【摘 要】
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将机器学习方法用于分析大批量大肠杆菌菌液浓度以及临界低阈值抗生素抑菌效果评价。采用XGBoost机器学习算法,构建金电极上大肠杆菌-NC膜贴附模型,用于检测不同浓度大肠杆菌的电化学阻抗谱。在此基础上,分析不同浓度抗生素硫酸阿米卡星作用于标准浓度大肠杆菌所对应的阻抗谱变化。根据Randles等效电路,使用ZView软件拟合阻抗曲线得到所对应的7个电化学参数,通过主成分分析法,依据选取信息量前90%的原则,提取Rs、CPE-P、CPE-T、R1等4个参数作为XGBoost预测模型输入,分别以菌液浓度、抗生素浓
【机 构】
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杭州电子科技大学自动化学院生物医学工程研究所,杭州电子科技大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61871165,81671038),浙江省科技厅公益计划项目(LGF21H180008)。
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将机器学习方法用于分析大批量大肠杆菌菌液浓度以及临界低阈值抗生素抑菌效果评价。采用XGBoost机器学习算法,构建金电极上大肠杆菌-NC膜贴附模型,用于检测不同浓度大肠杆菌的电化学阻抗谱。在此基础上,分析不同浓度抗生素硫酸阿米卡星作用于标准浓度大肠杆菌所对应的阻抗谱变化。根据Randles等效电路,使用ZView软件拟合阻抗曲线得到所对应的7个电化学参数,通过主成分分析法,依据选取信息量前90%的原则,提取Rs、CPE-P、CPE-T、R1等4个参数作为XGBoost预测模型输入,分别以菌液浓度、抗生素浓
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