CN115862730B - 一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的系统及方法属于生物信息技术领域。所述系统包括计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序；所述计算机程序被处理器执行时实现一种Exp(‑k)幂值计算方法；所述Exp(‑k)幂值计算方法按下述计算步骤计算：S1：按下述公式I计算k值：公式I：

；S2：求取以自然常数e为底数、以‑k为指数的Exp(‑k)幂值；其中，C1‑C5分别为ramA、sul1、KPC‑1、DHA‑1、bleomycin resistance determinant基因分别在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数。采用本发明的预测方法和预测系统进行克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的预测的准确率约94.7%。

Description

一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的系统及方法

技术领域

本发明属于生物信息技术领域，具体涉及一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的系统及方法。

背景技术

抗生素类药物曾是人类对抗诸多疾病的一个“秘密武器”，19世纪末20世纪初，由于一系列抗生素的发现，人类寿命得以大大提高。近年来，抗生素的不断应用，逐渐出现药物滥用情况，使临床抗生素耐药性和不良反应不断增加，给全球经济带来沉重负担。有效控制抗生素在医疗方面的滥用是应对全球性的抗生素抗性问题的重要环节。

病原微生物是指可以侵犯人体，引起感染甚至传染病的微生物，或称病原体。主要包括细菌、病毒、真菌、寄生虫、支原体、衣原体、立克次氏体、螺旋体等。微生物样品种类繁多。肠道样本包括粪便、粘膜等，液体样本包括尿、血液、脑髓液、唾液、痰、肺泡灌洗液、羊水等，拭子样本包括口腔、生殖道、皮肤等，其他的包括组织、肝脏、眼部、胎盘等。

克雷伯氏菌属（GenusKlebsiella）的拉丁学名为Klebsiella Trevisan，系统分类水平为属（Genus），其为直杆菌，直径：0.3～1.0μm，长0.6～6.0μm。单个、成对或短链状排列，目前已报道的该菌属的菌种（菌株）包括：肺炎克雷伯菌（Klebsiella pneumoniae）、产气克雷伯菌（Klebsiella aerogenes） 、产酸克雷伯菌（Klebsiella oxytoca）、拟肺炎克雷伯菌（Klebsiella quasipneumoniae）、变栖克雷伯菌（Klebsiella variicola）、密歇根克雷伯氏菌（Klebsiella michiganensis）等。

其中，肺炎克雷伯菌（Klebsiella pneumoniae）作为克雷伯氏菌属（GenusKlebsiella）的模式菌种（菌株），在环境中广泛存在，易定植在患者的呼吸道和肠道，引起消化道、呼吸道、血液等多部位感染的常见条件致病菌，是引起人类肺炎的病原菌之一，也是院内常见耐药菌之一。根据第二军医大学的研究，2014—2017年分离的耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌对头孢西丁的耐药率为62.5%（252/403）。

头孢西丁是头霉素类抗生素。 它是由链霉菌StreptomycesLactamdurans产生的头霉素（CephamycinC），经半合成制得的一种新型抗生素。其母核与头孢菌素相似，具抗菌性能也类似，习惯上被列入第二代头孢菌素类中。头孢西丁通过与一个或多个青霉素结合蛋白(PBPs）结合，抑制细菌细胞壁生物合成，从而起抗菌作用，可对革兰氏阴性菌、革兰氏阳性菌和厌氧菌发挥作用。

细菌药物敏感性试验，是目前国内、外临床和实验室最常用的细菌耐药性检测方法，有纸片法、琼脂稀释法、肉汤稀释法、浓度梯度法等，其中除纸片法外，其余方法均可以获得相对精确的药物最低抑菌浓度(minimum inhibitory concentration，MIC)。细菌药物敏感性试验首先需要获得纯培养物，对于难培养及非培养菌无法适用，且耗时较长，有时候难以满足目前临床重症、急症感染的快速诊断和对症治疗的需求。病原微生物传统检测鉴定手段未能满足广覆盖、快速、准确的综合需求，感染病诊疗以经验性、指向性方法为主，临床医患迫切需要创新性的检测方法，更加全面、精准、快速的鉴定感染病原，辅助诊断与合理规范用药治疗，缩短疗程、减少病死率、降低医疗费用。

