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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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一种基于人工智能的产碳青霉烯酶细菌的高效鉴定方法

倪卫娜   崔泽华   唐甜   廖晓萍   刘雅红   孙坚  
【摘要】:[目的]前不久,产碳青霉烯酶的肠杆菌科细菌(Carbapenem-producing Enterobacteriace,CPE)的高效传播,成为了一下严峻的医疗和公共卫生难题。此时此刻常用的三种碳青霉烯表型筛选方法有Blue Carba考试,水晶青霉烯酶失活法(CIM),基于MALDI-TOF MS艺术检测碳青霉烯酶。而今天随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)艺术之敏捷发展,她在社会学研究包括细菌耐药性方面帮助研究拥有一席之地。基金研究旨在利用AI艺术,构成Blue-Carba,树立一个快速检测产碳青霉烯酶肠杆菌的点子。[主意]水晶青霉烯酶肠杆菌检测方法采用优化菌液浓度的Blue Carba主意,使用全自动酶标仪全波长扫描确定最佳检测波长;树立不同之AI模型并比较其稳定性与准确性,确认最佳AI模型;模型进行检查,多极化实验艺术,并上传来至网络,树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,投票率和平稳最好的AI模型为LSTM模型;使用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机动判别菌株是否产碳青霉烯酶,敏感性为99%,主题性为100%。[总结]构成AI艺术,可以极大地缩短Blue-Carba的探测时间;树立网站实验数据共享,我家只需上传来两个日子点的OD值结果即可判断菌株是否产碳青霉烯酶。
【笔者单位】: 江南农业大学兽医学院
【列入号】:TP18;R446.5

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