Introdução de fundo

Nos últimos anos, os aerossóis biológicos, incluindo esporos de fungos, estão representando uma ameaça crescente para a saúde humana e vegetal, e é urgente monitorá-los e pesquisá-los com precisão. Atualmente, a Europa estabeleceu padrões relevantes baseados em observações artificiais de Hirst, mas, devido às características de consumo de tempo, alta dependência de profissionais, maior influência individual e longos ciclos de publicação de dados, não é possível atender às necessidades de pesquisadores em áreas como medicina, física atmosférica, fitoproteção, etc. Os equipamentos automatizados de monitoramento de bioaerossóis são muito esperados.

A monitorização automatizada dos bioaerossóis depende em grande parte do aprendizado de máquina, no entanto, o trabalho é desafiador devido à diversidade do tamanho das partículas, origem, composição química, e a limitação dos dados de treinamento. Para preencher essa lacuna científica, cientistas da Universidade de Ciências Aplicadas do Noroeste da Suíça, da Universidade Nacional e Kaposistriana de Atenas e da Swisens, forneceram, através de pesquisas científicas e detalhadas, uma descrição abrangente dos métodos práticos de cultivo e coleta de amostras de material de esporos de fúngos, criação de conjuntos de dados de treinamento de aprendizado de máquina, etc., para fornecer referências metodológicas para monitoramento e classificação de fúngos em tempo real para outros instrumentos de contagem de partículas de fluxo de ar, como o SwisensPoleno Jupiter, etc.

Materiais e métodos

O estudo utilizou 17 espécies de fungos da biblioteca de amostras de fungos da Bélgica BCCM / IHEM para pesquisas relacionadas, explorando aspectos-chave como cultura extrapreparatória, colheita de esporos secos, aerossóis, aprendizado de máquina, classificação de medição automática de instrumentos e outros, impulsionando fortemente o progresso no monitoramento automático e identificação de esporos de fungos aerofágicos.

Fungos envolvidos, meios de cultura e dificuldade de obter esporos através do coletor (0 significa menos fácil e 3 significa mais fácil)

O grau de microsignificância da presença de micróbios e/ou outras partículas (Y indica presença e N não).

PAD: resina de glicose de batata; S10: Medio de cultivo diluído.

Esboço de um dispositivo de laboratório que pulveriza esporos de fungos e mede com o SwisensPolemo Jupiter

Imagens holográficas (120x120 μm) de 17 espécies de fungos envolvidos no estudo e dados relativos médios de cada fungo medidos pelo SwisensPoleno Júpiter.

Os 17 esporos de fungos monitorados pelo SwisensPoleno Jupiter:

(A) Matrizes confusas de desempenho de reconhecimento de redes neurais convulsivas treinadas apenas por dados de imagem holográfica;

(B) Matriz confusa de desempenho de identificação de redes neurais convulsivas treinadas por imagens holográficas em combinação com dados de fluorescência.

Conclusões e discussões

Através de experimentos completos,

1) O estudo esclarece que a cultura e a pulverização controlada e eficaz de esporos de fungos são elementos essenciais para a obtenção de conjuntos de dados de amostras para aprendizado de máquina;

2) Demonstrar que a cultura de fúngicos em meio de agar e os esporos de fúngicos maduros no meio de cultura por meio de vaporização de fluxo de ar são a melhor maneira de manter a integridade dos esporos e reduzir a poluição da micita.

Por fim, o estudo espera que o próximo trabalho se concentre na ampliação do conjunto de dados de referência para que abranga mais espécies de fungos, a fim de identificar os esporos de fungos de forma mais precisa e abrangente, fornecendo uma boa implementação técnica para o desenvolvimento dinâmico dos bioaerossóis e seus efeitos na saúde humana e vegetal.

Origem original

2 de junho de 2025 Revista Aerobiologia

Volume 41, páginas 505-525 (2025)