随着PCR技术、全基因组测序技术、微流控技术、VITEK-2 compact全自动细菌鉴定/药敏系统等新兴技术的推广，针对细菌耐药性检测新技术的探索逐渐深入，多种细菌耐药性检测新技术方法日益成熟。VITEK-2compact全自动细菌鉴定/药敏系统虽然简便快速，但其对菌株的鉴定/药敏评价准确率受样本状态及菌株的培养情况影响，且其使用成本较高。

因此，本领域亟需开发一种可快速准确、成本较低地预测克雷伯氏菌属菌株对头孢西丁敏感性的方法及系统。

发明内容

针对本领域现有技术存在的上述不足和需求，本发明旨在提供一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的系统及方法。

本发明的技术方案如下：

一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的系统，设置有：计算单元；所述计算单元包括：计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序；所述计算机程序被处理器执行时实现一种Exp(-k)幂值计算方法；所述Exp(-k)幂值计算方法包括如下计算步骤：

S1：按下述公式I计算k值：

公式I：

；

S2：求取以自然常数e为底数、以-k为指数的Exp(-k)幂值；

公式I中：

C1为ramA基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数，

C2为sul1基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数，

C3为KPC-1基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数，

C4为DHA-1基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数，

C5为bleomycin resistance determinant基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数。

所述的一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的系统，还设置有：结果输出单元；计算单元将计算出的Exp(-k)幂值输送至结果输出单元，结果输出单元识别Exp(-k)幂值并输出结果；

优选地，所述自然常数e=2.718281828459045。

结果输出单元识别Exp(-k)幂值<1时输出耐药结果R；

结果输出单元识别Exp(-k)幂值≥1时输出敏感结果S；

所述结果输出单元与计算单元之间由数据通路连通，计算单元计算得出的Exp(-k)幂值经数据通路输送至结果输出单元；

优选地，所述敏感结果S指待预测的克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感；所述耐药结果R指待预测的克雷伯氏菌属对头孢西丁耐药。

所述的一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的系统，还设置有：实验单元和数据输入单元；

实验单元与数据输入单元由数据通路连通；实验单元输出实验结果、经数据通路输送至数据输入单元并转换成自变量数据；

所述数据输入单元与计算单元由数据通路连通；自变量数据经数据通路输送至计算单元。

所述自变量数据包括：C1、C2、C3、C4、C5的数值；

优选地，所述实验结果包括：ramA基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数、sul1基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数、KPC-1基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数、DHA-1基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数、bleomycinresistance determinant基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数。

一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的方法，其包括：

S1：按下述公式I计算k值：

公式I：

；

S2：求取以自然常数e为底数、以-k为指数的Exp(-k)幂值；

公式I中：

C1为ramA基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数，

C2为sul1基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数，

C3为KPC-1基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数，

C4为DHA-1基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数，

C5为bleomycin resistance determinant基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数；

Exp(-k)幂值<1对应的预测的结果为克雷伯氏菌属对头孢西丁耐药，Exp(-k)幂值≥1对应的预测的结果为克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感。

所述自然常数e=2.718281828459045；

ramA、sul1、KPC-1、DHA-1、bleomycin resistance determinant基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数通过二代高通量测序方法得出。

基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数=

；

优选地，所述基因组contigs为SPAdes v3.13.0组装软件对测序结果组装获得的最长的contigs片段；

所述基因组contigs深度为SPAdes v3.13.0组装软件计算的基因组contigs的深度；

所述基因所在contigs深度指基因在各个具有该基因拷贝的contigs上的深度之和；

优选地，各个具有该基因拷贝的contigs使用blat（v.36）软件以及diamond（v2.0.4.142）软件对该基因的cds和蛋白序列进行CARD数据库的比对后注释得到；

