Bu məqalə Science X-nin redaktorluq prosesi və siyasətlərinə uyğun olaraq nəzərdən keçirilib. Tərcüməçilər məzmunun etibarlılığını təmin edərkən aşağıdakı xüsusiyyətləri vurğulayıblar:
Alimlər bakteriyanın nə qədər təhlükəli olduğunu qiymətləndirdikdə ilk sual çox vaxt sadə görünür: Bakteriyanı dayandırmaq və ya öldürmək olarmı? Mikrobiologiya və antibiotik tədqiqatlarında klassik məlumatlardan biri bakteriyanın müəyyən bir müalicə şəraitində böyüyə biləcəyi olub-olmaması olub-olmamasıdır. Bakteriya ya böyüyür, ya da böyümür. Ya dərman onu dayandırır, ya da dayandırmır.
Ancaq infeksiya sadəcə sağ qalmaq üçün mübarizə deyil. İnsan hüceyrəsinin yaxınlığında bakteriyaların fəaliyyəti onların sağ qalması qədər vacibdir. Qonaq hüceyrələrinə daxil olurlarmı? Onlar çox hüceyrələrdə yayılırlarmı və ya çox sayda hüceyrələrdə bir neçə nəfərin içində toplanır? Onlar, iltihab, toxuma zədələnməsi və ya uzunmüddətli xəstəlik proseslərinə səbəb ola biləcək DNK-ya zərər vurur?
Bu sualları həll etmək üçün HUN-REN Bioloji Araşdırmalar Mərkəzi, Szeged və Macarıstan Molecular Tibb Mükəmməllik Mərkəzinin tədqiqatçıları MALVINA, Machine Learning-Based Virulence Interaction Analysis qısacasına hazırladılar. Bu üsul insan hüceyrələrinin içində fluorescent etiketlənmiş bakteriyaları aşkar edir və mikroskopik görüntüləri təhlil etmək üçün maşın öyrənmədən istifadə edir.
Bu qəzet "Nature Communications" jurnalında dərc olunub.
Bu tədqiqatçılara eyni eksperimental sistemdə bakteriyaların hüceyrələrə nə qədər səmərəli daxil olduğunu, onların içində nə qədər güclü toplandığını və hansı növ DNT-yə zərər vurduğunu ölçməyə imkan verir.
Xülasə — davamını mənbədə oxuyun.
