一种结合机器学习和MALDI-TOF MS的幽门螺杆菌耐药诊断系统

本发明公开了一种结合机器学习和MALDI‑TOF MS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‑TOF MS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。