摘要目的 基于基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)对脓肿分枝杆菌进行亚种水平鉴定和特征分析.方法 使用Biotyper软件构建脓肿分枝杆菌脓肿亚种和马赛亚种的预测峰谱,实验组和对照组分别以预期最大峰值数70和峰值频率100％构建预测峰谱,对31株未用于构建预测峰谱的脓肿分枝杆菌进行盲测,以评估预测峰谱的鉴定效能;使用Flex-Analysis 软件对脓肿分枝杆菌质谱峰值列表汇总分析,筛选脓肿分枝杆菌不同亚种质谱的特异峰;采用主成分分析(PCA)算法对脓肿分枝杆菌质谱数据进行聚类分析,探索PCA聚类对脓肿分枝杆菌亚种区分的可行性.结果 实验组96.8％(30/31)的菌株被正确鉴定,1株粗糙菌落形态的脓肿分枝杆菌马赛亚种被误识别为脓肿分枝杆菌脓肿亚种;对照组77.4％(24/31)的菌株被正确鉴定,7株脓肿分枝杆菌马赛亚种被错误鉴定或无法识别,实验组鉴定效能显著优于对照组,差异有统计学意义(x2=5.167,P=0.026);脓肿分枝杆菌脓肿亚种具有3个特异峰(m/z 4 001.67、4 386.81和4 963.17),脓肿分枝杆菌马赛亚种也具有3个特异峰(m/z 4 950.48、4 381.78和5 214.90);PCA三维散点图中脓肿分枝杆菌脓肿亚种和马赛亚种数据点相对分散,未出现明显聚集簇;PCA树状图分为6个分支,仅4个分支为单一亚种组成,脓肿分枝杆菌脓肿亚种和马赛亚种最小距离水平值约为0.1.结论 基于MALDI-TOF MS以预期最大峰值数70的方式构建预测峰谱可在亚种水平上准确鉴定脓肿分枝杆菌;使用质谱特异峰区分脓肿分枝杆菌脓肿亚种和马赛亚种具有可行性,而PCA聚类分析不能作为脓肿分枝杆菌脓肿亚种和马赛亚种的鉴别手段.