы обработки принимаемых сигналов фотолюминесценции и смоделированы структурные схемы устройств последетекторной обработки смеси сигнала с шумом, обеспечивающие измерение значений признаков. Построено признаковое пространство. Предложена структурная схема оптико-электронного прибора контроля микробиологического загрязнения пищевых продуктов.

Для исследования эффективности работы смоделированной . системы распознавания разработана имитационная модель оптико-электронного прибора, определены реальные уровни входных параметров модели (ширина полосы частот избирательного усилителя, мощность лазерного источника, расстояние от источника до образца, расстояние от объекта фотолюминесценции до входного зрачка приемного объектива). Имитационная модель прибора для обнаружения общей микробиологической загрязненности, обладающая высокой универсальностью и экономичностью, позволила оценить с помощью машинного эксперимента средние уровни ошибок обнаружения, характерные для различных сочетаний параметров элементов структурной схемы.

Таким образом, в работе решены поставленные во введении задачи. Перспектива развития технологии биодатчиков прямого обнаружения бактерий для использования в промышленности и быту позволит контролировать качество пищевых продуктов, что в современной ситуации в мире очень важно.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Демин, Роман Евгеньевич, 2004 год

1. Донченко Л.В., Надыкта В.Д.// Безопасность пищевого сырья и продуктов питания. М.: Пищевая промышленность, 1999. — 352 с.

2. Карцев В.В., Белова Л.В., Иванов В.П. //Санитарная микробиология пищевых продуктов. СПб: СПбГМА им. И.И. Мечникова, 2000. - 311 с.

3. Микробиология продуктов животного происхождения //Т.Д. Мюнх, X. Заупе, М. Шрайтер и др. М.: Агропромиздат, 1985. - 592 с.

4. Артемьева С.А. и др. // Микробиологический контроль мяса животных, птицы, яиц и продуктов их переработки: Справочник / С.А Артемьева, Т.Н. Артемьева, А.И. Дмитриев, В.В. Дорутина. М.: Колос, 2002. - 288с.

5. Артемьева С.А.// Руководство по бактериологическому исследованию мяса. М.: Агропромиздат, 1989. - 112 с.

6. Санитарная микробиология: Справочник //В.П. Иванов, А.Г. Бойцов, А.А. Порин и др. -СПб.: СПбГМА им. И.И. Мечникова, 1998. 310 с.

7. В.Г. Петухов, И.С. Осин // Длительная люминесценция микроорганизмов при комнатной температуре: природа и применение. С.207-227.

8. Biosensors for detection of pathogenic bacteria: Review I D.Ivnitski, I. Abdel-Hamid, E. Wilkins // Biosensors & Bioelectronics. 1999. N14. P.599-624.

9. Swenson F.J. 1993. Development and evaluation of optical sensors for detection of bacteria. Sensors Actuators В 11. 315-321/

10. Cush R., Cronin, N.J., Stewae, W.J., Maule, C.H., The resonant mirror a novel optical biosensor for direct sensing of bimolecular interactions. Biosensors Bioelectronics. 8, 347-353.

11. Watts H.J., Lowe, C. R.,1994. Optical biosensor for monitoring microbial cells. Anal. Chem, 66,2465-2470.

12. Флюоресцентный метод дистанционного контроля качества пищевых продуктов/ В.И. Земский, О.В.Клим, Л.А. Кафтырева, И.К. Мешковский //Известия вузов. Приборостроение. 2002. T.45.N1.C.60-62.

13. Folley-Thomas Е.М., Whiplle, D.L, Bermudez, L.E., 1995. Phage infection, transfection and transformation of Mycobacterium tuberculosis by means of luciferase reporter gene. Microbiology 141,1173-1181.

14. Sarkis G.K., Jacobs, W.R. 1995. Liciferase reporter of live mycobacterium. Mol. Microbiol. 15, 1055-1067.

15. Turphin P.E., Maycroft, К.A.,Bedford, J., Rowlands, C.L., 1993. A rapid luminescent phage-based MPN method for the enumeration of Salmonella typhimurium in environmental samples. Lett. Appl. Microbiol. 16, 24-27.

