| 表面增强拉曼光谱与卷积神经网络用于耐甲氧西林金黄色葡萄球菌 的快速检测 |
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| 引用本文： | 王澍,董浩,桑瑶烁,张龙,李志刚,刘勇,汪崇文,顾兵. 表面增强拉曼光谱与卷积神经网络用于耐甲氧西林金黄色葡萄球菌 的快速检测[J]. 临床检验杂志, 2022, 0(2): 81-86 |
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| 作者姓名： | 王澍 董浩 桑瑶烁 张龙 李志刚 刘勇 汪崇文 顾兵 |
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| 作者单位： | 中国科学院合肥物质科学研究院;安徽农业大学;广东省人民医院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金面上项目(82072380),合肥物质科学研究院医疗器械监管专项(YZJJ2021-J-YQ4)资助,安徽省自然科学基金(1908085QB85)。 |
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| 摘 要： | ![]()
目的 建立一种联合表面增强拉曼散射（SERS）与卷积神经网络（CNN）的方法，用于耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）和对甲氧西林敏感金黄色葡萄球菌（MSSA）的准确鉴定。方法 合成带正电的纳米银颗粒（AgNPs+）作为SERS基底，测量MRSA和MSSA的SERS指纹谱并制作数据集，构建浅层一维CNN网络并在该数据上训练生成MRSA/MSSA二分类模型。结果 合成的AgNPs+能够通过静电引力紧密地吸附在细菌菌体表面并产生显著的SERS效应，在654、731 cm-1等7个波段均有明显的拉曼峰被增强出。提出的SERS-CNN方法用于MRSA和MSSA检测的准确率超过94.5%,重现性小于5%,检测灵敏度达到102 cells/mL。结论 建立的联合SERS与CNN的方法可用于MRSA的准确检测。
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| 关 键 词： | 拉曼光谱 表面增强拉曼散射 金黄色葡萄球菌 耐甲氧西林金黄色葡萄球菌 正电纳米银颗粒 卷积神经网络 |
| 收稿时间： | 2021-07-28 |
Rapid identification of methicillin-resistant staphylococcus aureus using surface-nhanced Raman spectroscopy and convolutional neural network |
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| Abstract: | ![]()
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| Keywords: | Key words: Raman spectroscopy surface-enhanced Raman scattering Staphylococcus aureus methicllin-resistant Staphylococcus aureus positively charged silver nanoparticle convolutional neural network |
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