This volume reviews the use of machine learning (ML) to predict antibiotic resistance in pathogens based on gene content and genome composition as data sets comprising hundreds or thousands of pathogen genomes become available. One of the main goals of this work is to promote the use of ML in front-line contexts while simultaneously emphasizing the additional improvements that are required to use these techniques in a secure and confident manner. Given the variety of quantitative and qualitative laboratory indicators of AMR, the issue of what to anticipate is not an easy one.
This book is intended for academia, students of medical science, microbiology, biology, and biotechnology, as well as experts and scientists working in the fields of infectious diseases, government health organizations, and medicine.
Maksa helposti kortilla, Klarnalla, Apple Paylla tai Google Paylla. Etkö ole tyytyväinen? Sinulla on aina 14 päivän palautusoikeus. Lue lisää ehdoistamme. Jos sinulla on kysyttävää, lähetä meille sähköpostia osoitteeseen hello@memmo.org.
Memmo tekee opiskelusta helpompaa – missä päin maailmaa ikinä oletkin. Meillä yhdistät kurssikirjat ja fiksut opiskelutyökalut yhteen paikkaan: tiivistelmät, visat, podcastit ja muistikortit. Ja sitten Ted, opiskelukaverisi, joka vastaa kaikkeen, mitä ikinä mietitkin. Yli 50 000 opiskelijaa opiskelee jo täällä – rakennettu auttamaan sinua oppimaan nopeammin ja stressaamaan vähemmän.