| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,238 |
| تعداد مقالات | 77,638 |
| تعداد مشاهده مقاله | 161,108,990 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 120,798,699 |
مقایسه الگوریتمهای یادگیری ماشین برای شناسایی ژنهای مقاوم به آنتیبیوتیک (ARGs) در میکروبیوم خاکهای کشاورزی؛ مطالعه موردی در شرق آسیا | ||
| تحقیقات آب و خاک ایران | ||
| دوره 57، شماره 4، تیر 1405، صفحه 929-947 اصل مقاله (1.4 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2026.412755.670117 | ||
| نویسندگان | ||
| ریحانه سادات کشیک نویس رضوی1؛ الهام فراهانی* 2؛ حجت امامی3؛ نرگس عابدین زاده4؛ محمد عبدالهی5 | ||
| 1گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران | ||
| 2بخش تحقیقات پایش و بهسازی منابع خاک و آب، موسسه تحقیقات خاک و آب کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرج ، ایران | ||
| 3گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران | ||
| 4گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد ، ایران | ||
| 5گروه کامپیوتر، سازمان جهاد دانشگاهی خراسان رضوی، مشهد، ایران | ||
| چکیده | ||
| با گسترش روزافزون مقاومت آنتیبیوتیکی، شناسایی دقیق و جامع ژنهای مقاومت آنتیبیوتیکی (ARGs) در محیطهای طبیعی بهویژه خاکهای کشاورزی، به یکی از دغدغههای مهم در حوزه سلامت عمومی و زیستمحیطی تبدیل شده است. در سالهای اخیر، بهرهگیری از الگوریتمهای یادگیری ماشین بهعنوان رویکردی نوین برای تحلیل دادههای پیچیده متاژنومیکی و بهبود شناسایی ARGs مورد توجه قرار گرفته است. در پژوهش حاضر، چهار الگوریتم یادگیری ماشین شامل جنگل تصادفی، تقویت گرادیانی، ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی چند لایه با هدف شناسایی ژنهای مقاوم در میکروبیوم خاکهای کشاورزی دو کشور هند و چین مورد مقایسه قرار گرفتند. دادههای متاژنومیکی از پایگاه داده NCBI استخراج و توسط ابزار ARGs-OAP پردازش شدند. مجموعهای از ویژگیهای زیستی شامل محتوایGC ، فراوانی آمینواسیدها و کدونها استخراج گردید. تفاوت آماری میان ژنهای مقاوم و غیرمقاوم با آزمون Mann–Whitney بررسی شد و تنها ویژگیهای معنادار جهت آموزش مدلها انتخاب شدند. نتایج نشان داد که مدلها، بهویژه جنگل تصادفی (با دقت 98%)، قادر به شناسایی ژنهای مقاوم با عملکرد بالا حتی در شرایط دادههای نامتوازن و حجم آموزش محدود بودند. این یافتهها نشاندهنده کارایی بالای ویژگیهای زیستی منتخب و الگوریتمهای یادگیری ماشین در شناسایی ARGs در میکروبیوم خاکهای کشاورزی شرق آسیا است، و میتواند بهعنوان ابزاری کارآمد در سیاستگذاریهای زیستمحیطی و کنترل گسترش مقاومت آنتیبیوتیکی مورد استفاده قرار گیرد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| ژنهای مقاوم؛ مقاومت آنتیبیوتیکی متاژنومیک؛ میکروبیوم خاک؛ یادگیری ماشین | ||
| مراجع | ||
|
Andrews, S. (2010). *FastQC: A quality control tool for high throughput sequence data*. Babraham Bioinformatics, Babraham Institute, Cambridge, United Kingdom. Arango-Argoty, G., Garner, E., Pruden, A., et al. (2018). DeepARG: a deep learning approach for predicting antibiotic resistance genes from metagenomic data. *Microbiome*, 6(1), 23. Aydın, Y., Işıkdağ, U., Bekdaş, G., Nigdeli, S. M., & Geem, Z. W. (2023). Use of machine learning techniques in soil classification. *Sustainability*, 15(3), 2374. Bai, Y., Ruan, X., Li, R., et al. (2024). Distribution and diversity of antibiotic resistance genes across human, poultry, pig, and soil microbiomes. *Science of the Total Environment*, 912, 168901. Berendonk, T. U., Manaia, C. M., Merlin, C., et al. (2015). Tackling antibiotic resistance: The environmental framework. *Nature Reviews Microbiology*, 13(5), 310-317. Bradley, P., Gordon, N. C., Walker, T. M., et al. (2015). Rapid antibiotic-resistance predictions from genome sequence data for Staphylococcus aureus and Mycobacterium tuberculosis. *Nature Communications*, 6, 10063. Breiman, L. (2001). Random forests. *Machine Learning*, 45(1), 5–32. Buchfink, B., Xie, C., & Huson, D. H. (2015). Fast and sensitive protein alignment using DIAMOND. *Nature Methods*, 12, 59-60. Chen, T., & Guestrin, C. (2016). XGBoost: A scalable tree boosting system. In *Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining* (pp. 785–794). ACM. Cortes, C., & Vapnik, V. (1995). Support-vector networks. *Machine Learning*, 