Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Understanding and predicting ciprofloxacin minimum inhibitory concentration in Escherichia coli with machine learning

Autor: Pataki B. A., Matamoros S., van der Putten B. C. L., Remondini D., Giampieri E., Aytan-Aktug D., Hendriksen R. S., Lund O., Csabai I., Schultsz C., Janes V., Clausen P., Aarestrup F. M., Koopmans M., Pataki B., Visontai D., Steger J., Szalai-Gindl J. M., Pakseresht N., Rossello M., Silvester N., Amid C., Cochrane G., Pradel F., Westeel E., Fuchs S., Kumar S. M., Xavier B. B., Ngoc M. N., Pasquali F., Petrovska L., Ajayi D., Nielsen E. M., Trung N. V., Hoa N. T., Ishii Y., Aoki K., McDermott P.

Publikováno v: Scientific Reports
Scientific Reports, Vol 10, Iss 1, Pp 1-9 (2020)
Scientific Reports, 10(1):15026. Nature Publishing Group
Pataki, B Á, Matamoros, S, van der Putten, B C L, Remondini, D, Giampieri, E, Aytan-Aktug, D, Hendriksen, R S, Lund, O, Csabai, I, Schultsz, C & COMPARE ML-AMR group, SPS 2020, ' Understanding and predicting ciprofloxacin minimum inhibitory concentration in Escherichia coli with machine learning ', Scientific Reports, vol. 10, no. 1, 15026 . https://doi.org/10.1038/s41598-020-71693-5
Scientific reports, 10(1):15026. Nature Publishing Group

2.AbstractA possible way to tackle the crisis of antimicrobial resistance development is a strict policy when prescribing antibiotics. Thus, it is important that prescriptions are based on antimicrobial susceptibility data to ensure effective treatme

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::1bed87c02836305405fd4127aea01351

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.