优选地，基因在各个具有该基因拷贝的contigs上的深度通过SPAdes v3.13.0组装软件计算获得。

本发明的一个方面，提出了一种预测克雷伯菌对头孢西丁药物敏感性的方法。

在本发明中，将获得的微生物样本经过常规处理后，即可进行DNA提取等测序必要环节，经过生物信息学流程分析，得到样本中克雷伯氏菌属预测系统相关特征的状态，将特征状态信息导入系统即可预测样本的药物敏感情况。相比传统方法，具有操作简便、检测时间短、物种鉴定准确等优势。

为了有效判断一个预测系统的性能表现，需要一组没有参与预测系统建立的数据集，并在该数据集上评价预测系统的准确率，这组独立的数据集称为测试集。系统预测效果评价方法包括F1-score、精确率(Precision)、召回率(Recall)及混淆矩阵。

本发明方法还具有如下优点：

本发明利用测试集对系统准确度进行评价，该方法的平均准确度为0.947、F1-score为0.914、召回得分为0.857。本发明一方面受操作人员等主观因素影响小，检测稳定性好；另一方面实现了快速、准确的鉴定感染病原并预测待测样本的药物敏感性，辅助诊断与合理规范用药治疗，而且通量高，降低了医疗费用。

附图说明

图1为本发明一些实施例提供的耐药预测系统的结构示意图（虚线框内）及其工作流程图。

图2为本发明另一些实施例提供的耐药预测系统的结构示意图（虚线框内）及其工作流程图。

具体实施方式

为了便于理解本发明，下面将在实施例中对本发明进行更全面的描述。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。

以下实施例所用试剂，如非特别说明，均为市售可得。

生物材料的来源

本发明实验例使用的170例样本为临床血培养分离的克雷伯氏菌的纯培养，来自中国医学科学院北京协和医院。

所有测试菌株（菌种）均被质谱MALDI-TOF MS鉴定为克雷伯氏菌（学名：克雷伯氏菌属（GenusKlebsiella），拉丁名：Klebsiella Trevisan，系统分类水平：Genus）。

在Illumina Novaseq NGS测序平台中，这些菌株涵盖126例肺炎克雷伯菌（Klebsiella pneumoniae）、20例产气克雷伯菌（Klebsiella aerogenes） 、8例产酸克雷伯菌（Klebsiella oxytoca）、7例拟肺炎克雷伯菌（Klebsiella quasipneumoniae）、6例变栖克雷伯菌（Klebsiella variicola）、3例密歇根克雷伯氏菌（Klebsiella michiganensis），均为已报道的克雷伯氏菌属的菌株（菌种）。

上述菌种或菌株可以从常见的肺炎克雷伯菌肺炎病例中获取，也可以从申请人实验室获取。申请人承诺自本发明申请日起20年内向公众发放菌株用于验证本发明的技术效果。

第1组实施例、本发明的耐药预测系统

本组实施例提供一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的系统。本组所有的实施例都具备如下共同特征：如图1和图2所示，所述预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的系统设置有：计算单元；所述计算单元包括：计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序；所述计算机程序被处理器执行时实现一种Exp(-k)幂值计算方法；所述Exp(-k)幂值计算方法按下述计算步骤计算：

S1：按下述公式I计算k值：

公式I：

；

S2：求取以自然常数e为底数、以-k为指数的Exp(-k)幂值；

公式I中：

C1为ramA基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数，

C2为sul1基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数，

C3为KPC-1基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数，

C4为DHA-1基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数，

C5为bleomycin resistance determinant基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数。

