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开发HIV耐药性的预测模型

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开发HIV耐药性的预测模型

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摘要本文提出了一种通过利用基因组数据和人工智能（AI）的预测模型来打击HIV耐药性的新方法。随着抗药性HIV菌株的越来越多的患病率，迫切需要创新的策略来预测和管理抗药性突变，从而优化治疗结果并延长抗逆转录病毒疗法（ART）的疗效。利用基因组学和AI的进步，本研究概述了可以开发预测模型的概念框架，这些框架可以鉴定HIV基因组中潜在的药物抗性突变并为临床决策提供依据。所提出的框架将来自HIV感染的个体的基因组数据与能够在数据中学习复杂模式的AI算法相结合。通过分析从HIV阳性患者获得的基因组序列，该模型旨在识别随着抗药性HIV菌株的越来越多的患病率，迫切需要创新的策略来预测和管理抗药性突变，从而优化治疗结果并延长抗逆转录病毒疗法（ART）的疗效。利用基因组学和AI的进步，本研究概述了可以开发预测模型的概念框架，这些框架可以鉴定HIV基因组中潜在的药物抗性突变并为临床决策提供依据。所提出的框架将来自HIV感染的个体的基因组数据与能够在数据中学习复杂模式的AI算法相结合。通过分析从HIV阳性患者获得的基因组序列，该模型旨在识别

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