Đang tải...
Learning From Limited Data: Towards Best Practice Techniques for Antimicrobial Resistance Prediction From Whole Genome Sequencing Data
Antimicrobial resistance prediction from whole genome sequencing data (WGS) is an emerging application of machine learning, promising to improve antimicrobial resistance surveillance and outbreak monitoring. Despite significant reductions in sequencing cost, the availability and sampling diversity o...
Đã lưu trong:
| Xuất bản năm: | Front Cell Infect Microbiol |
|---|---|
| Những tác giả chính: | , , , , |
| Định dạng: | Artigo |
| Ngôn ngữ: | Inglês |
| Được phát hành: |
Frontiers Media S.A.
2021
|
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7917081/ https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/33659219 https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.3389/fcimb.2021.610348 |
| Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|