在本发明的一些实施例中，所述自然常数e的取值为2.718281828459045。

在更具体的实施例中，上述各基因均为本领域已报道的基因，具体如下：

ramA基因为“Genetic regulation of the ramA locus and its expression inclinical isolates of Klebsiella pneumoniae”一文记载的ramA基因。

sul1基因为“Co-occurrence of Klebsiella variicola and Klebsiellapneumoniae Both Carrying blaKPC from a Respiratory Intensive Care UnitPatient”一文记载的sul1基因。

KPC-1基因为“Novel Carbapenem-Hydrolyzing b-Lactamase, KPC-1, from aCarbapenem-Resistant Strain of Klebsiella pneumoniae”一文记载的KPC-1基因。

DHA-1基因为“Characterization of a DHA-1-Producing Klebsiellapneumoniae Strain Involved in an Outbreak and Role of the AmpR RegulatorinVirulence”一文记载的DHA-1基因。

bleomycin resistance determinant基因为“Association ofthe EmergingCarbapenemase NDM-1 with a Bleomycin Resistance Protein in Enterobacteriaceaeand Acinetobacter baumannii” 一文记载的bleomycin resistance determinant基因。

在进一步的实施例中，如图1和图2所示，所述的一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的系统还设置有：结果输出单元；所述结果输出单元输出敏感结果或耐药结果；所述敏感结果指待预测的克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感；所述耐药结果指待预测的克雷伯氏菌属对头孢西丁耐药；

Exp(-k)幂值<1时，结果输出单元输出耐药结果R；

Exp(-k)幂值≥1时，结果输出单元输出敏感结果S；

优选地，所述结果输出单元与计算单元之间由数据通路连通；

优选地，计算单元计算得出的Exp(-k)幂值经数据通路输送至结果输出单元。

在更进一步的实施例中，如图1所示，所述的一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的系统还包括：实验单元和数据输入单元；

实验单元与数据输入单元由数据通路连通；实验单元输出实验结果经数据通路输送至数据输入单元并转换成自变量数据；

所述数据输入单元与计算单元由数据通路连通；自变量数据经数据通路输送至计算单元；

在更具体的实施例中，所述数据通路为计算机领域、电子领域的技术人员所熟知的数据传输载体。数据通路选自有线形式或无线形式，例如，可以是有线通路、线路，也可以是无线通路、wifi连接、无线信道等。

优选地，所述自变量数据包括：C1、C2、C3、C4、C5的数值；

优选地，所述实验结果包括：ramA、sul1、KPC-1、DHA-1、bleomycin resistancedeterminant基因分别在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数。

已知基因在已知菌株中的拷贝数，系分子生物学领域、生物信息学领域的技术人员通过常规技术手段（例如测序、生信分析）可以常规获知的。本发明预测系统实验单元输出的实验结果中涉及的ramA、sul1、KPC-1、DHA-1、bleomycin resistance determinant基因均为本领域已报道的基因，其基因信息和一级结构序列可通过NCBI网站或其他已知生物信息学数据库查询。将待预测的克雷伯氏菌属菌株进行全基因组测序即可获知该菌株内各上述基因的拷贝数。

在另一些具体的实施例中，ramA、sul1、KPC-1、DHA-1、bleomycin resistancedeterminant基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数通过二代高通量测序方法得出。

在更具体的实施例中，

；

优选地，所述基因组contigs为SPAdes v3.13.0组装软件对测序结果组装获得的最长的contigs片段；

所述基因组contigs深度为SPAdes v3.13.0组装软件计算的基因组contigs的深度；

所述基因所在contigs深度指基因在各个具有该基因拷贝的contigs上的深度之和；

优选地，各个具有该基因拷贝的contigs使用blat（v.36）软件以及diamond（v2.0.4.142）软件对该基因的cds和蛋白序列进行CARD数据库的比对后注释得到；

