AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · चिकित्सा और दवा खोज · Nature (computational biology) · 2026-10-22

एंटीबायोटिक प्रतिरोध जीनों की तीव्र खोज हेतु LLM-संचालित एंटीबायोटिक प्रतिरोध डेटासेट और नॉलेज ग्राफ का निर्माण

मूल शीर्षक: LLM-powered construction of antibiotic resistance datasets and knowledge graphs for accelerated antibiotic resistance gene discovery

एंटीबायोटिक प्रतिरोध अनुसंधान में पुराने एनोटेशन, सीमित कवरेज और उच्च फॉल्स-पॉज़िटिव दर को संबोधित करने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक LLM पाइपलाइन विकसित की, जो पूर्ण पेपरों और अनुपूरक सामग्री से प्रतिरोध संबंधी ज्ञान निकालती है। उन्होंने 8,570 से अधिक पेपरों से AResDB और 52.1 मिलियन से अधिक ट्रिपल्स के साथ AResKG बनाया। मौजूदा नॉलेज ग्राफ़ की तुलना में, AResKG ने जीन–एंटीबायोटिक प्रतिरोध संबंधों की भविष्यवाणी हेतु प्रचलित मशीन लर्निंग विधियों के प्रदर्शन में सुधार किया।

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