Determinación heurística de las relaciones entre las estructuras y la producción de metabolitos secundarios

Jorge García Brizuela, Cosme E. Santiesteban-Toca, Jesús S. Aguilar Ruiz

Resumen


El cultivo y producción del tabaco (nicotiana tabacum), es altamente dependiente de los plaguicidas. La aplicación de plaguicidas a menudo no es eficaz y es peligrosa para los seres humanos y el medio ambiente. Sin embargo, es bien conocido que algunos metabolitos secundarios juegan un papel esencial en la protección de plantas contra patógenos. Además, desde el perfil fenotípico de una planta determinada podemos derivar la producción de determinados productos naturales, pero es imposible deducir el perfil fenotípico de las plantas en función de sus productos naturales. Por esta razón, el objetivo de esta investigación es diseñar un método basado en técnicas de aprendizaje automático, entrenado con los rasgos fenotípicos (morfología del tricomas) de las plantas, que sea capaz de aprender la correlación existente entre los rasgos fenotípicos y los metabolitos secundarios de las plantas de nicotiana tabacum. La búsqueda de la relación de los metabolitos con el nivel de expresión de un rasgo dado es un problema de regresión. Por lo que fueron empleados un grupo de técnicas de regresión basadas en estadígrafos tradicionales y técnicas de aprendizaje automático. Como resultado de la experimentación, se determinó que el empleo de un árbol de regresión REPTree permite determinar los rasgos que mejor correlacionan con el metabolito estudiado. Además, como valor agregado, es capaz de devolver un conjunto de reglas simples que describen este proceso.


Palabras clave


regresión; metabolitos; correlación; fenotipos

Texto completo:

PDF

Enlaces refback

  • No hay ningún enlace refback.




_________________________________________________________________________________________________________

La Universidad de las Ciencias Informáticas (UCI), a través del sello editorial Ediciones Futuro, publica los contenidos de la Revista Cubana de Ciencias Informáticas (RCCI) bajo licencia Creative Commons de tipo Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0). Esta licencia permite a otros distribuir, mezclar, ajustar y construir a partir de su obra, incluso con fines comerciales, siempre que le sea reconocida la autoría de la creación original.
_________________________________________________________________________________________________________

 INDEXACIÓN