Desarrollo de un algoritmo predictor de consorcios bacterianos, partiendo de características metabólicas con potencial uso para la biorremediación de aguas residuales contaminadas con cromo hexavalente

Las industrias de curtiembres son el sector industrial con mayor impacto en la contaminación de metales pesados en el río Bogotá por sus vertimientos de altas concentraciones de cromo hexavalente. Este contaminante tiene consecuencias mutagénicas con repercusiones en la salud de los diferentes entes...

Full description

Autores:

Osorio Bautista, Juan Sebastián

Tipo de recurso:

https://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f

Fecha de publicación:

2024

Institución:

Universidad El Bosque

Repositorio:

Repositorio U. El Bosque

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/12591

Acceso en línea:

https://hdl.handle.net/20.500.12495/12591
https://repositorio.unbosque.edu.co

Palabra clave:

Aprendizaje automático
Abundancia taxonómica
Biorremediación
Consorcio bacteriano
Cromo hexavalente
Perfiles funcionales
610.28
Machine learning
Taxonomic abundance
Bioremediation
Bacteria consortia
Hexavalent chromium
Function profiles

Rights

openAccess

License

Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional