通过FT-IR光谱学对Clostridium botulinumIII组进行基于机器学习的类型识别
Ilenia Drigo1, Angela Guolo1, Alessia Rizzardi1
1SCT2- Laboratory of Treviso, Istituto Zooprofilattico Sperimentale delle Venezie, Fontane di Villorba, Italy.
里埃转换红外光谱法 (FT-IRS) 通过肉毒神经毒素 (BoNT) 基因类型有效地区分了Clostridium botulinum菌株. 这种快速,具有成本效益的方法对疫情调查和常规诊断有很大的希望.
科学领域:
- 微生物学 微生物学
- 频谱学是一种光谱学.
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 肉毒虫病疫情对公众和动物健康构成重大风险.
- 目前用于Clostridium botulinum类型的方法通常耗时且昂贵.
- 快速准确的打字对于流行病学调查和控制措施至关重要.
研究的目的:
- 调查福利埃转换红外光谱 (FT-IRS) 的实用性,以区分基于神经毒素 (BoNT) 编码基因类型的Clostridium botulinum (C. botulinum).
- 评估FT-IRS作为一种流行病学工具,用于对肉毒的疫情进行调查.
- 探索机器学习算法用于C. botulinum类型的应用.
主要方法:
- 使用IR生物型系统 (IRBT) 分析了110种产生肉毒神经毒素的密闭菌株 (BNPC).
- 按照制造商的说明准备样品.
- 使用等级集群分析 (HCA),主要组件分析 (PCA) 和线性差异分析 (LDA) 的相似性分析.
- 使用IRBT软件的人工智能 (AI) 功能开发分类器.
- 使用线性内核的支持向量机 (SVM) 算法的应用.
主要成果:
- 在HCA,PCA和LDA中,根据类型对菌株进行了良好的聚类.
- 类型A,B和F的BNPC与类型C,CD,DC和D明显分开,与全基因组测序 (WGS) 数据保持一致.
- 波数范围为18001500厘米-1显示了C,CD,DC和D类型的最高分辨力.
- 线性SVM在区分BoNT类型时实现了97%的准确性.
- 在C. botulinum typing方面,IRBT系统证明了用户友好和成本效益.
结论:
- 特别是与IRBT系统相结合的FT-IRS是一个有前途的,快速,用户友好的,并且具有成本效益的C. botulinum类型化工具.
- 机器学习算法为BNPC打字提供了一种新的方法.
- 这种方法有可能在日常诊断和对肉毒的疫情监测中得到广泛采用.
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