1943 年，两位名叫 Max Delbrück 和 Salvador Luria 的科学家进行了一项实验，证明细菌可以随机突变，独立于外部刺激，例如威胁细菌细胞生存的抗生素。今天，Luria-Delbrück 实验在实验室中被广泛用于不同的目的——科学家们使用这个经典实验来确定微生物突变率。在进行 Luria-Delbrück 实验时，科学家需要高效的计算机算法来从数据中提取可靠的突变率估计值，他们还需要精心设计的软件工具来访问这些复杂的算法。
多年来，开发了多种网络工具，使研究人员能够更轻松地在计算机上输入和分析数据，以提高 Luria-Delbrück 实验的效率和功效。然而，没有现有的网络工具允许科学家访问许多最近开发的算法，这些算法可以从数据中提取更准确的微生物突变率估计值。
德州农工大学公共卫生学院教授 Qi Zheng 博士最近开发了一种名为 webSalvador 的新网络工具，以填补现有网络工具留下的几个空白。在微生物资源公告 (MRA)期刊中，Zheng 解释了 WebSalvador 如何提供许多对细菌突变研究至关重要的理想功能，包括构建置信区间的更准确方法和比较突变率的新方法。
该网络工具还消除了科学家学习编程和软件语言的需要，郑将其描述为使用 Luria-Delbrück 实验解决突变研究中的重要问题的“重要障碍”，例如全球公共卫生头痛的细菌药物抵抗性。
“对于大多数生物学家来说，学习软件语言可能具有挑战性且耗时，”郑说。“借助 webSalvador，生物学家可以轻松输入数据并查看结果。”
提高 Luria-Delbrück 实验的效率和功效很重要，因为它最终可以帮助推进突变研究，这对生命科学的许多分支都至关重要。郑将细菌耐药性作为 Luria-Delbrück 实验最重要的应用之一，并以耐多药结核病为例，其中先进的突变研究至关重要。他称微生物耐药性是一个“广泛存在的全球健康问题”
标签： 抗菌性
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