Yapay sinir ağları kullanarak deniz levreklerinde (Dicentrarchus labrax) hastalığa neden olan patojen bakterilerin tanımlanmadan ayrıştırılması tekniğinin geliştirilmesi

Abstract

Karadeniz'de levreğin (Dicentrarchus labrax) yetiştirme evresi içinde olacak şekilde Haziran-Eylül arası aylık olarak Perşembe İşletmesi'nden 46 balığın böbrek, dalak, karaciğer ve derisinden, bunun yanında kafes suyundan bakteriyel izolasyon yapılmıştır. Toplamda izole edilen 1229 bakteriden rastgele seçilen 508 tanesinin antibiyogram profilleri çıkarılmış ve 397 tanesinin 16s rDNA dizi analizi ile türleri belirlenmiştir. İzole edilen 51 farklı bakteri türünden bölgemizde sıkça, balık patojeni olarak Aeromonas veronii (% 54,7), Vibrio anguillarum (% 6,03) ve Photobacterium damselae subsp. damselae (% 0,75) elde edilmiştir. Çalışmada fenotipik olarak birbirine yakın olan bu üç bakteri türünü ayırt etmek için antibiyotik yanıtlarının kullanım potansiyeli değerlendirilmiştir. Çeşitli antibiyotiklere verilen bakteriyel yanıtlara dayanarak Yapay Sinir Ağları aracılığıyla patojenik bakteriyel türlerin ayrıştırılması için bir yöntem geliştirilmiştir. Her üç bakteri türünü de doğru ayrıştırabilen %100'lük performansa sahip ağlar elde edilmiş ve kullanılabilir bir bilgisayar programı formatına dönüştürülmüştür. Bu çalışmada gerçekleştirilen Yapay Sinir Ağı sınıflandırması, araştırmacılara enfekte balıklarda patojenik bakteri çeşitliliği ve farklılaşması hakkında fikir edinme ve böylece hastalık epizootiği vakalarında daha iyi yönetim stratejileri geliştirmelerine yardımcı olma fırsatı sunabilecektir.