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《中国畜牧兽医学会兽医药理毒理学分会第十五次学术讨论会论文集》2019年
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一种基于人工智能的产碳青霉烯酶细菌的快速鉴定方法

倪卫娜  崔泽华  唐甜  廖晓萍  刘雅红  孙坚  
【摘要】:[目的]近年来,产碳青霉烯酶的肠杆菌科细菌(Carbapenem-producing Enterobacteriace,CPE)的快速传播,成为了一个严峻的临床和公共卫生难题。目前常用的三种碳青霉烯表型筛选方法有Blue Carba试验,碳青霉烯酶失活法(CIM),基于MALDI-TOF MS技术检测碳青霉烯酶。而如今随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的飞速发展,其在生物学研究包括细菌耐药性方面辅助研究拥有一席之地。本研究旨在利用AI技术,结合Blue-Carba,建立一个快速检测产碳青霉烯酶肠杆菌的方法。[方法]碳青霉烯酶肠杆菌检测方法采用优化菌液浓度的Blue Carba方法,采用全自动酶标仪全波长扫描确定最佳检测波长;建立不同的AI模型并比较其稳定性与准确性,确定最佳AI模型;模型进行验证,简化实验方法,并上传至网络,建立网站实验数据共享。[结果]酶标仪最佳检测波长为615 nm和720nm,菌液最适浓度为OD_(600)=1.5,准确率和稳定性最好的AI模型为LSTM模型;采用105株产碳青霉烯酶肠杆菌和39株不产碳青霉烯酶肠杆菌进行测试,AI Blue-Carba可以在15min自动判别菌株是否产碳青霉烯酶,敏感性为99%,特异性为100%。[结论]结合AI技术,可以极大地缩短Blue-Carba的检测时间;建立网站实验数据共享,用户只需上传两个时间点的OD值结果即可判断菌株是否产碳青霉烯酶。
【作者单位】:华南农业大学兽医学院
【分类号】:TP18;R446.5

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