Alimlər salmonellaların antibiotiklərə qarşı müqavimətinin sirrini açıblar
Sıçuan Universitetinin alimləri süni intellekt və kvant hesablamalarının imkanlarını birləşdirərək salmonellaların antibiotiklərə qarşı müqavimətini proqnozlaşdırmaq üçün innovativ yanaşma təklif ediblər.
Araşdırma “Engineering” jurnalında dərc olunub.
Salmonella ən çox yayılmış qida patogenlərindən biridir. Onun ştammlarının həm dərmanların həddindən artıq istifadəsi, həm də genetik mutasiyalar nəticəsində yaranan antibiotiklərə artan müqaviməti həssaslıq testləri kimi ənənəvi diaqnostik üsulları səmərəsiz edir.
Tədqiqatın müəllifləri müqavimət əlamətlərinin seçilməsi üçün iki mərhələli sistem təklif ediblər. Onlar əvvəlcə əsas müqavimət genlərini müəyyən etmək üçün statistik üsullardan istifadə edərək süni intellektə əsaslanan SARPLLM alqoritmini hazırlayıblar.
O, salmonellaların genetik məlumatlarını mətn “cümlələrinə” çevirir, daha sonra müqaviməti proqnozlaşdırmaq üçün dil modeli tərəfindən təhlil edilir. Nümunə balanssızlığı ilə mübarizə aparmaq üçün komanda QSMOTEN alqoritmindən istifadə edib.
Eksperimental nəticələr göstərib ki, SARPLLM müxtəlif antibiotiklərə qarşı müqavimətin proqnozlaşdırılmasında mövcud modelləri üstələyib. QSMOTEN alqoritmi həm virtual, həm də fiziki kvant sistemlərində nümunələr arasında oxşarlıqları səmərəli şəkildə müəyyən edir, bioinformatikada kvant hesablamalarının tətbiqi üçün perspektivlər açır.
Müəlliflər vurğulayırlar ki, uğurlara baxmayaraq, texnologiya hələ də problemlərlə üzləşir.
“Gələcəkdə biz əlavə məlumat mənbələrini inteqrasiya etməyi və aparat təminatını təkmilləşdirməyi planlaşdırırıq ki, bu da proqnozların dəqiqliyini və platformanın etibarlılığını artırmalıdır”, - məqalədə deyilir.
Araşdırma “Engineering” jurnalında dərc olunub.
Salmonella ən çox yayılmış qida patogenlərindən biridir. Onun ştammlarının həm dərmanların həddindən artıq istifadəsi, həm də genetik mutasiyalar nəticəsində yaranan antibiotiklərə artan müqaviməti həssaslıq testləri kimi ənənəvi diaqnostik üsulları səmərəsiz edir.
Tədqiqatın müəllifləri müqavimət əlamətlərinin seçilməsi üçün iki mərhələli sistem təklif ediblər. Onlar əvvəlcə əsas müqavimət genlərini müəyyən etmək üçün statistik üsullardan istifadə edərək süni intellektə əsaslanan SARPLLM alqoritmini hazırlayıblar.
O, salmonellaların genetik məlumatlarını mətn “cümlələrinə” çevirir, daha sonra müqaviməti proqnozlaşdırmaq üçün dil modeli tərəfindən təhlil edilir. Nümunə balanssızlığı ilə mübarizə aparmaq üçün komanda QSMOTEN alqoritmindən istifadə edib.
Eksperimental nəticələr göstərib ki, SARPLLM müxtəlif antibiotiklərə qarşı müqavimətin proqnozlaşdırılmasında mövcud modelləri üstələyib. QSMOTEN alqoritmi həm virtual, həm də fiziki kvant sistemlərində nümunələr arasında oxşarlıqları səmərəli şəkildə müəyyən edir, bioinformatikada kvant hesablamalarının tətbiqi üçün perspektivlər açır.
Müəlliflər vurğulayırlar ki, uğurlara baxmayaraq, texnologiya hələ də problemlərlə üzləşir.
“Gələcəkdə biz əlavə məlumat mənbələrini inteqrasiya etməyi və aparat təminatını təkmilləşdirməyi planlaşdırırıq ki, bu da proqnozların dəqiqliyini və platformanın etibarlılığını artırmalıdır”, - məqalədə deyilir.
