Assessing computational predictions of antimicrobial resistance phenotypes from microbial genomes

Abstract The advent of rapid whole-genome sequencing has created new opportunities for computational prediction of antimicrobial resistance (AMR) phenotypes from genomic data. Both rule-based and machine learning (ML) approaches have been explored for this task, but systematic benchmarking is still...

Πλήρης περιγραφή

Αποθηκεύτηκε σε:
Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Κύριοι συγγραφείς: Kaixin Hu, Fernando Meyer, Zhi-Luo Deng, Ehsaneddin Asgari, Tzu‐Hao Kuo, Philipp C. Münch, Alice C. McHardy
Μορφή: Artigo
Γλώσσα:Αγγλικά
Έκδοση: 2024
Διαθέσιμο Online:https://doi.org/10.1093/bib/bbae206
https://academic.oup.com/bib/article-pdf/25/3/bbae206/57405279/bbae206.pdf
Ετικέτες: Προσθήκη ετικέτας
Δεν υπάρχουν, Καταχωρήστε ετικέτα πρώτοι!