Optofluidique et apprentissage machine pour la biodétection par modes de galerie de microsphères fluorescentes
| Autor: | Dallaire, Louis-Philippe |
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| Jazyk: | francouzština |
| Rok vydání: | 2022 |
| Předmět: | |
| Druh dokumentu: | Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Popis: | Les méthodes actuelles pour détecter et identifier des microorganismes dans un échantillon sont lentes et complexes. Les techniques d'identification bactérienne, par exemple, nécessitent généralement une étape de culture bactérienne, introduisant des délais pouvant dépasser les 48 heures. Dans plusieurs domaines, telles la recherche arctique, la santé et l'industrie agroalimentaire, la lenteur des analyses bactériologiques peut avoir de lourdes conséquences humaines ou financières. Il existe donc un réel intérêt pour la conception de capteurs sensibles permettant d'outrepasser l'étape de culture bactérienne. Par le passé, notre groupe de recherche a développé une technique de biodétection basée sur les modes de galerie de multiples microsphères fluorescentes en suspension libre dans un échantillon. La sensibilité et la robustesse de cette approche permettent d'envisager son intégration dans un biocapteur rapide et portatif. Cependant, la technologie n'est pas assez mature sous sa forme actuelle pour permettre cette intégration. L'objectif de nos travaux de recherche était donc d'intégrer notre technologie dans un système de laboratoire efficace. Pour ce faire, une nouvelle instrumentation optofluidique est proposée. Cette dernière joint un microscope à fluorescence et un système microfluidique conçu pour mélanger une solution de microsphères avec un échantillon contenant des bactéries. Le mélange est réalisé par un micromélangeur utilisant des rainures dont l'orientation et la position sont optimisées pour favoriser la dispersion de particules solides en suspension dans un fluide. Différentes méthodes d'apprentissage machine servant à analyser les modes de galerie de microsphères fluorescentes sont également décrites. En termes de rapidité, ces dernières surpassent de loin l'algorithme IMARI originellement proposé par notre groupe. Au final, l'instrumentation optofluidique et les méthodes d'analyses présentées dans ce mémoire ont permis de détecter la présence de deux types de picocyanobactéries nordiques. Les avancées réalisées pendant la maîtrise confirment donc le potentiel de notre approche et son intégration éventuelle dans un capteur portatif. The detection and the identification of microorganisms in a liquid sample is, more often than not, a slow and complex process. The current bacterial identification methodologies, for instance, typically require bacterial growth on culture media, a step which introduces delays of 48 hours or more. In fields such as arctic research, healthcare or food production, these delays can beget serious human and financial consequences. Thus, there is a growing interest for sensitive biosensors capable of bypassing the bacterial growth step. Our research group as previously presented a biodetection scheme based on the analysis of the whispering gallery modes of multiple fluorescent microspheres free-floating in the solution under test. The sensitivity and the robustness of this approach promote its eventual use in a fast and portable biosensing device. However, under its current form, our technology still lacks the appropiate maturity to be integrated in such a device. The research presented in this thesis thus aimed at integrating our technology in an effective laboratory system. To that end, an improved optofluidic instrumentation is proposed. It joins a fluorescent microscope to a microfluidic chip capabe of mixing a solution of microspheres with a sample containing bacteria. The mixing if achived via a staggered herringbone mixer with a groove orientation optimized to promote the dispersion of solide microparticles in suspension. Several machine learning algorithms are also proposed to analyse the whispering gallery modes of our free-floating fluorescent microspheres. In terms of analysis speed, these methods outperform, by a great margin, the IMARI algorithm previously proposed by our group. In the end, the proposed instrumentation and algorithms were used to sucessfully detect the presence of two types of arctic picocyanobacteria. The contributions presented in this thesis thus confirm the potential of our biodetection scheme and further pave the way towards portable biosensors. |
| Databáze: | Networked Digital Library of Theses & Dissertations |
| Externí odkaz: |
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