20(3), 273–297. Davis, J. J., Boisvert, S., Brettin, T., et al. (2016). Antimicrobial resistance prediction in PATRIC and RAST. *Scientific Reports*, 6, 27930. Delgado-Baquerizo, M., Hu, H. W., Maestre, F. T., et al. (2022). The global distribution and environmental drivers of the soil antibiotic resistome. *Microbiome*, 10(1), 219. Deng, Z., et al. (2025). Ecological distribution, dissemination potential, and health risks of antibiotic resistance genes and mobile genetic elements in soils across diverse land-use types in China. *Environmental Research*, 285(Pt 2), 122459. Forsberg, K. J., Patel, S., Gibson, M. K., et al. (2014). Bacterial phylogeny structures soil resistomes across habitats. *Nature*, 509, 612-616. Gandhi, N. R., Nunn, P., Dheda, K., et al. (2010). Multidrug-resistant and extensively drug-resistant tuberculosis: A threat to global control of tuberculosis. *Lancet*, 375, 1830-1843. Gillings, M. R. (2014). Integrons: past, present, and future. *Microbiology and Molecular Biology Reviews*, 78(2), 257-277. Her, H. L., & Wu, Y. W. (2024). Pan-genome approach with genetic algorithm identifies non-core gene clusters for antibiotic resistance prediction in Escherichia coli. *Briefings in Bioinformatics*, 25(2), bbae078. Hinsu, A. T., Panchal, K. J., Pandit, R. J., Koringa, P. G., & Kothari, R. K. (2021). Characterizing rhizosphere microbiota of peanut (Arachis hypogaea L.) from pre-sowing to post-harvest of crop under field conditions. *Scientific reports*, 11(1), 17457. Hinsu, A., Dumadiya, A., Joshi, A., Kotadiya, R., Andharia, K., Koringa, P., & Kothari, R. (2021). To culture or not to culture: a snapshot of culture-dependent and culture-independent bacterial diversity from peanut rhizosphere. *PeerJ*, 9, e12035. Hu, Y., Liu, F., Lin, I. Y., et al. (2016). Dissemination of the mcr-1 colistin resistance gene. *Lancet Infectious Diseases*, 16, 146-147. Hyun, J. C., et al. (2024). A pan-genome framework for antibiotic resistance prediction in Staphylococcus aureus, Pseudomonas aeruginosa, and Escherichia coli. *mSystems*, 9(1), e00982-23. Jia, B., Raphenya, A. R., Alcock, B., et al. (2017). CARD 2017: Expansion and model-centric curation of the comprehensive antibiotic resistance database. *Nucleic Acids Research*, 45, D566-D573. Kleinheinz, K. A., Joensen, K. G., & Larsen, M. V. (2014). Applying the ResFinder and VirulenceFinder web-services for easy identification of acquired antibiotic resistance and E. coli virulence genes in bacteriophage and prophage nucleotide sequences. *Bacteriophage*, 4(2), e27943. Langmead, B., Trapnell, C., Pop, M., & Salzberg, S. L. (2009). Ultrafast and memory-efficient alignment of short DNA sequences to the human genome. *Genome Biology*, 10, R25. Ma, R. A., et al. (2025). A machine learning approach to predict phyllosphere resistome abundance across urbanization gradients. *Environment International*, 202, 109655. Maciel-Guerra, A., et al. (2022). Dissecting microbial communities and resistomes for interconnected humans, soil, and livestock. *The ISME Journal*, 16, 21-32. Martin, M. (2011). Cutadapt removes adapter sequences from high-throughput sequencing reads. *EMBnet.journal*, 17(1), 10–12. Martínez, J. L., Coque, T. M., & Baquero, F. (2015). What is a resistance gene? Ranking risk in resistomes. *Nature Reviews Microbiology*, 13(2), 116-123. McArthur, A. G., & Tsang, K. K. (2017). Antimicrobial resistance surveillance in the genomic age. *Annals of the New York Academy of Sciences*, 1388, 78-91. Mediavilla, J. R., Patrawalla, A., Chen, L., et al. (2016). Colistin- and carbapenem-resistant Escherichia coli harboring mcr-1 and blaNDM-5. *mBio*, 7, e01191-16. Novielli, P., Romano, D., Magarelli, M., Bitonto, P. D., Diacono, D., Chiatante, A., Lopalco, G., Sabella, D., Venerito, V., Filannino, P., et al. (2024). Explainable artificial intelligence for microbiome data analysis in colorectal cancer biomarker identification. *Frontiers in Microbiology*, 15, 1348974. O'Neill, J. (2016). *Tackling