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于2023年11月23日收到； 2024年3月7日接受；于2024年3月26日发表作者分支：1生物学与生物技术系，意大利帕维亚大学，意大利帕维亚大学； 2 MRC全球传染病分析中心，英国伦敦帝国学院； 3英国欣克斯顿的欧洲生物信息学研究所欧洲分子生物学实验室； 4 Microbiology和病毒学单元，Fondazione Irccs Policlinico San Matteo，意大利帕维亚； 5英国巴斯大学生命科学系米尔纳进化中心； 6 Fondazione Irccs Policlinico San Matteo，意大利帕维亚。*信函：John A. Lees，Jlees@ebi。Ac。UKUK关键字：AMR；抗生素抗性；细菌基因组学； gwas;肺炎；机器学习；麦克风缩写：AMR，抗菌耐药性； BACC，平衡精度； CI，一致性指数； CPFX，环丙沙星； ES，效果大小； fn，假否定； Gen，庆大霉素； GTR，一般时间可逆； GWAS，基因组广泛的关联研究； LD，连锁不平衡； MAF，次要等位基因频率； MEM，MeropeNem； MIC，最小抑制浓度； SNP，单核苷酸多态性； TP，真正的积极； TZP，哌拉西林/tazobactam; WGS，整个基因组测序。数据语句：文章或通过补充数据文件中提供了所有支持数据，代码和协议。本文的在线版本可以使用二十四个支持数据和一个补充表。001222©2024作者
优化机器学习预测肺炎克雷伯氏菌中最小抑制浓度
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