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J-GLOBAL ID：201902282772627665   整理番号：19A1337154

抗生物質の致死性は栄養素の可給性によって影響される:機械学習からの新しい洞察【JST・京大機械翻訳】

Antibiotic Lethality Is Impacted by Nutrient Availabilities: New Insights from Machine Learning

著者 (3件)： Nielsen Jens (BioInnovation Institute, Ole Maaloes Vej 3, DK2200 Copenhagen N, Denmark) ,  Nielsen Jens (Department of Biology and Biological Engineering, Chalmers University of Technology, SE41296 Gothenburg, Sweden) ,  Nielsen Jens (Novo Nordisk Foundation Center for Biosustainability, Technical University of Denmark, DK2800 Kgs. Lyngby, Denmark)
資料名： Cell (Cambridge, Mass.)  (Cell (Cambridge, Mass.))
巻： 177  号： 6  ページ： 1373-1374  発行年： 2019年 
JST資料番号： A0707B  ISSN： 0092-8674  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Cellのこの問題において,Yang,Wrightらは,化学スクリーンから機構的洞察を提供することができる機械学習アプローチを記述する。これらは,大腸菌に対する栄養アベイラビリティが3つの広く使用されている抗生物質に対する致死性にどのように影響するかを明らかにするためにこのアプローチを使用するCopyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *機械学習 ,  大腸菌 ,  *抗生物質 ,  スクリーン ,  *植物利用性 ,  *栄養素 ,  アベイラビリティ
準シソーラス用語： *致死性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 遺伝子の構造と化学  (EC02020U) ,  病原体に作用する抗生物質の基礎研究  (GX05020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 抗生物質 ,  栄養素 ,  可給性 ,  機械学習 ,  洞察