16. Loessner M.J., Rees, C.E.D., Stewart, G.S.A.B, Scherer, S., 1996. Construction of luciferase reporter bacteriophage A511: lux AB for rapid and sensitive detection of viable Listeria cells. Appl. Environ. Microbiol. 62,1133-1140.

17. Blasco R., Murphy, M. J., Sanders, M.F., Squirrell, D.J., 1998. Specific assays for bacteria using phage mediated release of adenylate kinase. J. Appl. Microbiol. 84, 661-666.

18. He, F.J., Geng Q., Zhu, W., Nie, L.H., Yao, S.Z., 1994. Rapid detection of E.coli using a separated electrode piezoelectric crystal sensor. Anal. Chim. Acta 289, 313-319.

19. Bao L., Deng, L., Nie, L., Yao, S., 1996. Determination of microorganisms with a quartz crystal microbalanse sensor. Anal. Chim. Acta 319,97-101.

20. Prusak-Sochacvzewski, E., Luong, J.H.T., Guilbault, G.G., 1990 Development of a piezoelectric immunosensor for the detection of salmonella typhimurium. Enzyme Miocrobiol. Technol. 12, 173-177.

21. Koenig В., Gratzel, M., 1993b. Detection of viruses and bacteria with piezoelectric immunosensors. Anal. Lett. 26(8), 1567-1585.

22. Silley P, Forsythe S., 1996. Impedanse microbiology: a rapid change for microbiologist. J. Appl. Bacteriol. 80,233-243.

23. Harris C.M., Kell, D.B., 1985. The estimation of microbial biomass. Biosensors 1.17-24.

24. Dezenclos Т., Asconcabrera, M., Ascon, D., Lebeault, J.M., 1994. Optimization of the inderect impedancemetri technique a handy technique for microbial growth measurenment. Appl. Microbiol. Biotechnol. 42, 232-238.

25. Deng, L., Bao, L.L, Yang, Z.Y, 1996. In-situ continues detection of bacteria on the surface of solid medium with a bulk acoustic wave-impedance sensor. J. Micribiol. Methods 26 (l-2, 197 -203.

26. Wijesuriya D.C., Anderson, G.P., 1994. A rapid and sensitive immunoassay for bacterial cells. Proceedings of the 1993 ERDEC Scientific Conference on Chemical Defense Research, 16-19 November. Report No. ERDEC-SP-024, pp. 671-677.

27. Yu, H., Stopa, P.J., 1995 Application of an immunomagnetic assay system for detection of virulent bacteria in biological samples. In: Van Emon, J.M., Gerlach, C.L., Jonson, J.C.,

28. Environmental Immunochemical Methods: Perspectives and Applications. ACS, Washington, DC, pp.397-306.

29. Yu, H., Bruno, J.G.,1996. Immunomagnetic-electrochemiluminescent detection of E.coli 0157 and Salmonella typhimurium in foods and environmental water supplies. Appl. Environ. Microbiol. 62 (2), 587-592.

30. Takayama, K., Kurosali, Т., Ikeda, Т.,1993. Mediated electrocatalysis at biocatalyst electrode bnased on a bacterium Gluconobacter industries. J Elecroanalyt. Chem. 356,295-301.

31. Wilkins, J.R., Young, R., Boukin, E., 1978. Multichannel electrochemiocal microbial detection unit. J. Appl. Environ. Microbiol. 35,214-215.

32. Matsunaga, Т., Karube, I., Suzuki, S., 1979. Electrode system for the determination of microbial populations. Appl. Env. Microbiol. 37,117-121.

33. Perez, F.G., Mascini, M., Tothill, I.E., Turner, A.P.F., 1998. Immunomagnetic separation with media flow-injection analysis amperometric detection of viable E.coli 0157. Anal. Chem. 70, 2380-2386.

34. Gegring. A.G., Craword, C.G., Mazenko, R.S., Van Houten, L.J., Brewster, J.D., 1996. Enzyme-linked immunomagnetic electrochemical detection of Salmonella typhimurium. J. Immunol. Methods 195, 15-25.