优选地，基因在各个具有该基因拷贝的contigs上的深度通过SPAdes v3.13.0组装软件计算获得。

二代高通量测序方法具有本领域技术人员熟知的常规技术含义，而采用二代高通量测序方法获得基因拷贝数是本领域技术人员熟知的常规技术手段。

在一些具体的实施例中，所述基因拷贝数计算的具体方法如下：

使用二代高通量测序方法对菌株进行测序。平均测序深度150x左右，对于克雷伯氏菌属大概的测序量约为1G。利用SPAdes( v3.13.0)组装软件在组装过程中计算获得的contigs深度为标准，定义最长的contigs片段为基因组片段，使用prokka软件（1.14.6）对contigs进行基因预测，获得contigs上所有基因cds以及蛋白序列，分别使用blat（v.36）软件以及diamond（v2.0.4.142）软件对cds和蛋白序列进行CARD数据库的比对，相似度大于90%的序列为阳性序列，获得所有耐药基因的注释结果。contigs上所有基因的拷贝数按公式II计算如下：

公式II：

。

如果一个基因在不同contigs或者同一contigs上有两个或两个以上的基因组拷贝，则最终基因拷贝数等于该基因所有计算拷贝数之和。计算方法示例如下：

假设KPC-1基因在所有contigs上只有一个拷贝，则KPC-1基因的拷贝数为：

。

假设KPC-1基因在一个contigs上有2个拷贝，在其他contigs上没有拷贝，则KPC-1基因的拷贝数为：

。

假设KPC-1基因在一个contig1、contig2上有1个拷贝，在其他contigs上没有拷贝，则KPC-1基因的拷贝数为：

。

在更具体的实施例中，所述结果输出单元、实验单元、数据输入单元均设置有计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序。

在一些实施例中，所述结果输出单元的计算机可读存储介质上的计算机程序被处理器执行时实现Exp(-k)幂值与1的比较大小方法并输出结果；

所述Exp(-k)幂值与1的比较大小方法并输出结果指：

Exp(-k)幂值<1时，结果输出单元输出耐药结果R；

Exp(-k)幂值≥1时，结果输出单元输出敏感结果S。

在另一些实施例中，所述实验单元的计算机可读存储介质上的计算机程序被处理器执行时实现一种基因拷贝数计算方法；

所述一种基因拷贝数计算方法系本领域技术人员熟知的常规技术手段，具体按下述步骤计算：

S1：将SPAdes v3.13.0组装软件计算的基因组contigs的深度取最大值求得基因组contigs；

S2：用blat（v.36）软件以及diamond（v2.0.4.142）软件对某基因的cds和蛋白序列进行CARD数据库的比对后注释得到各个具有该基因拷贝的contigs；

S3：SPAdes v3.13.0组装软件计算获得该基因在各个具有该基因拷贝的contigs上的深度；

S4：求取该基因在各个具有该基因拷贝的contigs上的深度之和得到基因所在contigs深度；

S5：按下述公式计算获得该基因的拷贝数，

。

在一些实施例中，所述数据输入单元的计算机可读存储介质上的计算机程序被处理器执行时实现基因的拷贝数的无量纲化处理。

所述无量纲化处理指：将基因的拷贝数去掉数据量纲或数据单位得到无量纲数值，即，自变量数据。一般而言，基因的拷贝数的数据量纲或数据单位为：拷贝、个或copies。

在另一些实施例中，如图2所示，所述的一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的系统也可以不设置数据输入单元，实验单元直接经数据通路与计算单元连接，可使实验单元计算得到的基因拷贝数或自变量数据直接输入计算单元进行Exp(-k)幂值的计算。

第2组实施例、本发明的肺克菌对头孢西丁耐药预测方法

本组实施例提供一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的方法。本组实施例具备如下共同特征：所述方法包括如下步骤：

S1：按下述公式I计算k值：

公式I：

；

S2：求取以自然常数e为底数、以-k为指数的Exp(-k)幂值；

公式I中：

C1为ramA基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数，

C2为sul1基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数，

C3为KPC-1基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数，

C4为DHA-1基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数，

C5为bleomycin resistance determinant基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数。

