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

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