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.

Afiliação

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 em En | MEDLINE | ID: mdl-32119670

Assuntos

Biologia Computacional/métodos; Farmacorresistência Bacteriana/genética; Genoma Bacteriano/genética; Antibacterianos/farmacologia; Anti-Infecciosos; Farmacorresistência Bacteriana Múltipla/efeitos dos fármacos; Escherichia coli/genética; Fluoroquinolonas/farmacologia; Humanos; Aprendizado de Máquina; Testes de Sensibilidade Microbiana; Pseudomonas aeruginosa/genética; Staphylococcus aureus/genética; Sequenciamento Completo do Genoma/métodos

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Genoma Bacteriano / Biologia Computacional / Farmacorresistência Bacteriana Tipo de estudo: Clinical_trials Limite: Humans Idioma: En Revista: PLoS Comput Biol Assunto da revista: BIOLOGIA / INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos País de publicação: Estados Unidos

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