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CREADO UN ALGORITMO DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA LA IDENTIFICACIÓN DE SALMONELA

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Un equipo de científicos del Centro de Seguridad Alimentaria de la Universidad de Georgia, EE.UU., ha desarrollado un sistema para permitir una más rápida identificación de ciertos tipos de salmonelas, el organismo responsable cada año de varios miles de brotes en los seres humanos solo en su país.

CREADO UN ALGORITMO DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA LA IDENTIFICACIÓN DE SALMONELA

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Un equipo de científicos del Centro de Seguridad Alimentaria de la Universidad de Georgia, EE.UU., ha desarrollado un sistema para permitir una más rápida identificación de ciertos tipos de salmonelas, el organismo responsable cada año de varios miles de brotes en los seres humanos solo en su país.

El estudio ha estado dirigido por el Dr. Xiangyu Deng, profesor de microbiología del citado centro, preocupado por el problema de la identificación de los serotipos de salmonelas que afectan a la especie humana, aunque el más frecuente sea la S. Typhimurium. Según ha indicado, el año pasado fue testigo de tres brotes del mismo, dos de ellos relacionados con la ingestión de carne de pollo y otro de coco seco y todos ellos causados por la S. Typhimurium.

Según los investigadores, han desarrollado un algoritmo para identificar más de 1.300 genomas de S. Typhimurium con fuentes conocidas, lo que luego permite a la ”máquina” predecir el origen de la fuente animal que se le introduce. Por ahora, su precisión es mayor con salmonelas de origen aviar o porcino, pero también es posible introducirle los de bovino y otras especies, con lo cual puede llegar hasta el 92% de exactitud.

 

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