AMRColab – a user-friendly antimicrobial resistance detection and visualization tool
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance (AMR) poses a significant threat to global public health, with the potential to cause millions of deaths annually by 2050. Effective surveillance of AMR pathogens is crucial for monitoring and predicting their behaviour in response to antibiotics. However, many public health professionals lack the necessary bioinformatics skills and resources to analyse pathogen genomes effectively. To address this challenge, we developed AMRColab, an open-access bioinformatics analysis suite hosted on Google Colaboratory. AMRColab enables users with limited or no bioinformatics training to detect and visualize AMR determinants in pathogen genomes using a ‘plug-and-play’ approach. The platform integrates established bioinformatics tools such as AMRFinderPlus and hAMRonization, allowing users to analyse, compare and visualize trends in AMR pathogens easily. A trial run using methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) strains demonstrated AMRColab’s effectiveness in identifying AMR determinants and facilitating comparative analysis across strains. A workshop was conducted and feedback from participants indicated high confidence in using AMRColab and a willingness to incorporate it into their research. AMRColab’s user-friendly interface and modular design make it accessible to a diverse audience, including medical laboratory technologists, medical doctors and public health scientists, regardless of their bioinformatics expertise. Future improvements to AMRColab will include enhanced visualization tools, multilingual support and the establishment of an online community platform. AMRColab represents a significant step towards democratizing AMR surveillance and empowering public health professionals to combat AMR effectively.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle