Clasificación taxonómica de bacterias usando machine learning

La clasificación taxonómica de bacterias es de gran interés para la comunidad científica por sus diversas aplicaciones como en la industria y la biotecnología. El ADN contiene la información necesaria para realizar una correcta clasificación de taxones, reduciendo las posibilidades de error en comparación a realizar la tarea de clasificación por medio de cultivos en un laboratorio. Sin embargo, analizar secuencias de ADN también es una labor muy complicada y consume bastante tiempo. Este trabajo propone una forma de clasificar bacterias por medio de secuencias de ADN usando modelos de machine learning, asimismo, reducir el error y el tiempo en la clasificación de taxones. En base a la bibliografía consultada se crearon diferentes modelos de machine learning: redes neuronales multicapa y redes neuronales convolucionales para la clasificación de un grupo de bacterias. Los resultados obtenidos con cada modelo evidencian un buen desempeño en los taxones de mayor jerarquía, pero para los taxones menores se necesita buscar nuevos modelos para mejorar el desempeño. No obstante, con el trabajo realizado se demuestra que el uso de machine learning es una solución más rápida y eficiente para analizar secuencias de ADN de bacterias y clasificarlas taxonómicamente

• Autores: Golondrino Fernández, Laura Guadalupe
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/49457
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/49457
• Palabra clave: Secuencia de nucleótidos; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Genomas bacterianos; Ingeniería
• Rights: openAccess
• License: https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf