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《中华饲养兽医学会兽医药理毒理学分会第十五次学术研讨会论文集》2019年
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机器学习在展望胸膜肺炎放线杆菌耐药性的研讨

刘志昌   彭广辉   容庭   王刚   李书宏   马现永  
【摘要】:目的:细菌耐药性在世界范围内成为抗感染领域的一个很艰难的题材。医疗上成立利用抗菌药物的首要是快速准确地判定病原菌是否对药品敏感。此时此刻,合同的资源性研究方法主要是PCR检测和药品敏感性试验。随着全基因测序的花费不断回落,该技术已逐渐变成科学界研究细菌耐药性的重点技术手段,而利用机器学习方法从全基因水平对细菌耐药表型进行预测已经化为细菌耐药性研究之一种新方法。在机器学习方法中,集覆盖机(The set covering machine,SCM)辩论作为支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的代表算法,使用贪婪算法构建逻辑与(AND)和逻辑或(OR)规则找到能够覆盖所有条件属性集合的一个最小的散文集来开展属性约简,因而拥有一个具有优秀泛化性能的分类方法。基金研究拟采取SCM模型从全基因序列水平快速准确地对细菌的耐药表型进行分类,以期为耐药性的探测及新的耐药基因的意识提供有用之剖析工具。主意:副文献中收集96株胸膜肺炎放线杆菌的全基因测序结果及细菌对四环素、氨苄西林、磺胺异噁唑、甲氧苄啶和恩诺沙星的耐药表型(doi:10.3389/fmicb.2017.00311)。细菌的全基因序列使用Velvet组建成contigs,下一场用Ray Surveyor tool把全路细菌的congtigs剪辑成31个碱基长度的k-mers多少集。k-mers多少集以及细菌耐药表型进一步把机器学习软件Kover (https://github.com/aldro61/kover)打包成一个新的数据集。新的数据集被随机拆分成2/3的散文集用作SCM模型的教练,其它1/3的数目集用作模型测试。为了防止过度拟合,模型采用five-fold交差验证。结果:96株胸膜肺炎放线杆菌中分离有58,19,46,16,6株菌对四环素、氨苄西林、磺胺异噁唑、甲氧苄啶和恩诺沙星耐药;其中分别有8株菌对四种抗菌药物耐药,17株菌对三种抗菌药物耐药,22株菌对两种抗菌药物耐药,18株菌对一种抗菌药物耐药,31对五种药品均敏感。最优的SCM模型对5种药品的教练数据集和测试数据集耐药表型判断的准确性都大于90%,表现模型没有出现过度拟合。Fisher检查结果表明,SCM模型能极鲜明地把5美方药物的灵敏菌和耐药菌进行分类。另外,SCM模型得到的反馈细菌耐药表型的k-mers聚拢可进一步通过BLAST匹配到相应的耐药基因。总结:SCM模型可从全基因组序列水平快速、圆满预测病原细菌对不同药物的资源性,有助于临床用药的取舍、细菌耐药性的探测及新的耐药机制的意识。
【笔者单位】: 甘肃省邮电科学院动物科学研究所
【资本】: 南京市民生科技攻坚计划项目(201903010083)
【列入号】:S852.61;TP181

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