Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen:
doi:10.22028/D291-43657
Titel: | Machine learning and phylogenetic analysis allow for predicting antibiotic resistance in M. tuberculosis |
VerfasserIn: | Yurtseven, Alper Buyanova, Sofia Agrawal, Amay Ajaykumar Bochkareva, Olga O. Kalinina, Olga V. |
Sprache: | Englisch |
Titel: | BMC microbiology |
Bandnummer: | 23 |
Heft: | 1 |
Verlag/Plattform: | BioMed Central |
Erscheinungsjahr: | 2023 |
DDC-Sachgruppe: | 610 Medizin, Gesundheit |
Dokumenttyp: | Journalartikel / Zeitschriftenartikel |
Abstract: | Antimicrobial resistance (AMR) poses a significant global health threat, and an accurate prediction of bacterial resistance patterns is critical for effective treatment and control strategies. In recent years, machine learning (ML) approaches have emerged as powerful tools for analyzing large-scale bacterial AMR data. However, ML methods often ignore evolutionary relationships among bacterial strains, which can greatly impact performance of the ML methods, especially if resistance-associated features are attempted to be detected. Genome-wide association studies (GWAS) methods like linear mixed models accounts for the evolutionary relationships in bacteria, but they uncover only highly significant variants which have already been reported in literature. |
DOI der Erstveröffentlichung: | 10.1186/s12866-023-03147-7 |
URL der Erstveröffentlichung: | https://bmcmicrobiol.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12866-023-03147-7 |
Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291--ds-436578 hdl:20.500.11880/39118 http://dx.doi.org/10.22028/D291-43657 |
ISSN: | 1471-2180 |
Datum des Eintrags: | 4-Dez-2024 |
Fakultät: | M - Medizinische Fakultät |
Fachrichtung: | M - Medizinische Biometrie, Epidemiologie und medizinische Informatik |
Professur: | M - Prof. Dr. Olga Kalinina |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
Dateien zu diesem Datensatz:
Datei | Beschreibung | Größe | Format | |
---|---|---|---|---|
s12866-023-03147-7.pdf | 1,93 MB | Adobe PDF | Öffnen/Anzeigen |
Diese Ressource wurde unter folgender Copyright-Bestimmung veröffentlicht: Lizenz von Creative Commons