细菌数值鉴定法及鉴定系统的发展

细菌数值鉴定法及鉴定系统的发展邓宾;张蕴丽【摘要】Numericalmethodofbacterialidentificationisoneofprobabilisticidentificationofbacteriawhichgeneratedbythecombinationofmathematicalstatisticsandbacterialidentificationstudies.Bacterialidentificationsystemreliedonthenumericalmethodisgeneratedbythecombinationofbacterianumericaltheory,computertechnologyandautomatictechnology.Thispaperintroducestheconstructionanddevelopmentofbacterialnumericalidentificationmethod,thenlooksforwardthatsoftwarenetworkinganduniversalityarethedevelopmenttrendofbacteriaindentificationsysytem.%细菌数值鉴定法是数理统计学与细菌鉴定学相结合产生的一种细菌概率鉴定方法.细菌数值鉴定系统是细菌数值鉴定理论与计算机技术、自动化技术相结合的产物.本文阐述了细菌数值鉴定法和细菌数值鉴定系统的建立和发展，展望未来随分析软件的网络化，通用性将成为细菌数值鉴定系统发展的新趋势.【期刊名称】《中国医疗设备》【年(卷)，期】2011(026)003【总页数】3页(P57-59)【关键词】细菌;细菌数值鉴定;药敏分析仪;微生物分析仪【作者】邓宾;张蕴丽【作者单位】锦州市中心医院,检验科，辽宁，锦州,121000；辽宁医学院第一附属医院,检验科，辽宁，锦州,121000【正文语种】中文【中图分类】R372;O212细菌数值鉴定法是数理统计学与细菌鉴定学相结合产生的一种细菌概率鉴定方法。它与双歧索弓|法［1］和诊断表［2］法并称为三大传统细菌鉴定方法。细菌数值鉴定法以其快速、鉴定率高、便于实现自动化、商品化、标准化等优点，现已成为临床和食品卫生等领域细菌鉴定的主导方法。1962年Beers和Lockhart提出用概率值［3］来表示某试验在指定细菌分类群中的阳性率，从而将统计学用于细菌鉴定学中。1968年Dybowski和Frankin首次用条件概率法［4］对肠杆菌科细菌进行鉴定，所提出的相对相似百分比PRL(PercentageRelativeLikelihood)和模式分数MLF(ModalLikelihoodFraction)两个数值鉴定参数，为后续的研究奠定了基础。1970年LapageS.P.、BasombS.、WillcoxW.R和CurtisM.A.用相似的概率法对279株新分离的革兰氏阴性杆菌进行鉴定［5］,70%~80%的菌株被正确鉴定，细菌概率鉴定法的价值得到认可。1973年Lapage小组系统地研究和发展了细菌概率鉴定法，并建立了科学的细菌数值鉴定数理模型，Lapage细菌数值鉴定理论［6-7］正式形成。同年Bascomb等［8］用此模型编制了鉴定程式对1079株革兰氏阴性需氧参考菌株进行了鉴定，其中90.8%的发酵菌和82.1%的非发酵菌得到正确的鉴定。API制造商法国生物梅埃公司在Lapage理论的基础上又提出了参数T值(TIndex)和鉴定可信度评价标准［9］，进一步完善了此理论。2.1Lapage理论细菌数值鉴定法以贝叶斯定理(Bayer'sTheory)和Lapage理论为基础，利用由细菌条目(Taxa)、鉴定试验(Tests)、概率(Probabilities)三大要素构成的矩阵为数据源，计算鉴定分值(ID,IdentificationScores)、模式比值(Fm,ModelFrequencies)、T值(T,Tindex)和R值，并将细菌条目ID值按降序排列，参照鉴定信度评价标准来选择最为可能的鉴定结果。ID>99.9%,T>0.75为极好的鉴定；99.8%<ID<99.0%,T>0.75为很好的鉴定；90.9%<ID<98.9%,T>0.25为好的鉴定；80.0%<ID<89.9%,T>0为可接受的鉴定；ID<80.0%为低分辨率,可通过ID累加法或补充试验完成鉴定。ID值即鉴定百分率，是每个细菌条目生化反应的出现概率值与库中所有细菌条目生化反应出现概率值总和的比值，表示每种细菌出现的可能性。T值代表个体(待鉴定菌)与总体(某细菌条目包含的各生物型)的近似值，它越接近1,表明鉴定价值越大。R值是ID值按降序排列后相邻两条目的ID之比，代表首选条目与次选条目的差距，日越大，表明两者之间的差距越大，越有鉴定价值。2.2矩阵的构建对鉴定率的影响矩阵的三大要素构建是否合理对细菌鉴定率的高低起到了关键的作用。Lapage小组在研究中得出以下结论：①理想的矩阵中细菌条目是越广泛越好，但这是不切实际的。因为在扩大其数量的同时，若要保持原有的鉴定率，必须提高试验的数量，同时鉴定成本也会增加，所以应该按矩阵需要服务的范围，如：是为鉴定医学致病菌，还是为鉴定动植物致病菌等目的来选择细菌条目。②试验的选择不仅要考虑其可靠性、易操作性，还要尽量选择鉴别率高的。Lapage小组提供了一个可行的试验选择程序。③矩阵中的概率值必须来自于参考实验室、权威期刊及书籍，以保证数据的科学准确。3.1细菌数值鉴定系统的组成细菌数值鉴定系统是数值鉴定理论与计算机技术、自动化技术相结合的产物，它由试验单元、分析单元和读数仪组成。试验单元是指试验中用到的多项生化反应条或反应板；分析单元是指数值编码索引手册和数值编码分析软件，它完成对数值编码的分析；读数仪可代替人眼，对生化反应结果进行自动判读。