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AI帮助科学家在农业环境中预测大肠杆菌抗生素抗性
大肠杆菌（大肠杆菌）是一种生活在动物和人类肠道中的常见细菌，通常用于鉴定环境中的粪便污染。大肠杆菌还可以轻松地发展出对抗生素的抗性，使其成为测试抗菌耐药性的理想生物，尤其是在某些农业环境中，将粪便用作粪便或废水被重复使用。
来源:英国物理学家网首页大肠杆菌（大肠杆菌）是一种生活在动物和人类肠道中的常见细菌，通常用于鉴定环境中的粪便污染。大肠杆菌还可以轻松地发展出对抗生素的抗性，使其成为测试抗菌耐药性的理想生物，尤其是在某些农业环境中，将粪便用作粪便或废水被重复使用。
分析抗菌耐药性的传统实验室方法通常是耗时且劳动密集型的，这使得它们在大规模监测中不切实际。结果，研究人员正在使用全基因组测序（WGS）和预测建模探索更快的方法。
抗菌抗性Marco Marco Christopher Lopez和Pierangeli博士在菲律宾大学 - 迪利曼科学学院的自然科学研究所（UPD-CS NSRI），以及UPD统计学校的Joseph Ryan Lansangan，使用E. coli of Antimical altancy of Antimantability of Antimancor obicirobial national of Antimantance of Antimancor obic obicibial national of Antimant of coli obicob ipance，生物技术信息（NCBI）数据库。
预测模型 遗传数据 实验室测试“我们根据它们在处理生物学和不平衡数据方面的优势选择了这些模型，”维塔尔博士解释说。 “选择这些模型来比较不同学习策略的性能，并确定哪种最适合预测抗生素耐药性。”
抗生素抗性该研究发表在《马来西亚微生物学杂志》上。
已发布 马来西亚微生物学杂志 高维数据研究人员建议包括更多样化的样本类型和数据源（例如宏基因组数据，它是样本中所有微生物的DNA），以更好地理解和预测细菌如何发展抗性。
数据源 更多信息： doi：10.21161/mjm.240650