drug-resistant infections globally: Final report and recommendations*. Review on Antimicrobial Resistance. Pal, C., Bengtsson-Palme, J., Kristiansson, E., & Larsson, D. G. (2016). The structure and diversity of human, animal and environmental resistomes. *Microbiome*, 4, 54. Pataki, B. Á., et al. (2024). Random Forest-based prediction of ciprofloxacin minimum inhibitory concentration in Escherichia coli using whole-genome sequencing data. *Journal of Antimicrobial Chemotherapy*, 79(3), 512-521. Pehrsson, E. C., Tsukayama, P., Patel, S., et al. (2016). Interconnected microbiomes and resistomes in low-income human habitats. *Nature*, 533, 212-216. Poole, K. (2005). Efflux-mediated antimicrobial resistance. *Journal of Antimicrobial Chemotherapy*, 56(1), 20-51. Pruden, A., Larsson, D. J., Amézquita, A., et al. (2013). Management options for reducing the release of antibiotics and antibiotic resistance genes to the environment. *Environmental Health Perspectives*, 121, 878. Rowe, W., Baker, K. S., Verner-Jeffreys, D., et al. (2015). SEAR: A cloud-compatible web pipeline for detecting antimicrobial resistance genes. *PLOS One*, 10, e0133492. Scaglione, G., Mastroianni, N., Rizzo, A., et al. (2026). Integrating artificial intelligence with genome sequencing against antimicrobial resistance: a narrative review. *Frontiers in Public Health*, 14, 1757161. Seah, C., Alexander, D. C., Louie, L., Simor, A., Low, D. E., Longtin, J., & Melano, R. G. (2012). MupB, a new high-level mupirocin resistance mechanism in Staphylococcus aureus. *Antimicrobial Agents and Chemotherapy*, 56(4), 1916-1920. States, D. J., & Agarwal, P. (1996). Compact encoding strategies for DNA sequence similarity search. In *Proceedings of the International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology* (Vol. 4, pp. 211-217). Strahilevitz, J., Jacoby, G. A., Hooper, D. C., & Robicsek, A. (2009). Plasmid-mediated quinolone resistance: a multifaceted threat. *Clinical Microbiology Reviews*, 22(4), 664-689. Vuong, C., Yeh, A. J., Cheung, G. Y., & Otto, M. (2016). Investigational drugs to treat methicillin-resistant Staphylococcus aureus. *Expert Opinion on Investigational Drugs*, 25, 73-93. Wang, T., Hansen, K. R., Loving, J., Paschalidis, I. C., van Aggelen, H., & Simhon, E. (2021). Predicting antimicrobial resistance in the intensive care unit. *arXiv preprint*, arXiv:2111.03575. World Health Organization. (2025). *Global Antimicrobial Resistance and Use Surveillance System (GLASS) Report 2025*. Geneva: WHO. Yang, L., Heckmann, D., Monk, J. M., Kavvas, E., & Palsson, B. O. (2020). A biochemically-interpretable machine learning classifier for microbial GWAS. *Nature Communications*, 11(1), 1-11. Yang, Y., Li, B., Ju, F., & Zhang, T. (2013). Exploring variation of antibiotic resistance genes in activated sludge over a four-year period through a metagenomic approach. *Environmental Science & Technology*, 47(18), 10197-10205. Yang, L. Y., Lin, C. S., Huang, X. R., Neilson, R., & Yang, X. R. (2022). Effects of biofertilizer on soil microbial diversity and antibiotic resistance genes. *Science of the Total Environment*, 820, 153170. Yin, X., Jiang, X., Chai, B., Li, L., Yang, Y., Cole, J. R., Tiedje, J. M., & Zhang, T. (2018). ARGs-OAP v2.0 with an expanded SARG database and hidden Markov models for enhancement characterization and quantification of antibiotic resistance genes in environmental metagenomes. *Bioinformatics*, 34, 2263–2270. Yin, X., Zheng, X., Li, L., et al. (2022). ARGs-OAP v3.0: Antibiotic-Resistance Gene Database Curation and Analysis Pipeline Optimization. *Engineering*. Zheng, D., Yin, G., Liu, M., Chen, C., Jiang, Y., Hou, L., & Chen, H. (2023). A systematic review of antibiotic resistance genes and their associations with bacterial pathogens in aquatic ecosystems. *Ecotoxicology and Environmental Safety*, 251, 114521. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 73 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 47 |
||