| 机器学习方法在预测细菌耐药表型中的应用 |
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| 引用本文： | 邹之宇,张凯英,马士珍,杨璐,陈丝雨,吕艳丽,吴聪明,沈建忠,夏兆飞,王璐,汪洋.机器学习方法在预测细菌耐药表型中的应用[J].中国兽医杂志,2024(5):1-11. |
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| 作者姓名： | 邹之宇 张凯英 马士珍 杨璐 陈丝雨 吕艳丽 吴聪明 沈建忠 夏兆飞 王璐 汪洋 |
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| 作者单位： | 1. 中国农业大学动物医学院兽医公共卫生安全全国重点实验室;2. 中国农业大学动物医学院农业农村部动物源细菌耐药性监测重点实验室;3. 北京市疾病预防控制中心北京市食物中毒诊断与溯源技术重点实验室;4. 中国农业大学动物医学院 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划(2022YFD1800400)； |
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| 摘 要： | 随着我国经济迅速发展和医疗需求不断增长，人医临床、宠物临床和畜牧养殖行业中抗菌药物的使用愈发频繁，导致病原菌耐药问题日趋严峻，造成公共卫生安全隐患。快速、准确的细菌耐药表型检测能够有效指导临床医生对感染性疾病的诊断和治疗，降低由经验用药和不合理用药引发的耐药风险。然而，现有检测技术耗时较长且操作繁琐，难以在临床中推广，种类单一的快速检测试剂等产品又无法满足临床的多元化需求。因而，亟需开发新的技术方法以提供快速鉴定细菌耐药表型的有效解决方案。细菌的组学信息中蕴含大量与细菌耐药表型相关的特征，从中快速、准确地挖掘相关信息能够为快速诊断和治疗提供帮助。机器学习模型在处理复杂结构数据方面有显著优势，在挖掘组学信息工作中展示巨大应用潜力。随着该领域的快速发展，机器学习方法有望为临床快速、准确地预测耐药表型提供技术支持，助力医生诊疗准确性的提升。本综述系统总结了机器学习模型在细菌耐药表型预测领域的研究现状和发展趋势，并比较了不同机器学习方法的特点和性能，同时归纳总结细菌耐药表型预测建模工作所需的关键要素，为后续相关研究提供参考。
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| 关 键 词： | 细菌耐药性 表型预测 机器学习 |
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