近日，華盛頓州立大學的研究人員開發了一種鑒定細菌內部抗生素抗性基因的新方法。
通過使用機器學習和博弈論，研究人員能夠在三種不同類型細菌中尋找抗生素抗性基因，準確度高達93％至99％。相關結果發表在最近的《Scientific Reports》雜志上，文章作者是來自電氣工程和計算機科學學院的Shira Broschat教授。
越來越多的抗生素耐藥性細菌的產生成為日益嚴重的健康問題。近年來，研究人員一直在努力利用基因組測序來鑒定抗生素抗性基因。這種方法可用于鑒定已有的抗生素抗性基因類型，但無法找到新型的耐藥性基因。
（圖片來源：Www.pixabay.com）
在他們的工作中，作者使用博弈論來模擬博弈者之間的戰略互動，以幫助識別抗生素抗性基因。在博弈論中，一個參與者的行為會受到其它參與者的影響，并反過來影響其他參與者的行為。
使用他們的機器學習算法和博弈論方法，研究人員研究了遺傳物質的幾個特征之間的相互作用，包括其結構和蛋白質序列的物理化學，進化和組成特性，而不僅僅是其序列相似性。
Broschat說：“這種新穎的博弈論方法特別強大，在選擇時要根據它們整體上如何協同工作來確定可能的抗性基因，同時還要考慮到功能的相關性和相互依賴性。隨著抗微生物藥耐藥性和可用測序基因組數量的增長，使用機器學習為預測抗生素耐藥性提供了提供新的，更準確的工具。”
資訊出處：Researchers use game theory to successfully identify bacterial antibiotic resistance
原始出處：Abu Sayed Chowdhury, Douglas R. Call, Shira L. Broschat. Antimicrobial Resistance Prediction for Gram-Negative Bacteria via Game Theory-Based Feature Evaluation. Scientific Reports, 2019； 9 (1) DOI: 10.1038/s41598-019-50686-z
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