%0 Journal Article
%A Martínez García, Pedro Manuel
%A López Solanilla, Emilia
%A Ramos, Cayo
%A Rodríguez Palenzuela, Pablo
%T Prediction of bacterial associations with plants using a supervised machine-learning approach
%D 2016
%U https://hdl.handle.net/10433/25348
%X En nuestro estudio, usamos un enfoque de aprendizaje automático supervisado para predecir asociaciones entre bacterias y plantas utilizando información genómica. Para ello, desarrollamos PIFAR, una herramienta de acceso abierto que recopila y anota factores de interacción planta-bacteria, lo que nos permitió entrenar modelos con una precisión cercana al 93% en la identificación de cepas asociadas a vegetales. La adhesión, la deconstrucción de la pared celular vegetal y las actividades de detoxificación emergieron como los factores determinantes para clasificar estilos de vida bacterianos. Al aplicar esta estrategia a casi 9500 genomas, revelamos interacciones potenciales entre patógenos humanos conocidos y plantas, estableciendo una herramienta de cribado para investigar y prevenir las causas de contaminaciones en alimentos vegetales.
%K Machine learning
%K Plant-associated bacteria
%K Prediction
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