Exp(-k)幂值<1对应的预测的结果为克雷伯氏菌属对头孢西丁耐药，Exp(-k)幂值≥1对应的预测的结果为克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感。

上述公式I中，e作为数学常数，是自然对数函数的底数，亦称自然常数、自然底数，或是欧拉数，它是一个无限不循环小数，其具有数学领域普通技术人员通常理解的常规技术含义，其取值约是：e = 2.71828182845904523536...。

在本发明的一些实施例中，所述自然常数e的取值为2.718281828459045。

在一些具体的实施例中，ramA、sul1、KPC-1、DHA-1、bleomycin resistancedeterminant基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数通过二代高通量测序方法得出。

在更具体的实施例中，

；

优选地，所述基因组contigs为SPAdes v3.13.0组装软件对测序结果组装获得的最长的contigs片段；

所述基因组contigs深度为SPAdes v3.13.0组装软件计算的基因组contigs的深度；

所述基因所在contigs深度指基因在各个具有该基因拷贝的contigs上的深度之和；

优选地，各个具有该基因拷贝的contigs使用blat（v.36）软件以及diamond（v2.0.4.142）软件对该基因的cds和蛋白序列进行CARD数据库的比对后注释得到；

优选地，基因在各个具有该基因拷贝的contigs上的深度通过SPAdes v3.13.0组装软件计算获得。

二代高通量测序方法具有本领域技术人员熟知的常规技术含义，而采用二代高通量测序方法获得基因拷贝数是本领域技术人员熟知的常规技术手段。

在一些具体的实施例中，所述基因拷贝数计算的具体方法如下：

使用二代高通量测序方法对菌株进行测序。平均测序深度150x左右，对于克雷伯氏菌属大概的测序量约为1G。利用SPAdes( v3.13.0)组装软件在组装过程中计算获得的contigs深度为标准，定义最长的contigs片段为基因组片段，使用prokka软件（1.14.6）对contigs进行基因预测，获得contigs上所有基因cds以及蛋白序列，分别使用blat（v.36）软件以及diamond（v2.0.4.142）软件对cds和蛋白序列进行CARD数据库的比对，相似度大于90%的序列为阳性序列，获得所有耐药基因的注释结果。contigs上所有基因的拷贝数按公式II计算如下：

公式II：

。

如果一个基因在不同contigs或者同一contigs上有两个或两个以上的基因组拷贝，则最终基因拷贝数等于该基因所有计算拷贝数之和。计算方法示例如下：

假设KPC-1基因在所有contigs上只有一个拷贝，则KPC-1基因的拷贝数为：

。

假设KPC-1基因在一个contigs上有2个拷贝，在其他contigs上没有拷贝，则KPC-1基因的拷贝数为：

。

假设KPC-1基因在一个contig1、contig2上有1个拷贝，在其他contigs上没有拷贝，则KPC-1基因的拷贝数为：

。

实验例、本发明的预测系统和预测方法的性能评价

采用170例临床样本对本发明的预测系统进行评价，170例临床样本的肉汤微量稀释法分类结果和系统预测结果对比如下表1所示。下表中S代表敏感，R代表耐药。

表1

/>

/>

测试结果数据生成混淆矩阵如下表2：

表2

假设TP（True Positive）表示真正例数量，FP（FalsePositive）表示假正例数量，FN（False Negative）表示假反例数量，TN（TureNegative）表示真反例数量。精准度（precision）指被分类器判定正例中的正样本的比重。召回率指的是被预测为正例的占总的正例的比重。准确率(accuracy) 指的是分类器对整个样本判断正确的比重。F1-score是精确率和召回率的调和平均数，最大为1，最小为0。各指标计算结果如下：

。

以上所述实施例仅表达了本发明的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (15)

