Decoding resistance: interpretable machine learning to predict ciprofloxacin resistance in Shigella spp
Diese Studie entwickelt ein interpretierbares maschinelles Lernmodell, das auf K-Mer-Features aus Genomdaten basiert, um die Ciprofloxacin-Resistenz bei Shigella-Bakterien präzise vorherzusagen und dabei chromosomale Mutationen sowie plasmidvermittelte Resistenzgene integriert.