A comprehensive machine learning for high throughput Tuberculosis sequence analysis, functional annotation, and visualization
Rattachement africain : bd, fr, Éthiopie, Maroc, pt, sa. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
With human guidance, computers now use machine learning (ML) in artificial intelligence (AI) to learn from data, detect trends, and make predictions. Software can adapt and improve with new information. Imaging scans leverage pattern recognition to predict outcomes, diagnose disorders, and suggest treatments. Tuberculosis (TB) remains the most common bacterial disease affecting humans. The World Health Organisation reported that in 2022, 1.3 million people died from tuberculosis, with the death rate potentially reaching 66% if proper treatment isn't provided. We trained ML-supervised algorithms like XG Boost, Logistic Regression, Random Forest Classifier, Ad- aBoost, and Support Vector Machine to help classify TB patients from large RNA-sequence count data. Such algorithms provided prediction accuracies of 0.963, 0.739, 0.773, 0.866, and 0.866 sequentially. This article highlights feature importance techniques using the ML model, XGBoost, with the highest prediction accuracy of 0.963, identifying significant genes in TB RNA sequence count data. Using key machine learning features, we here identified 20 pathways, 24 gene ontologies, 20 hub genes, and 22 drugs. Next, we applied advanced computational techniques, including pathway analysis, GO, hub-protein and protein-protein interactions (PPI), transcriptomic and miRNA interactions, and drug-protein interactions, to help analyze 100 highly expressed genes.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A comprehensive machine learning for high throughput Tuberculosis sequence analysis, functional annotation, and visualization
- Date Crossref
- 16/07/2025
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Islamic University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Dhaka University of Engineering & Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Université de Technologie de Compiègne pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Bahir Dar University Department of Biology Bahir Dar University, Éthiopie (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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Université Ibn Zohr Maroc (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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Instituto Superior da Maia pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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King Saud University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Engineering and Technology Department of Biomedical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Mechanical Engineering Department of Industrial and Production Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Technology of Compiègne pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Sciences Laboratory of Biotechnology and Natural Resources Valorization Agadir, Maroc (pays nommé en fin d’affiliation)Université ou école supérieure
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Moulay Ismail University of Meknes Department of Biology Moulay Ismail University of Meknes, Maroc (pays nommé en fin d’affiliation)Université ou école supérieure
Islamic University, Dhaka University of Engineering & Technology et Université de Technologie de Compiègne, avec 9 autres affiliations. Pays d’affiliation : Éthiopie, Maroc.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.