换一批基于MALDI-TOF MS与机器学习算法的高毒力肺炎克雷伯菌快速鉴定模型效果评价
Evaluation of rapid identification model of hypervirulent Klebsiella pneumoniae based on MALDI-TOF MS and machine learning algorithm
摘要目的 通过基质辅助激光解析电离飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)结合EX-Smartspec软件,筛选高毒力肺炎克雷伯菌(hvKP)的特征峰,建立快速检测hvKP的模型.方法 基于peg-344、iroB、iuc A、rmp A、prmpA2基因任一阳性或铁载体产量＞30 μg/ml的鉴定标准,前期收集了 89株hvKP和72株经典肺炎克雷伯菌(cKP)菌株,并通过大蜡螟实验验证毒力.利用EX-Smartspec软件和卷积神经网络算法,结合特征峰和聚类分析,构建hvKP和cKP的鉴定模型,为临床提供快速准确的诊断工具.结果 通过MALDI-TOF MS分析,在(3 835±100)ppm处发现hvKP的特征峰.受试者工作特征(ROC)曲线分析表明,曲线下面积(AUC)=0.741在鉴别hvKP中表现最佳.当AUC≥0.089时,模型在区分hvKP与cKP时展现出较高的敏感性(86.41％)(质量分数)、特异性(69.90％)、准确度(78.16％)、阳性预测值(74.17％)和阴性预测值(83.72％).聚类分析进一步验证了模型的分类准确性.此外,分型训练模型在训练和验证阶段均展现高准确率(约0.95和0.90)和低损失值(约0.18和0.30).随机挑取6株hvKP和5株cKP进行验证,通过率100.00％.结论 建立了 hvKP和cKP的鉴定模型,为临床提供了一种快速而准确的诊断工具,从而及时治疗由hvKP引起的感染.
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关键词
高毒力肺炎克雷伯菌基质辅助激光解析电离飞行时间质谱特征峰分型训练鉴定模型Hypervirulent Klebsiella pneumoniaeMALDI-TOF MSCharacteristic peaksClassification train-ingDiagnostic model
栏目名称
DOI
10.11816/cn.ni.2025-241407
发布时间
2025-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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