Integration of Bioinformatics and Machine Learning to Characterize Fusobacterium nucleatum's Pathogenicity
Diese Studie integriert Bioinformatik und maschinelles Lernen, um potenzielle Pathogenitätsinseln in *Fusobacterium nucleatum* zu identifizieren und eine mechanistische Hypothese zu formulieren, die hämolysinvermittelte Eisenakquisition über oxidativen Stress und die Modulation des Hippo-Signalwegs mit der Förderung von Krebs in Verbindung bringt.