35. Holland, R.L., Cooper, B.H., Hegelson, N.G.P., Mc Craken, A.W.,1980. Automated detection of microbial growth in blood cultures by using stainless steel electrodes. J.Clin, microbiol. 12, 180-184.

36. Jenkins, S.H., Heineman, W.R., Halsall, H.B., 1988. Extending the detection limit og solid-phase electrochemical enzyme immunoassay to the attomolo level. Anal. Biochem. 168, 292299.

37. Gehring, A.G., Patterson, DI., Si, Т., 1998. Use of a light-addressable sensor for detewction of E. Coli 0157:H7. Anal. Biochem. 258, 293-298.

38. Libby, J.M., wada, H.G., 1989. Detection of Nesseria meningitidis and Yersinia pestis with a novel silicon-based sensor. J Clin. Microbiol, 27,1456-1459.

39. Nakamura, N., Shigematsu, A., Matsunaga, Т., 1991. Electrochemical detection of viable bacteria in urine and antibiotic selection. Biosensors Bioelectron. 6(7), 575-580.

40. Brooks, J.L., Mirhabibollahi, В., Kroll, r.G., 1990. Sensitive enzyme-amplified elecrrical immunoassay for protein A-bearing Staphylococcus aureys in foods. Appl. Environ. Microbiol. 56, 3278-3284.

41. Kim, H.,J.,Bennetto, H.,P., Halablab, M.,A., 1995. A novel liposome-based electrochemical biosensor for the detection ofhaemolutic microorganisms. Biotechnol. Techn. 9(6), 389-394.

42. Brewster, J.D., Gehring, A.G., Mazenko, R.S., Vamhouten, L. J.,Crawford, С J.,1996. Immunoelectrochemical assays for bacteria: use of epifluorescence microscopy in development of an assay for Salmonella. Anal. Chem. 68 (23), 4153-4159.

43. Rispon, J., Ivnitski, D., 1997. An amperometric enzyme-channeling immunosensor. Biosensor Bioelectron. 12 (3), 195-204.

44. Rispon, J., Ivnitski, D., 1996. Amperometric enzyme-channeling immunosensor., Ann. NY Acad.Sci. 799, 508-513.

45. Abdel-Hamid, I., Ivnitski, D., atanasov, P., wilkins, E., 1998a. Fast amperometrci assay for E.coli 0157:H7 using partially immersed immunoelectrodes. Electroanalysis 10(11), 758-763.

46. Clark, C.r., Hines, k.K., Mallia, a.K., 1993. 96-Well apparatusand method for use in enzyme-linked immunofiltration assay. Biotechnol. Tech. 7,461-466.

47. Paffard, S.,M.,Miles, R.,J,,Clark, C.,R., Price,R.G., 1996. A rapid and sensitive enzyme-linked immunofilter assay for whole bacterial-cells. J. Immunol. Methods 192 (1-2), 133-136.

48. Bouvrette, P., Luong, J.H.T.,1995. Development of a flow-injection analysis immunosensor for the detection of E.coli. Intl. J. Food Microbiol. 27 (2-3), 129-137.

49. Brewster, J.D., Mazenko, R.S., 1998. Filtration capture and immunoelectrochemical detection for rapid assay of E.coli 0157:H7. J. Immunol. Methods 211 (1-2), 1-8.

50. Schmid, R.D. (ed), 1991/ Flow injection analysis based on enzymes or antibodies. GBF Monographs, vol. 14. Weinheim, Grmany.

51. Ding, Т., Bilitewski, U., Schmid, R.,D., Korz, D.,J., Sanders, E.,A.,1993. Control of microbial activity by flow injection analysis during high cell density cultivation of E. Coli. J Biotechnol. 27,143-157.

52. Abdel-Hamid, I., Ghindidlis, A.L., Atanasov, P., Wilkins,m E., 1998b. Development of a flow-through immunoassay system. Sensors Actuators b 49 (3), 202-210.

53. Abdel-Hamid, I., Ghindidlis, A.L., Atanasov, P., Wilkins,. E., 1999a. Flow-through immunofiltration assay system for rapid detection of E.coli 0157:H7. Biosensors Bioelectronics 14, 309-316.

54. Tenover,F.,C., 1988. Diagnostic Dexyribonikcleic acid probes for infections diseases. Clin. Microbiol. Rev. 1, 82.

55. Tretjen, M., Fung, D.Y.C., 1995. Salmonella and food safety. Crit. Rev. Microb. 21, 53-83.

56. Zhai, J.H., Cui, H., Yang, R.F., 1997. DNA-based biosensors. Biotechnol. Adv. 15(1), 43-58.

57. Feng, P., 1992. Commercial assay systems for detecting food borne Salmonella a review. J. Food Protect. 55, 927-934.

58. Шипулина О.Ю., Шахгильдян В.И., Шипулин Г.А., Кравченко А.В., Серебровская Л.В., Покровский В.В. //Полимеразная цепная реакция в диагностике цитомегаловирусной инфекции у ВИЧ инфицированных пациентов. Вопр. Вирусол. 1998; 2:91-5.

59. Jones, D.D., Law, R., Bej, A.K., 1993. Detection of Salmonella in oysters using polymerase chain reactions and gene probes. J. Food Sei. 58,1191-1193.

60. Mikkelsen., S.R., 1996. Electrohemical biosensors for DNA sequence detection. Electroanalysis 8(1), 15-19.

61. Бахшиев Н.Г. // Введение в молекулярную спектроскопию: Учеб. Пособие.- 2-е изд. Испр. И доп. JL: Изд-во Ленингр. Ун-та, 1987. 216 с.

62. Lakowicz, Joseph R, Principles of fluorescence spectroscopy/ Joseph R. Lakowicz. 2nd ed.

63. JI.B. Левшин, A.M. Салецкий. // Оптические методы исследования молекулярных систем 4.1. Молекулярная спектроскопия. М.: Изд-во МГУ, 1994 - 320 с.

64. Климков Ю.М. // Основы расчета оптико-электронных приборов с лазерами. М.: Сов. Радио, 1978.-264 с.

65. Лёвшин Л.В., Салецкий А.М. // Люминесценция и ёё измерения: Молекулярная люминесценция. М.: Изд-во МГУ, 1989. - 272 с.

66. Ишанин иГ.Г. Э.Д. Панков, В.П. Челибанов. // Приемники излучения. СПб.: Изд-во Папирус, 2003. - 527 с.

67. Аксиненко М.Д. // Приемники оптического излучения. Москва. 1987 г.

68. Воробьев А.В., Быков А.С., Пашков Е.П. , Рыбакова A.M.// Микробиология: Учебник. -2-е изд., перераб. И доп. М.: Медицина, 2003. - 336 с.

69. Королюк A.M. // Медицинская Микробиология, Санкт-Петербург, ЭЛБИ-СПб, 2002 г.-267 с.

70. Герасимович А.И. // Математическая статистика 2-е изд. М.: Высшая школа, 1983.- 279 с.

71. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика М.: Высшая школа, 2000. - 479 с.

72. Поскачей А.А., Чубаров Е.П. // Оптико-электронные системы измерения температуры. -2-е изд., перераб. И доп. М.: Энергоатомиздат, 1988. - 248 с.

73. Якушенков Ю.Г.// Теория и расчет оптико-электронных приборов. М. Машиностроение, 1989 г.-ЗбО стр.

74. Мосягин Г.М. и др. //Теория оптико-электронных систем: Учебник для студентов вузов по оптическим специальностям / Г.М. Мосягин, В.Б. Немтинов, Е.Н. Лебедев. М.: Машиностроение, 1990.-432 с.

75. Тихонов В.И., Харисов В.Н.,// Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем: Учеб пособие для вузов. М.: Радио и связь, 1991.- 68 с.

76. Горелик А.Л., Скрипкин В.А.// Методы распознавания: Учеб. Пособие для вузов. 3-е изд., перераб. И доп. - М.: Высш. Шк., 1989. - 232 с.

77. Порфирьев Л.Ф.// Основы теории преобразования сигналов в оптико-электронных системах. Учебник для студентов приборостроительных специальностей вузов. Л.: Машиностроение, Ленингр. Отд-ние, 1989. - 387 с.