换一批基于MALDI-TOF MS与机器学习算法建立KPC-2型CRKP快速鉴定模型
Establishment of KPC-2 type rapid identification model for CRKP based on MALDI-TOF MS and machine learning algorithms
摘要目的 探讨基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)联合机器学习算法,建立携带KPC-2基因耐碳青霉烯肺炎克雷伯菌(CRKP)的快速鉴定模型.方法 收集2023年1月—2023年12月广东省第二中医院临床住院患者分离的肺炎克雷伯菌(KP)菌株,碳青霉烯酶抑制剂增强试验及PCR法筛选验证得到携带KPC-2基因CRKP菌株.采用质谱配套的EX-Smartspec软件和卷积神经网络算法,结合特征峰分析,构建携带KPC-2基因CRKP和碳青霉烯类敏感肺炎克雷伯菌(CSKP)的鉴定模型,并对模型进行验证.结果 筛选验证得到携带KPC-2基因CRKP菌株110株;质谱的蛋白质聚合峰矩阵分析结果,于4 438.1、6 151.3 m/z处发现携带KPC-2基因CRKP两个特征峰,于 7 317.7 m/z处发现CSKP的1个特征峰,作为携带KPC-2基因CRKP和CSKP的鉴别标志;分型训练建立的模型在训练和内部验证阶段均展现高准确率(约0.97和0.98)和低损失值(约0.05和0.04);选取建模以外的15株KP菌株进行外部验证,携带KPC-2基因CRKP和CSKP的准确率均为100.00％.结论 利用MALDI-TOF MS联合机器学习算法初步建立携带KPC-2基因CRKP快速鉴定模型,为临床快速、合理治疗CRKP和控制医院感染提供依据.
更多相关知识
关键词
基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱机器学习算法肺炎克雷伯菌模型快速鉴定Matrix-assisted laser desorption ionization-time-of-flight mass spectrometryMachine learning algo-rithmKlebsiella pneumoniaeModelRapid identification
栏目名称
DOI
10.11816/cn.ni.2026-251569
发布时间
2026-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
广东省医学科研基金项目（B2023188）
广东省第二中医院科研创新基金项目（SEZYY2023A15）
- 浏览9
- 被引0
- 下载2
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
