KLEBSIELLA PNEUMONIAE KÖKENLERİNDE KOLİSTİN DİRENCİNİN ÇEŞİTLİ YÖNTEMLERLE İNCELENMESİ VE DİRENCİN MALDI-TOF YÖNTEMİYLE HIZLI SAPTANMASI

Creative Commons License

Küçükbasmacı Ö., İskender S.

DIAGNOSTIC MICROBIOLOGY AND INFECTIOUS DISEASE, cilt.107, sa.4, ss.1-8, 2023 (SCI-Expanded, Scopus)

  • Yayın Türü: Makale / Tam Makale
  • Cilt numarası: 107 Sayı: 4
  • Basım Tarihi: 2023
  • Doi Numarası: 10.1016/j.diagmicrobio.2023.116052
  • Dergi Adı: DIAGNOSTIC MICROBIOLOGY AND INFECTIOUS DISEASE
  • Derginin Tarandığı İndeksler: Science Citation Index Expanded (SCI-EXPANDED), Scopus, Academic Search Premier, Aquatic Science & Fisheries Abstracts (ASFA), BIOSIS, CAB Abstracts, EMBASE, Environment Index, MEDLINE, Veterinary Science Database
  • Sayfa Sayıları: ss.1-8
  • İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa Adresli: Evet

Özet

To date, limited data exist on demonstrating the usefulness of machine learning (ML) algorithms applied to MALDI-TOF in determining colistin resistance among Klebsiella pneumoniae. We aimed to detect colistin resistance in K. pneumoniae using MATLAB on MALDI-TOF database.