3.2计算机和自动化技术的进步推动了分析单元和读数仪的发展从20世纪70年代至今，它经历了用数值编码索引手册进行编码分析的手工阶段;用数值编码软件进行编码分析的半自动阶段；用自动读数仪代替人工读码的全自动阶段；用专家系统辅助分析、修订鉴定结果的智能化阶段四个发展过程。SteelK.J.在1965年提到〃计算机辅助鉴定技术将帮助我们迎接细菌快速鉴定的挑战［10］”。1977年HolmesB.、WillcoxW.R.、LapageS.P.和MalnickH.在API20E鉴定可靠性的研究中得出结论，计算机辅助鉴定明显优于编码手工鉴定［11］，这充分证明了计算机技术在细菌鉴定工作中的价值。它与自动化技术的进步共同推动了分析单元和读数仪的发展，大大提高了细菌数值鉴定系统自动化和智能化的水平。3.3试验单元的发展扩大了细菌鉴定谱，提高了细菌鉴定速度试验单元包含的生化反应是与分析单元中矩阵试验相对应的。细菌鉴定系统制造商一直热衷于选择更为理想的试验及合理的增加试验数目来扩大单个试验单元的菌种鉴定范围。以法国生物梅里埃公司为例，从1970年至今，用于各试验单元的生化反应总和达到近千种。从API鉴定条到ATBID试条，再到VITEK鉴定卡，每试验单元包含的生化反应数目由20项增到60多项。现在VITEKGN鉴定卡能鉴定API20E及API20NE包含的菌种数。国内的相关学者也积极致力于试验单元的研究，哈尔滨的徐迪诚［12-15］，安徽的马筱玲、陈学民［16-18］，武汉的张银旺、付有荣［19］等专家开发的鉴定条/板已覆盖了肠杆菌科、非发酵菌、弧菌科、葡萄球菌属、肠球菌属、链球菌属及厌氧菌等临床致病菌，鉴定能力大大提高。新技术也不断应用于试验单元，使细菌鉴定的速度提高了4~8倍。例如美国德灵公司开发的RNID3鉴定板（RapidGramNegativeIdentificationSystemType3Panel）将荧光技术用于其中，同时结合先进的读数仪MicroscanWalkaway最快可在鉴定板孵育2.5h后得到鉴定结果［20］。3.4国内外细菌数值鉴定系统发展的比较国外在此方面的研究起步较早，先进的Vitek2［21］、MicroscanWalkaway和BDPhoenix［22］等微生物数值鉴定系统现已具有很高的专业化、自动化和智能化的水平。国内的研究从20世纪90年代后开始，起步相对较晚，代表产品有杭州天和HW-138细菌鉴定分析仪［23］、山东鑫科XK-3401自动微生物鉴定及药敏分析系统［24］、湖南天地人TDR-200C自动细菌鉴定/药敏分析系统［25-27］、安徽恒星HX-21细菌鉴定药敏分析仪［28］、珠海迪尔Bact-IST微生物分析仪［29］，它们在以上各方面的性能明显低于国外的水平。首先，国产微生物分析仪所使用的鉴定板/条种类较少，鉴定谱比国外产品窄；其次，国内读数仪均使用比浊和比色技术，鉴定速度相对较慢；特别是专家系统缺少用户自定义功能，软件的自动化和智能化水平相对较低。3.5细菌数值鉴定系统的未来从20世纪70年代至今，几乎所有的制造商均在开发各自独立的细菌数值鉴定系统，不同系统间无法兼容。美国BD公司细菌鉴定仪CRYSTAL首次应用兼容软件，使CRYSTAL不但能分析自己的鉴定板，而且能分析API鉴定条。虽然CRYSTAL未实现完全的通用性，但是它向细菌数值鉴定〃家族”发出了一个信号——通用性分析软件的时代是否将要到来。2008年法国生物梅里埃公司首次推出APIWeb版鉴定系统［30］，网络化分析软件又成为细菌数值鉴定〃家族”的新成员，它能给我们带来什么，它是否能迅猛发展，我们拭目以待。【相关文献】SkermanVBD.AGuidetotheIdentificationoftheGeneraofBacteria[M].Baltimore:TheWilliamsandWilkinsCo.,1959:1-210.CowanST,SteelKJ.Diagnostictablesforthecommonmedicalbacteria[J].J.Hyg.,Camb,1961,59:357.BeersRJ,LockhartWR.Experimentalmethodsincomputertaxonomy[J].Journ-alofGeneralMicrobiology,1962,28:633-640.DybowskW,FranklinDA,Conditionalprobabilityandtheidentificationofbacteria:apilotstudy[J].JournalofGeneralMicrobiology,1968,54:215-229.LapageSP,BascombS,WillcoxWR,etal.Computeridentificationofba-cteria,InAutomation,MechanizationandDataHandlinginMicrobiology[M].E-ditedbyA.BaillieandR.J.Gilbert,SocietyforAppliedBacteriologyTech-nicalSeries,no.4.London:AcademicPress,1970:1-22.WillcoxWR,LapageSP,BascombS,etal.Identificationofbacteriabycomputer:theoryandprogramming[J].JournalofGeneralMicrobiology,1973,77(2):317-330.LapageSP,BascombS,WillcoxWR,etal.ldentificationofbacteriabycomputer:generalaspectsandperspectives[J].JournalofGeneralMicrobiology,1973,77(2):273-290.BascombS,LapageSP,CurtisMA,etal.ldentifi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