1.一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的系统，设置有：计算单元和结果输出单元；所述计算单元包括：计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序；其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现一种Exp(-k)幂值计算方法；所述Exp(-k)幂值计算方法包括如下计算步骤：

S1：按下述公式I计算k值：

公式I：

；

S2：求取以自然常数e为底数、以-k为指数的Exp(-k)幂值；

公式I中：

C1为ramA基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数，

C2为sul1基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数，

C3为KPC-1基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数，

C4为DHA-1基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数，

C5为bleomycin resistance determinant基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数；

结果输出单元识别Exp(-k)幂值<1时输出耐药结果R；

结果输出单元识别Exp(-k)幂值≥1时输出敏感结果S。

2.根据权利要求1所述的一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的系统，其特征在于，计算单元将计算出的Exp(-k)幂值输送至结果输出单元，结果输出单元识别Exp(-k)幂值并输出结果。

3.根据权利要求1所述的一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的系统，其特征在于，所述自然常数e=2.718281828459045。

4.根据权利要求1所述的一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的系统，其特征在于，所述结果输出单元与计算单元之间由数据通路连通，计算单元计算得出的Exp(-k)幂值经数据通路输送至结果输出单元。

5.根据权利要求1所述的一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的系统，其特征在于，所述敏感结果S指待预测的克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感；所述耐药结果R指待预测的克雷伯氏菌属对头孢西丁耐药。

6.根据权利要求1-5任一所述的一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的系统，其特征在于，还设置有：实验单元和数据输入单元；

实验单元与数据输入单元由数据通路连通；实验单元输出实验结果、经数据通路输送至数据输入单元并转换成自变量数据；

所述数据输入单元与计算单元由数据通路连通；自变量数据经数据通路输送至计算单元。

7.根据权利要求6所述的一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的系统，其特征在于，所述自变量数据包括：C1、C2、C3、C4、C5的数值。

8.根据权利要求6所述的一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的系统，其特征在于，所述实验结果包括：ramA基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数、sul1基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数、KPC-1基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数、DHA-1基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数、bleomycin resistancedeterminant基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数。

9.一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的方法，其特征在于，包括：

S1：按下述公式I计算k值：

公式I：

；

S2：求取以自然常数e为底数、以-k为指数的Exp(-k)幂值；

公式I中：

C1为ramA基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数，

C2为sul1基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数，

C3为KPC-1基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数，

C4为DHA-1基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数，

C5为bleomycin resistance determinant基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数；

Exp(-k)幂值<1对应的预测的结果为克雷伯氏菌属对头孢西丁耐药，Exp(-k)幂值≥1对应的预测的结果为克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感。

10.根据权利要求9所述的一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的方法，其特征在于，所述自然常数e=2.718281828459045。

11.根据权利要求9所述的一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的方法，其特征在于，ramA、sul1、KPC-1、DHA-1、bleomycin resistance determinant基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数通过二代高通量测序方法得出。

12.根据权利要求11所述的一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的方法，其特征在于，基因在待预测的克雷伯氏菌属菌株中的拷贝数=

。

13.根据权利要求12所述的一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的方法，其特征在于，所述基因组contigs为SPAdes v3.13.0组装软件对测序结果组装获得的最长的contigs片段；

所述基因组contigs深度为SPAdes v3.13.0组装软件计算的基因组contigs的深度；

所述基因所在contigs深度指基因在各个具有该基因拷贝的contigs上的深度之和。

14.根据权利要求13所述的一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的方法，其特征在于，各个具有该基因拷贝的contigs使用blat（v.36）软件以及diamond（v2.0.4.142）软件对该基因的cds和蛋白序列进行CARD数据库的比对后注释得到。

15.根据权利要求13所述的一种预测克雷伯氏菌属对头孢西丁敏感性的方法，其特征在于，基因在各个具有该基因拷贝的contigs上的深度通过SPAdes v3.13.0组装软件计算获得。

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