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致病性
致病性预测细菌基因组(PaPrBaG)比遗传独特性通过准备在宽范围与已知的致病性动物品种的表型。最后一个深远的致病性和人类宿主被命令不致病的微生物,利用不同的基因组相关元数据标准的基于公约(Carlus et al ., 2017)。逐点相对检查揭示,PaPrBaG有几个有利的情况下分组亲密的临近。特别是,它通常提供了预测,而不同的方法处理无数的测序读可比性较低目前已知的参考基因组。此外,PaPrBaG保持可靠的即使在极低的基因组内含物。巩固PaPrBaG与现有方法进一步提高了期望的结果。一种人工智能技术建立了统一的元素提取了任意林地期望,PaPrBaG。进一步调查汇总的另一个数据集和可靠的致病性细菌的基因组数据,推测利用基于标准的约定。PaPrBaG和其他一些安排和作品的总和方法被广泛尝试对这些信息。突出的是,所有技术实现高精度的麻烦的差事小说物种秩序。令人惊讶的是,PaPrBaG是只有少数几乎没有设备完成强烈期望在一个大的夹杂物的范围。相对于大多数方法,它创建了固体预估基因组内含物低至0.001。在高夹杂物、PaPrBaG认真执行,具体地说,比基于创建的方法。
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