2019年,世界卫生组织（WHO）公布了全球十大健康威胁,其中6个都与感染性疾病相关,世界公共安全受到了严峻的挑战。病原微生物作为最常见的感染性疾病源头,如何在单细菌水平上实现病原菌的分类鉴定,是感染性疾病预防和治疗的关键。然而,传统的病原微生物分析手段尚存在检测周期长、样品处理繁琐等缺点,难以适应感染性疾病临床诊疗快速检测的需求。因此,迫切需要发展新型、高效的病原微生物单细菌分析方法。本论文以单细菌为研究对象,创新性结合共焦拉曼光谱技术与化学计量法,实现了单细菌水平上病原微生物的快速分类鉴定。本文研究内容主要包括两个部分:1.将共焦拉曼技术应用于单细菌检测及其试验参数优化研究。本文首先对样品基底进行了对比,发现Al材质基底对细菌试验的背景干扰最小。本文分别采用532 nm、633 nm和785 nm的激发波长对单细菌进行检测,实验结果表明532 nm波长的激发光更适用于细菌的拉曼光谱探测。在此基础上,本文从激光强度、曝光时间和物镜倍率等几个方面对单细菌拉曼探测的试验条件进行了全面对比测试,结果表明激光强度、曝光时间和物镜倍率对细菌拉曼光谱的特征峰丰富度和信噪比存在很大影响,经对比分析获得了较好的测试条件。最后,本文以大肠杆菌为例,对单细菌表面增强技术进行了初步探索。2.将化学计量法应用于单细菌拉曼光谱数据的归类识别研究。本文采用机器学习的方式,建立了6种机器学习模型,以分类正确率为评价指标,选出分类识别效果最佳的模型——SVM-linear模型。因此,建立了基于SVM-linear模型的细菌拉曼光谱数据库。最后,本文分析了大肠杆菌存放时间对单细菌拉曼光谱的影响,结果表明,大肠杆菌存放时间对单个完整大肠杆菌的拉曼光谱信号影响较小,在不同保存时间的条件下,SVM-linear模型细菌拉曼光谱数据库中的识别准确率都在90%以上。综上所述,本文在单细菌水平上优化了共焦拉曼光谱检测参数,并将其应用于病原微生物的快速检测,在相当程度上提升了病原微生物快速检测的效率。在此基础上,结合化学计量法,建立了基于SVM-linear模型的细菌拉曼光谱识别算法,实现了大肠杆菌、金黄色葡萄球菌和白色葡萄球菌等几种细菌的准确分类鉴别,为后续进一步开发病原微生物快速检测系统奠定了基础。