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申请/专利权人：广东省科学院微生物研究所(广东省微生物分析检测中心);广东科环生物科技有限公司

摘要：本发明公开了一种结合机器学习和MALDI‑TOFMS的幽门螺杆菌耐药诊断系统。该系统基于我国的HP临床菌株MALDI‑TOFMS蛋白组学数据库，利用LightGBM算法分别构建了菌株对于克拉霉素和左氧氟沙星两种抗生素耐药的机器学习预测模型，模型对于克拉霉素和左氧氟沙星的AUROC分别为0.82和0.86，accuracy分别为0.75和0.72。HP_res_pred通过对HP的多张蛋白指纹图谱数据分别调用模型、智能统计并输出耐药预测结果。与现有技术相比，HP_res_pred系统具有耗时短、成本低、菌株用量少、同时可检测两种药物耐药性、预测准确性高及操作简便等优势，应用前景巨大。

主权项：1.用于诊断幽门螺杆菌菌株对CLR、LVX耐药相关的指纹图谱特征峰区域，其特征在于，所述特征峰区域分别为：1在诊断幽门螺杆菌菌株对CLR的耐药情况时，用于鉴定阳性菌株的特征峰区域具体为：2621～2624Da、7232～7235Da、2801～2804Da、3701～3704Da、3530～3533Da、7004～7007Da、2045～2048Da、3116～3119Da和5024～5027Da；用于鉴定阴性菌株的特征峰区域具体为：3974～3977Da、3029～3032Da、3734～3737Da、5204～5207Da、2156～2159Da、2486～2489Da、3470～3473Da、3257～3260Da、7922～7925Da、4916～4919Da和5588～5561Da；2在诊断幽门螺杆菌菌株对LVX的耐药情况时，用于鉴定阳性菌株的特征峰区域具体为：4208～4211Da、5228～5231Da、2366～2369Da、5198～5201Da、4484～4487Da、4238～4241Da、3473～3476Da、4151～4154Da和5081～5084Da；用于鉴定阴性菌株的特征峰区域具体为：3944～3947Da、5162～5165Da、3149～3152Da、2087～2090Da、2771～2774Da、4916～4919Da、3029～3032Da、7772～7775Da、3869～3872Da、7205～7208Da和3959～3962Da。

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