Predicting antibiotic resistance genes and bacterial phenotypes based on protein language models
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Introduction: Antibiotic resistance is emerging as a critical global public health threat. The precise prediction of bacterial antibiotic resistance genes (ARGs) and phenotypes is essential to understand resistance mechanisms and guide clinical antibiotic use. Although high-throughput DNA sequencing provides a foundation for identification, current methods lack precision and often require manual intervention. Methods: We developed a novel deep learning model for ARG prediction by integrating bacterial protein sequences using two protein language models, ProtBert-BFD and ESM-1b. The model further employs data augmentation techniques and Long Short-Term Memory (LSTM) networks to enhance feature extraction and classification performance. Results: The proposed model demonstrated superior performance compared to existing methods, achieving higher accuracy, precision, recall, and F1-score. It significantly reduced both false negative and false positive predictions in identifying ARGs, providing a robust computational tool for reliable gene-level resistance detection. Moreover, the model was successfully applied to predict bacterial resistance phenotypes, demonstrating its potential for clinical applicability. Discussion: This study presents an accurate and automated approach for predicting antibiotic resistance genes and phenotypes, reducing the need for manual verification. The model offers a powerful technical tool that can support clinical decision-making and guide antibiotic use, thereby addressing an urgent need in the fight against antimicrobial resistance.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Predicting antibiotic resistance genes and bacterial phenotypes based on protein language models
- Date Crossref
- 08/09/2025
- Éditeur
- Frontiers Media SA
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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National University of Defense Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Hainan General Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Hainan 301 Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Laboratory of Advanced Biotechnology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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School of Computer pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Hainan Hospital of Chinese PLA General Hospital Department of Stomatology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
National University of Defense Technology, Hainan General Hospital et Hainan 301 Hospital, avec 3 autres affiliations.
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