Machine learning with random subspace ensembles identifies antimicrobial resistance determinants from pan-genomes of three pathogens.

Hyun, Jason C; Kavvas, Erol S; Monk, Jonathan M; Palsson, Bernhard O

Hyun, Jason C; Kavvas, Erol S; Monk, Jonathan M; Palsson, Bernhard O.

Afiliación

Hyun JC; Bioinformatics and Systems Biology Program, University of California, San Diego, La Jolla, California, United States of America.
Kavvas ES; Department of Bioengineering, University of California, San Diego, La Jolla, California, United States of America.
Monk JM; Department of Bioengineering, University of California, San Diego, La Jolla, California, United States of America.
Palsson BO; Department of Bioengineering, University of California, San Diego, La Jolla, California, United States of America.

PLoS Comput Biol ; 16(3): e1007608, 2020 03.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-32119670

Asunto(s)

Biología Computacional/métodos; Farmacorresistencia Bacteriana/genética; Genoma Bacteriano/genética; Antibacterianos/farmacología; Antiinfecciosos; Farmacorresistencia Bacteriana Múltiple/efectos de los fármacos; Escherichia coli/genética; Fluoroquinolonas/farmacología; Humanos; Aprendizaje Automático; Pruebas de Sensibilidad Microbiana; Pseudomonas aeruginosa/genética; Staphylococcus aureus/genética; Secuenciación Completa del Genoma/métodos

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Genoma Bacteriano / Biología Computacional / Farmacorresistencia Bacteriana Tipo de estudio: Clinical_trials Límite: Humans Idioma: En Revista: PLoS Comput Biol Asunto de la revista: BIOLOGIA / INFORMATICA MEDICA Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos

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