创新与应用案例

机器学习和博弈论结合 预测细菌耐药性基因准确性高

日期:2019-11-01

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科技日报华盛顿1012日电,美国华盛顿州立大学研究人员开发出一种预测细菌耐药性基因的新方法,通过机器学习和博弈论模型,他们能以93%-99%的准确率,预测3种不同类型革兰氏阴性菌中耐药基因的存在。

研究人员表示,这种新颖的博弈论方法特别强大,其将基因特征的相关性和相互依赖性综合考虑,根据它们在整体上协同工作的能力来识别可能的抗菌素耐药性基因,因而能够鉴定出以前通过简单序列比对方法无法识别的推定抗性基因。随着抗菌素耐药性的增长和现有测序基因组数量的增加,迫切需要开发新的、更准确的耐药基因预测、识别工具,而他们的研究表明,机器学习模型将是一个重要研发方向。

来源:《科技日报》

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