在日常生活中，饮用水安全常被我们视作理所当然应具备的条件。但事实上，水源污染、极端气候事件以及水处理设施运行的不稳定情况仍时有出现，即便在发达国家亦是如此。

水源中的微生物污染可能在数小时内迅速扩散，传统方法难以实现快速响应。目前部分在线监测手段依赖间接指标，如浊度、pH、电导率或余氯，这些虽然能够反映水处理系统的变化，却无法精确捕捉到微生物群落层面的异常。

传统的水质检测手段，如异养菌平板计数，虽然可靠，却常常需要2至7天的培养时间，难以对突发的微生物污染做出快速响应。

Sadler MC等人结合了流式细胞术与在线算法模型——微生物群落变化检测模型（MCCD），通过提取“细胞指纹”，将微生物群落变化转化为一个量化的异常得分（outlier score），以更早发现异常波动，以期为饮用水安全构建一道智能防线。

MCCD模型的原理

该模型的核心分为两步：
- 步骤一：计算微生物指纹。 研究团队采用了“概率设门（Probability Binning）”算法，在FL1（绿色荧光）和SSC（侧向散射）两个参数空间上将细胞事件空间划分为32个区间。每个区间的事件数大致相同，所形成的指纹向量能全面反映微生物群体的形态分布，而非单一的数量信息。
- 步骤二：最近邻距离计算异常得分。基于已知“正常状态”的参考期指纹数据，模型利用k-近邻算法计算每次新测量数据与参考集的最小距离，作为异常得分。得分越高，代表样本偏离正常微生物群落越远，表明可能存在污染。

两项关键实验验证了模型的效果
1、模拟污染实验：在一项计算机模拟实验中，研究人员将处理后饮用水中的FCM数据与四种病原菌（大肠杆菌、粪肠球菌、铜绿假单胞菌、R. pickettii）的数据按10%、25%、50%的比例“混合”，结果发现：
- 尽管这些掺杂并未造成细胞浓度的显著增加（因为本底波动太大），
- MCCD模型却能线性识别污染程度（R² = 0.98）。

下图可见，模拟污染实验中，只有异常得分（橙线）准确反映病原菌比例的变化，而细胞浓度（蓝线）和HNA%（灰线）则波动不定：



2、真实环境下的污水注入
- 研究人员建立了一个水流系统模型，在1L搅拌容器中持续流入自来水，并以极低比例（<3%）注入处理后的生活污水。监测一周共记录343个样本，MCCD得分在每一次注水后均显著上升，而在对照组（注入自来水）中未观察到波动，进一步证实该模型对低浓度污染也非常敏感（R² = 0.92）。

下图可见，在真实实验污染中，七次污水注入均引发异常得分的显著升高，而细胞浓度和HNA%的变化不明显，很容易被误认为正常波动：



由此可见，MCCD模型的异常得分更具特异性：
不依赖时间顺序，可应对突发异常；
即使污染导致细胞浓度仅轻微提升，也能准确识别；
* 可实现与流式仪器联动，形成实时预警系统。


MCCD模型的另一个优势在于其通用性。作者将其与另一种指纹计算方法PhenoFlow结合，同样能稳定识别污染事件。未来可整合更多生物信息学算法，如高维特征降维、聚类算法，进一步增强指纹的表现力和模型灵敏度。

总体可见，这种可与现有流式细胞仪整合的、自动化、实时、高灵敏度的饮用水微生物监测系统。相比传统方法，不仅提升了预警能力，也为突发事件处置赢得了宝贵时间，避免给人们的生活带来不必要的困扰和影响。

1. 参考文献：Sadler MC, Senouillet J, Kuenzi S, Grasso L and Watson DC (2020) Computational Surveillance of Microbial Water Quality With Online Flow Cytometry. Front. Water 2:586969. doi: 10.3389/frwa.2020.586969

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