课题组近期在《Analytical Chemistry》期刊发表论文并入选期刊封面。该文章报道了结合机器学习建模的基质辅助激光解吸电离-质谱技术（MALDI-MS），用于预测抗生素耐药性。

       本文的第一作者为现已毕业的2021级北京理工大学机电学院硕士生高伟博，北京理工大学医学技术学院的李航老师、集成电路与电子学院的张帅龙教授以及计算机科学与技术学院的李爽副教授为本文的通讯作者。

论文网址：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.analchem.4c00741

论文信息：Weibo Gao; Hang Li; Jingxian Yang; Jinming Zhang; Rongxin Fu; Jiaxi Peng; Yechen Hu; Yitong Liu; Yingshi Wang; Shuang Li; Shuailong Zhang. Machine Learning Assisted MALDI Mass Spectrometry for Rapid Antimicrobial Resistance Prediction in Clinicals. Analytical Chemistry,2024