基于机器学习的阻抗系统，实现对抗生素易感细菌的实时识别，采用并行细胞切断

        阻抗细胞术使细菌单细胞的无标记且快速抗生素敏感性检测成为可能。这里提供了一个基于机器学习的阻抗系统，用于评分细菌单细胞对抗生素治疗的表型反应，高通量可达到每分钟超过一千个细胞。与其他阻抗系统不同，系统提供了参考粒子的在线训练方法，因为并行阻抗细胞术可以实时区分参考粒子和目标粒子，并将参考粒子和目标粒子分别标记为训练集和测试集。使用两种不同尺寸（3微米和4.5微米）的聚苯乙烯珠子进行的实验证实了该系统的功能和稳定性。此外，在六小时的药物治疗中，每两小时测量一次抗生素治疗的大肠杆菌细胞。所有结果均成功展示了实时表征单个细胞介电特性变化的能力，识别单个易感细胞，并实时分析异质群体中易感细胞的比例。由于智能阻抗系统能够实时执行所有基于阻抗的粒子表征和识别，它使操作员无需后期处理和数据解读。

       原标题：Machine learning-based impedance system for real-time recognition of antibiotic-susceptible bacteria with parallel cytometry

       通讯作者：Tao Tang

       了解更多国产电转仪就选合肥中科国腾！