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机器学习模型预测耐药基因年度变化
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事件综述
2026年10月11日，bioRxiv Genomics发布预印本，研究团队构建机器学习模型，利用常规基因组监测数据预测肺炎克雷伯菌和鲍曼不动杆菌耐药基因在下一年是否会出现新等位基因（出现）或主要等位基因更替（更替）。研究纳入肺炎克雷伯菌2,385个基因-年（331个基因）和鲍曼不动杆菌1,059个基因-年（216个基因）的监测数据。结果显示，该模型在两个菌种中均显著优于基线方法，且对训练集中未见过的基因仍保持预测能力，提示基于常规监测数据的预测框架可为耐药演变提供前瞻性指导。
由模型根据报道生成 · 4 小时前更新
最新进展10月11日 08:00
新模型利用监测数据预测耐药基因明年变化，在两菌种中均优于基线且能泛化至未见基因。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月11日
- bioRxiv Genomics利用基因组监测数据预测肺炎克雷伯菌和鲍曼不动杆菌耐药基因明年的变化
作者构建模型，从常规基因组监测数据预测耐药基因明年是否出现新等位基因（出现）或主要等位基因更替（更替）。在肺炎克雷伯菌（2,385 个基因-年，331 基因）和鲍曼不动杆菌（1,059 个基因-年，216 基因）中，模型均优于基线，且对未见基因也有预测力。
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