可扩展的de novo分类的抗生素耐药性的Mycobacterium结核病菌
Mohammadali Serajian1, Simone Marini2, Jarno N Alanko3
1Department of Computer and Information Science and Engineering, University of Florida, 1889 Museum Road, Gainesville, Florida 32611, United States.
这项研究介绍了MTB++,一种机器学习工具,用于预测结核病 (TB) 细菌的抗生素耐药性. MTB++准确地识别了耐药性,有助于打击这种全球健康威胁.
科学领域:
- 微生物学 微生物学
- 基因组学就是基因组学.
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 结核病 (TB) 仍然是一个重大的全球卫生挑战,在2019年有超过1000万例病例和140万例死亡.
- 在Mycobacterium结核病 (MTB) 中,抗菌素耐药性 (AMR) 将治疗成功率从85%降至57%.
- 对耐药结核病的治疗选择有限.
研究的目的:
- 开发一个强大的机器学习分类器来预测Mycobacterium结核病 (MTB) 的表型抗生素耐药性.
- 利用全基因组测序和抗生素敏感性测试数据来训练预测模型.
- 提供有关MTB抗生素耐药性的遗传基础的见解.
主要方法:
- 开发了MTB++,一种使用LASSO逻辑回归和随机森林的机器学习方法.
- 使用稀疏矩阵表示来分析来自MTB基因组的超过3.5亿个独特的31-mers.
- 利用紧的数据结构和代方法来有效选基因组特征.
主要成果:
- 对于一线抗生素,MTB++实现了高差别 (F-1分数>80%).
- 在大多数抗生素类别中,分类器表现出高准确性 (F-1评分>75%).
- 特征选择提供了与已知的抗性基因 (MEGARes) 序列相似性的见解.
结论:
- MTB++提供了一个强大的工具,用于预测MTB表型耐药性.
- 这种方法可以帮助结核病治疗的临床决策.
- 公共可用的模型和代码有助于进一步的研究和应用.
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