近日，我校材料科学与工程学院李长明教授、郭春显教授团队的最新研究成果发表在分析化学领域知名期刊《Trends in Analytical Chemistry》（IF=14.908）上，相关成果题目为《Machine learning-assisted optical nano-sensor arrays in microorganism analysis》。杨健宇博士为第一作者，李长明教授、郭春显教授为通讯作者，我校为第一通讯单位。

该研究系统总结并讨论了用于微生物分析研究的光学阵列传感器的发展及其构筑方法、检测原理，以及机器学习算法在微生物分析和病原菌相关疾病的精准检测等方面的典型应用，为发展智能阵列传感器在微生物分析领域提供了指导，也为病原菌相关疾病的精准预测提供了发展机遇。此研究工作获得了江苏省生化传感与芯片技术工程研究中心、“国家重点研发计划——高能糖电池设计与构建项目”等支持。