Lunaphore und SIB sichern sich Innosuisse-Förderung für die Entwicklung von KI-basierten Assay-Tools
Das Raumbiologie-Unternehmen Lunaphore, eine Marke von Bio-Techne, und SIB haben...
DRIAMS: Eine Datenbank zur Vorhersage von Antibiotikaresistenzen auf Basis der MALDI-TOF-Massenspektrometrie
Vorhersage der klinischen Antibiotikaresistenz
Antimikrobielle Resistenzen wurden von der Weltgesundheitsorganisation zu einer der zehn größten Bedrohungen für die öffentliche Gesundheit der Menschheit erklärt. Um mikrobielle Spezies bei infizierten Patienten zu identifizieren, verlassen sich Kliniker auf MALDI-TOF-Massenspektrometrie und anschließende In-vitro-Experimente. Könnte maschinelles Lernen die klinische Identifizierung resistenter Mikroben beschleunigen? Entdecken Sie die Datenbank, die das Team zu diesem Zweck aufgebaut hat, und die neue Methode, um noch mehr Informationen aus MS-Daten zu gewinnen. Dies dürfte insbesondere für Forscher interessant sein, die sich mit der Anwendung von Algorithmen zur Phänotypprädiktion beschäftigen, insbesondere auf vektoriell dargestellte Daten, die aus verschiedenen Domänen stammen. Der Vortrag wird von Caroline Weis, ehemaliges Mitglied der SIB-Gruppe von Karsten Borgwardt an der ETH Zürich, gehalten. Die in diesem Vortrag diskutierte Arbeit gehört auch zu den SIB Remarkable Outputs des Jahres 2021.
Über die in silico talks-Reihe - Das Neueste aus der Bioinformatik von SIB-Wissenschaftlern
Mit der Online-Reihe in silico talks möchten wir Bioinformatiker, Biowissenschaftler und Kliniker über die neuesten Fortschritte der SIB-Wissenschaftler zu einem breiten Spektrum von Bioinformatik-Methoden, -Forschung und -Ressourcen informieren. Bleiben Sie auf dem Laufenden, erhalten Sie exklusive Einblicke in die neuesten Veröffentlichungen und erfahren Sie, wie diese Fortschritte Ihnen bei Ihrer Arbeit oder Forschung helfen können, indem Sie sich in die in silico talks-Mailingliste eintragen.
Reference(s)
Caroline Weis et al. Direkte Vorhersage der antimikrobiellen Resistenz aus klinischen MALDI-TOF-Massenspektren mithilfe maschinellen Lernens. Nature Medicine, 2022.
