शोधकर्ताओं को विकसित करने के लिए सॉफ्टवेयर खोजने के दवा प्रतिरोधी बैक्टीरिया — ScienceDaily


वाशिंगटन स्टेट यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने विकसित किया है एक आसान करने के लिए उपयोग सॉफ्टवेयर प्रोग्राम की पहचान करने के लिए दवा-प्रतिरोधी जीन में बैक्टीरिया.

कार्यक्रम कर सकते हैं कि यह आसान है की पहचान करने के लिए घातक रोगाणुरोधी प्रतिरोधी बैक्टीरिया में मौजूद है कि पर्यावरण. इस तरह के रोगाणुओं के कारण प्रतिवर्ष 2.8 लाख से अधिक मुश्किल का इलाज करने निमोनिया, खून और अन्य संक्रमण और 35,000 लोगों की मृत्यु अमेरिका में शोधकर्ताओं, पीएचडी सहित कंप्यूटर विज्ञान में स्नातक अबू सईद चौधरी, Shira Broschat के स्कूल में इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान, और डगलस कॉल में पॉल एलन जी स्कूल के लिए वैश्विक पशु स्वास्थ्य, रिपोर्ट पर अपने काम के जर्नल में वैज्ञानिक रिपोर्ट.

रोगाणुरोधी प्रतिरोध (एएमआर) तब होता है जब बैक्टीरिया या अन्य सूक्ष्मजीवों विकसित या जीन के अधिग्रहण है कि सांकेतिक शब्दों में बदलना दवा-प्रतिरोध तंत्र. का कारण है कि बैक्टीरिया staph या स्ट्रेप संक्रमण या रोग जैसे तपेदिक और निमोनिया विकसित की है दवा प्रतिरोधी उपभेदों है कि उन्हें तेजी से कठिन और कभी कभी असंभव है के इलाज के लिए. समस्या की उम्मीद है खराब करने के लिए भविष्य में दशकों के मामले में वृद्धि हुई है, संक्रमण से होने वाली मौतों, और स्वास्थ्य की लागत के रूप में बैक्टीरिया विकसित करने के लिए “चतुरता में मात देना” की एक सीमित संख्या में एंटीबायोटिक उपचार.

“हम की जरूरत करने के लिए उपकरण विकसित करने के लिए आसानी से और कुशलता से भविष्यवाणी रोगाणुरोधी प्रतिरोध है कि तेजी से स्वास्थ्य का खतरा है और आजीविका दुनिया भर के ने कहा,” चौधरी, सीसा लेखक कागज पर.

के रूप में बड़े पैमाने पर आनुवंशिक अनुक्रमण आसान हो गया है, शोधकर्ताओं के लिए देख रहे हैं AMR जीन पर्यावरण में. शोधकर्ताओं में रुचि रखते हैं, जहां रोगाणुओं में रह रहे हैं, मिट्टी और पानी और कैसे वे फैल सकता है और मानव स्वास्थ्य को प्रभावित. जबकि वे कर रहे हैं की पहचान करने में सक्षम जीन के समान हैं कि जाना जाता AMR-प्रतिरोधी जीन, वे शायद रहे हैं लापता जीन प्रतिरोध के लिए लग रही है कि बहुत ही अनोखी से एक प्रोटीन अनुक्रम परिप्रेक्ष्य.

के WSU शोध टीम विकसित एक मशीन सीखने एल्गोरिथ्म का उपयोग करता है कि सुविधाओं की AMR प्रोटीन के बजाय समानता के जीन दृश्यों की पहचान करने के लिए AMR जीन. शोधकर्ताओं का इस्तेमाल किया, खेल के सिद्धांत एक उपकरण है कि प्रयोग किया जाता है कई क्षेत्रों में, विशेष रूप से अर्थशास्त्र, मॉडल करने के लिए रणनीतिक बातचीत के बीच खेल के खिलाड़ियों, जो बारी में मदद करता है की पहचान AMR जीन. का उपयोग अपने मशीन सीखने एल्गोरिथ्म और खेल के सिद्धांत के दृष्टिकोण से, शोधकर्ताओं ने देखा की बातचीत के कई सुविधाओं की आनुवंशिक सामग्री सहित, इसकी संरचना और physiochemical और रचना के गुण प्रोटीन दृश्यों के बजाय बस अनुक्रम समानता है.

“हमारे सॉफ्टवेयर नियोजित किया जा सकता का विश्लेषण करने के लिए metagenomic डेटा अधिक से अधिक गहराई में हो जाएगा की तुलना द्वारा हासिल की सरल अनुक्रम मिलान एल्गोरिदम,” चौधरी ने कहा । “यह हो सकता है एक महत्वपूर्ण उपकरण की पहचान करने के लिए उपन्यास रोगाणुरोधी प्रतिरोध जीन है कि अंततः बन सकता है चिकित्सकीय महत्वपूर्ण है।”

“इस के आधार पर, इस कार्यक्रम में है कि हम वास्तव में कर सकते हैं का पता लगाने AMR में नव अनुक्रम जीनोम,” Broschat कहा. “यह एक तरीका है की पहचान करने के लिए AMR जीन और उनके प्रसार की है कि हो सकता है अन्यथा नहीं पाया गया है. कि वास्तव में महत्वपूर्ण है।”

के WSU टीम माना जाता प्रतिरोध जीन में पाया प्रजातियों के Clostridium, उदर, Staphylococcus, स्ट्रेप्टोकोकसहै , और लिस्टेरिया. इन बैक्टीरिया के कारण कर रहे हैं कई प्रमुख संक्रमण और संक्रामक रोगों सहित staph संक्रमण, भोजन की विषाक्तता, निमोनिया, और जीवन की धमकी कोलाइटिस के कारण सी बेलगाम. वे करने में सक्षम थे, सही रूप में वर्गीकृत प्रतिरोधी जीन के साथ अप करने के लिए 90 प्रतिशत सटीकता.

वे विकसित किया है एक सॉफ्टवेयर पैकेज है कि कर सकते हो आसानी से डाउनलोड की है और अन्य शोधकर्ताओं के लिए देखने के लिए AMR में बड़े पूल की आनुवंशिक सामग्री है । सॉफ्टवेयर भी हो सकता है समय के साथ सुधार. जबकि प्रशिक्षित किया है, पर वर्तमान में उपलब्ध डेटा, शोधकर्ताओं के लिए सक्षम हो जाएगा फिर से ट्रेन के एल्गोरिथ्म के रूप में और अधिक डेटा और दृश्यों उपलब्ध हो जाते हैं.

“आप कर सकते हैं बूटस्ट्रैप और सॉफ्टवेयर में सुधार के रूप में और अधिक सकारात्मक डेटा उपलब्ध हो जाता है,” Broschat कहा.

इस काम के हिस्से में वित्त पोषित द्वारा कार्ल एम Hansen नींव.

कहानी का स्रोत:

सामग्री द्वारा ही प्रदान की जाती वाशिंगटन राज्य विश्वविद्यालय. मूल द्वारा लिखित टीना Hilding. नोट: सामग्री संपादित किया जा सकता है के लिए शैली और लंबाई ।



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