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Accurate and rapid prediction of tuberculosis drug resistance from genome sequence data using traditional machine learning algorithms and CNN.
Kuang, Xingyan; Wang, Fan; Hernandez, Kyle M; Zhang, Zhenyu; Grossman, Robert L.
Afiliación
  • Kuang X; Center for Translational Data Science, The University of Chicago, Chicago, IL, 60615, USA. kuangx@uchicago.edu.
  • Wang F; Center for Translational Data Science, The University of Chicago, Chicago, IL, 60615, USA.
  • Hernandez KM; Center for Translational Data Science, The University of Chicago, Chicago, IL, 60615, USA.
  • Zhang Z; Department of Medicine, The University of Chicago, Chicago, IL, 60637, USA.
  • Grossman RL; Center for Translational Data Science, The University of Chicago, Chicago, IL, 60615, USA.
Sci Rep ; 12(1): 2427, 2022 02 14.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-35165358
Asunto(s)
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Texto completo: 1 Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Genoma Bacteriano / Tuberculosis Resistente a Múltiples Medicamentos / Farmacorresistencia Bacteriana Múltiple / Exactitud de los Datos / Secuenciación Completa del Genoma / Aprendizaje Profundo / Mycobacterium tuberculosis / Antituberculosos Tipo de estudio: Clinical_trials / Etiology_studies / Incidence_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Sci Rep Año: 2022 Tipo del documento: Article
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Texto completo: 1 Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Genoma Bacteriano / Tuberculosis Resistente a Múltiples Medicamentos / Farmacorresistencia Bacteriana Múltiple / Exactitud de los Datos / Secuenciación Completa del Genoma / Aprendizaje Profundo / Mycobacterium tuberculosis / Antituberculosos Tipo de estudio: Clinical_trials / Etiology_studies / Incidence_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Sci Rep Año: 2022 Tipo del documento: Article