Taxonomy-agnostic hyperspectral-morphological phenotyping of fungal pathogen chemical-stress responses using machine learning
Este estudio demuestra que un flujo de trabajo agnóstico a la taxonomía, que integra imágenes hiperespectrales, morfología cuantitativa y aprendizaje automático, puede identificar huellas dactilares de respuesta al estrés químico en aislados de *Colletotrichum* para predecir su origen en el cultivo con una precisión del 86,7%, facilitando así la selección rápida de antifúngicos sin necesidad de secuenciación de ADN.
Baek, I., Lim, S., Lovelace, A., Oh, S., Kazem-Rostami, M., Ngo, H., Kim, M., Meinhardt, L., Kandpal, L., Cha, M., Hwang, C., Ashby, R., Ahn, E.2026-02-17🦠 microbiology