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抗多药耐药菌药物筛选模型的建立与应用的任务书
任务概述：
随着抗生素的广泛应用，多种菌株已经产生了抗药性，这些菌株被称为多药耐药菌(MDR)。由于MDR的存在，医生治疗感染性疾病变得更加困难和昂贵，因此寻找新型的抗生素治疗方法是非常必要的。为此，本任务书旨在建立抗多药耐药菌药物筛选模型，并且将其应用于对不同菌株进行筛选。
任务要求：
1.了解反应表达数据分析方法以及机器学习模型。
2.收集医院内部的菌株样本数据，构建菌株药物反应数据集
3.使用机器学习算法进行数据分析，建立抗多药耐药菌药物筛选模型。
4.对模型进行测试和优化，并得到满意的结果。
5.根据结果，给出药物治疗意见，并归纳总结模型的优缺点。
6.提出未来方向，如如何改进模型精度、增加数据集的数量等。
任务分解：
任务1：反应表达数据分析方法
了解反应表达数据分析方法，学习机器学习算法的基础知识，熟悉常用的数据分析工具。
任务2：菌株药物反应数据集构建
收集医院中的菌株样本数据，对数据进行预处理和清洗，构建菌株药物反应数据集。
任务3：机器学习算法的建立
运用机器学习算法，建立抗多药耐药菌药物筛选模型。包括模型训练，选择合适的算法，设计特征选择方案，建立模型的评估自动化和模型的优化等。
任务4：模型测试和优化
测试和优化模型，将模型应用于实际的菌株数据中，评估模型在新数据集中的表现，探索如何提高模型的准确度和效率。
任务5：药物治疗意见的提出
根据模型结果，给出药物治疗意见，这是很重要的，因为这样可以为临床医生提供准确、高效的治疗方案。
任务6：总结和未来方向
总结抗多药耐药菌药物筛选模型的优缺点，提出未来可能的改进方向，分析并讨论有哪些方面的研究值得深入探究。
参考文献：
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