A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä
Lipid monitoring of Chlorella vulgaris using non-invasive near-infrared spectral imaging (2024)
Pääkkönen, S., Pölönen, I., Calderini, M., Yli-Tuomola, A., Ruokolainen, V., Vihinen-Ranta, M., & Salmi, P. (2024). Lipid monitoring of Chlorella vulgaris using non-invasive near-infrared spectral imaging. Journal of Applied Phycology, Early online. https://doi.org/10.1007/s10811-024-03397-6
JYU-tekijät tai -toimittajat
![]() | |
![]() | |
![]() | |
![]() |
Julkaisun tiedot
Julkaisun kaikki tekijät tai toimittajat: Pääkkönen, Salli; Pölönen, Ilkka; Calderini, Marco; Yli-Tuomola, Aliisa; Ruokolainen, Visa; Vihinen-Ranta, Maija; Salmi, Pauliina
Lehti tai sarja: Journal of Applied Phycology
ISSN: 0921-8971
eISSN: 1573-5176
Julkaisuvuosi: 2024
Ilmestymispäivä: 04.12.2024
Volyymi: Early online
Kustantaja: Springer Nature
Julkaisumaa: Alankomaat
Julkaisun kieli: englanti
DOI: https://doi.org/10.1007/s10811-024-03397-6
Linkki tutkimusaineistoon: https://doi.org/https://doi.org/10.23729/96494a42-bc7f-4e0f-9310-8ac8babae9b4
Julkaisun avoin saatavuus: Avoimesti saatavilla
Julkaisukanavan avoin saatavuus: Osittain avoin julkaisukanava
Julkaisu on rinnakkaistallennettu (JYX): https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/98940
Tiivistelmä
Microalgal lipids are molecules of biotechnological interest for their application in sustainable food and energy production. However, lipid production is challenged by the time-consuming and laborious monitoring of lipid content in microalgae. This study aimed to predict the lipid content of Chlorella vulgaris cultivations based on non-invasively collected near-infrared (NIR) range hyperspectral data. A gravimetric analysis of total lipids was used as reference data (between 2 and 22% per dry weight) to compare three different models to determining the lipid content. A one-dimensional convolutional neural network and partial least squares models performed at a similar level. Both models could predict the lipid content of Chlorella dry weight with an error of 4%pt (root mean squared error). The index-based linear regression model performed the weakest of the three models, with the error of the prediction being 6%pt. Nile Red staining was used to visualise lipids on a microscope and lipid class analysis to resolve the lipid classes that explained most of the increase in lipids in Chlorella. A SHAP algorithm (SHapley Additive exPlanations) was used to analyse the wavebands of NIR spectra that were important for predicting the total lipid content. The results show that spectral data, when combined with an adequate algorithm, could be used to monitor microalgae lipids non-invasively in a closed system, in a way that has not previously been demonstrated with an imaging system.
YSO-asiasanat: mikrolevät; hyperspektrikuvantaminen; lipidit; koneoppiminen; biotekniikka; kestävä energia
Vapaat asiasanat: hyperspectral imaging; microalgae; lipid content; machine learning; Nile Red staining
Liittyvät organisaatiot
Hankkeet, joissa julkaisu on tehty
- Mikroleväbioteknologian prosessien tehokas integraatio digitaalisten työkalujen avulla (352764)
- Salmi, Pauliina
- Suomen Akatemia
- Kumppanuusmalli - ROBA - Robust Algae Systems
- Salmi, Pauliina
- Business Finland
OKM-raportointi: Kyllä
VIRTA-lähetysvuosi: 2024
Alustava JUFO-taso: 1
- Laskennallinen tiede (Informaatioteknologian tiedekunta IT) LASK
- Solu- ja molekyylibiologia (Bio- ja ympäristötieteiden laitos BIOENV) SMB
- Nanoscience Center (Fysiikan laitos PHYS, JYFL) (Matemaattis-luonnontieteellinen tiedekunta) (Kemian laitos CHEM) (Bio- ja ympäristötieteiden laitos BIOENV) NSC
- Akvaattiset tieteet (Bio- ja ympäristötieteiden laitos BIOENV) WET
- Resurssiviisausyhteisö (Jyväskylän yliopisto JYU) JYU.Wisdom