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book: Artificial Intelligence in Microbiology
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Artificial Intelligence in Microbiology

Environmental, Food, Plant and Clinical Microbiology
  • Herausgegeben von: Pankaj Kumar , Vivekanand Vivekanand , Nidhi Pareek und Ramesh Chandra Dubey
Sprache: Englisch
Veröffentlicht/Copyright: 2026
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Über dieses Buch

Due to their high predictive and informative potential, machine learning and deep learning have emerged as essential tools to advance microbiome research. This book provides insights and research findings related to AI in microbiology and demonstrates how AI can be applied to solve complex problems, accelerate research, and improve our understanding of microorganisms. It covers AI and machine learning techniques in plant growth and plant protection, in clinical, food and environmental microbiology. AI in microbiology is an interdisciplinary field, and this book will help bridge the gap between computer science, data analytics, and microbiology.

  • Bridges the gap between computer science, data analytics, and microbiology.

  • Addresses the challenges of applying AI in microbiology.

Information zu Autoren / Herausgebern

Pankaj Kumar, HNBGU, Vivekanand, MNIT, Nidhi Pareek, CURAJ, Ramesh Chandra Dubey, GKV, India.

Fachgebiete

  • Öffentlich zugänglich

    Frontmatter

    I
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    Dedication

    V
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    Preface

    VII
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    Contents

    IX
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    1 Understanding artificial intelligence: an introduction, history, and foundations

    1
    P Sonawane
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    2 Basics of machine learning (ML) and deep learning (DL), secondary data source and training, application and AI tools, challenges, and future perspectives of AI

    25
    Aditi Praful Thapliyal, Ayushika Mishra und Kumud Pant
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    3 Cellular image classification and identification of genetic variations using artificial intelligence

    47
    Jaya, Rajni Kumari, V. Vivekanand und Nidhi Pareek
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    4 Artificial intelligence in bacterial staining and cell counting

    65
    G Shree Kumari, V Mohanasrinivasan, Lokesh Ravi und D Poornima
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    5 Use of artificial intelligence in the prediction of microbial species

    79
    Manohar Rahiya, Rajni Kumari, V. Vivekanand und Nidhi Pareek
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    6 Transformative AI applications in environmental microbiology: pioneering research and sustainable solutions

    97
    Vivek Pandya und Kinjal Upadhyay
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    7 AI in food production and processing: applications and challenges

    125
    Vidhi Jain, Nafees Ahmed, Krishnaveer Singh Jhala, Pradeep Kumar und Namita Ashish Singh
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    8 Artificial intelligence in microbial food safety

    153
    Dominic Panaligan, Riann Martin Sarza und Isaac Cornelius Bensley Sy
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    9 AI in plant growth promotion and plant disease management

    183
    Nileema S. Gore, Rutuja Suryavanshi, Sushma Thakur und Priyanka Patil
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    10 Role of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) in disease forecasting and disease epidemiology

    207
    Nitish Kumar Singh, Jaikee Kumar Singh, Vivek Chandra Verma, Syed Mohammad Nasar Ata und Raghvendra Dubey
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    11 Artificial intelligence in diagnostics

    229
    A. H. D. Pushpa Latha, S. Padmavathi, B. Varalakshmi und D. Aruna Padma
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    12 Artificial intelligence in bacterial culture plate images

    263
    Pratishtha Jain, M Jeevan Kumar, Lokesh Ravi und Debasish Kar
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    13 Prediction of antimicrobial activity using artificial intelligence

    281
    Nitish Kumar Singh, Jaikee Kumar Singh, Vivek Chandra Verma, Syed Mohammad Nasar Ata und Aprajita Singh
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    14 Artificial intelligence and MALDI-TOF MS

    313
    Vaidya Mayuri, Jategaonkar Vinaya, Harale Geetanjali und Patil Shweta
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    15 Artificial intelligence in clinical microbiology: regeneration of diagnostics techniques using GANs and reinforcement learning for drug discovery and development in human welfare

    337
    Hem Chandra Pant, Himani Sivaraman, Naveen Gaurav, Harsh Vardhan Pant, Hridoyjit Phukon, Pankaj Kumar und R. C. Dubey
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    16 Reimagining perfusion bioreactors with artificial intelligence

    357
    Hardik S. Shah, Kinchit K. Shah und Priti H. Patel
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    Index

    381

Informationen zur Veröffentlichung
Seiten und Bilder/Illustrationen im Buch
eBook veröffentlicht am:
7. November 2025
eBook ISBN:
9783111548777
Gebunden veröffentlicht am:
7. November 2025
Gebunden ISBN:
9783111548272
Seiten und Bilder/Illustrationen im Buch
Frontmatter:
10
Inhalt:
386
Abbildungen:
43
Farbige Abbildungen:
28
Tabellen:
34
https://doi.org/10.1515/9783111548777
eBook ISBN: 9783111548777
Gebunden ISBN: 9783111548272
Schlagwörter für dieses Buch
Artificial Intelligence; Machine Learning; Deep Learning; Plant Disease Management; Clinical Microbiology; Whole Genome Sequencing._x000D_
Zielgruppe(n) für dieses Buch
Researchers and students in microbiology.
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© 2026 De Gruyter Brill
Heruntergeladen am 2.2.2026 von https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/9783111548777/html?lang=de
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