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Approche d'apprentissage automatique efficace dans l'écart de prévision de résistance aux antibiotiques

Les gènes sont non seulement naissance traversante héritée. Les bactéries ont la capacité de réussir des gènes entre eux, ou sélectionnez-les de leur environnement, par un transfert de gène horizontal appelé de processus, qui est un coupable important dans l'écart de la résistance aux antibiotiques.

Apprentissage automatique utilisé par chercheurs de Cornell pour trier des organismes par leurs fonctionnements et pour employer cette information pour prévoir avec l'exactitude presque parfaite comment des gènes sont transférés entre eux, une approche qui pourrait potentiellement être employée pour arrêter l'écart de la résistance aux antibiotiques.

Le papier de l'équipe, des « fonctionnements prévoient le transfert de gène horizontal et l'émergence de la résistance aux antibiotiques, » 22 octobre publié en la Science avance. L'auteur important est étudiant au doctorat Hao Zhou.

Les organismes fondamentalement peuvent acquérir des gènes de résistance d'autres organismes. Et ainsi elle aiderait si nous connaissions avec quels organismes les bactéries mélangeaient, et non seulement cela, mais nous pourrait figurer à l'extérieur ce que sont les facteurs pilotants qui impliquent des organismes dans ce transfert. Si nous pouvons figurer à l'extérieur qui mélange des gènes avec qui, alors peut-être il donnerait l'analyse dans la façon dont ceci se produit réellement et réglez probablement même ces procédés. »

Ilana Brito, professeur adjoint et le camarade de corps enseignant de Sesquicentennial de famille de Mong en génie biomédical dans l'université de l'ingéniérie, et l'auteur supérieur du papier

Beaucoup de traits nouveaux sont partagés par le transfert de gène. Mais les scientifiques n'ont pas pu déterminer pourquoi quelques bactéries s'engagent dans le transfert de gène alors que d'autres ne font pas.

Au lieu d'évaluer différentes hypothèses, l'équipe de Brito a examiné aux génomes de bactéries et à leurs fonctionnements variés - qui peuvent s'échelonner de la réplication de l'ADN à métaboliser des hydrates de carbone - afin de recenser les signatures qui indiquent « qui » échangeaient des gènes et ce qui pilotait ces réseaux d'échange.

L'équipe de Brito a employé plusieurs modèles d'apprentissage automatique, qui ont taquiné à l'extérieur différents phénomènes inclus dans les caractéristiques. Ceci leur a permis de recenser les réseaux multiples de différents gènes de résistance aux antibiotiques, et en travers des tensions du même organisme.

Pour l'étude, les chercheurs concentrés sur des organismes liés à la saleté, les centrales et les océans, mais leur modèle est également bien adapté pour examiner les organismes et les agents pathogènes humain-associés, tels que le baumannii d'acinétobactérie et l'Escherichia coli, et dans les environnements localisés, tels que le microbiome de l'intestin d'une personne.

Ils ont trouvé que les modèles d'apprentissage automatique étaient particulièrement efficaces une fois appliqués aux gènes de résistance aux antibiotiques.

« Je pense qu'un des grands traiteurs ici est que le réseau de l'échange bactérien de gène - particulièrement pour la résistance aux antibiotiques - est prévisible, » Brito a dit. « Nous pouvons le comprendre en regardant les caractéristiques, et nous pouvons faire mieux si nous regardons réellement le génome de chaque organisme. Ce n'est pas un procédé fait au hasard. »

Une des découvertes les plus étonnantes était que la modélisation a prévu beaucoup de transferts possibles de résistance aux antibiotiques entre les bactéries et les agents pathogènes humain-associés qui n'ont pas été encore observés. Ces le probable, pourtant non détectés, des événements de transfert étaient presque exclusifs aux bactéries humain-associées dans le microbiome d'intestin ou le microbiome oral.

La recherche est emblématique du centre récent lancé de Cornell pour la résistance antimicrobienne, accordant Brito, qui sert sur le comité directeur du centre.

« On peut imaginer que si nous pouvons prévoir à comment l'écart de ces gènes, nous pourrait pouvoir interviennent ou choisissent un antibiotique spécifique, dépendant ce que nous voyons dans l'intestin d'un patient, » Brito a dit. « Plus grand, nous pouvons voir où certains types d'organismes sont prévus pour transférer avec d'autres dans un certain environnement. Et nous pensons qu'il pourrait y avoir les objectifs antibiotiques nouveaux dans les caractéristiques. Par exemple, gènes qui pourraient estropier ces organismes, potentiellement, en termes de leur capacité de persister dans certains environnements ou d'acquérir ces gènes. »

Source:
Journal reference:

Zhou, H., et al. (2021) Functions predict horizontal gene transfer and the emergence of antibiotic resistance. Science Advances. doi.org/10.1126/sciadv.abj5056.