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19.2G: Identificación rápida de microorganismos - Biología

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La necesidad

  • diagnóstico de infección para que pueda iniciarse el tratamiento adecuado (por ejemplo, un antibiótico).
  • pruebas de los alimentos para asegurarse de que no estén contaminados con organismos infecciosos como E. coli O157: H7 y Salmonella enterica
  • Identificar el agente biológico, como el ántrax y la viruela, en un posible ataque terrorista para que se puedan tomar rápidamente las medidas adecuadas.

Métodos

Cultivando

  • El más antiguo y aún más común.
  • Para las bacterias, extienda las muestras en los medios de cultivo y examine las colonias resultantes en busca de características morfológicas y metabólicas. Para virus, inocular cultivos de células vivas.
  • Desventaja: toma varios días conocer los resultados.

Reacción en cadena de la polimerasa (PCR)

  • Extraiga el ADN de la muestra y realice la PCR.
  • Ventaja: rápido (a menudo menos de una hora)
  • Desventaja: demasiado sensible a la presencia de contaminantes

Inmunoensayos

Utilice un método que aproveche la especificidad y sensibilidad de la reacción entre el antígeno y los anticuerpos. Tarda 15 minutos o más.

Biosensores (CANARIAS)

En la edición del 11 de julio de 2003 de Ciencias, un equipo de científicos del Laboratorio Lincoln en los Estados Unidos informó sobre un nuevo método de identificación rápida que aprovecha las células vivas. Llaman a su método CANARIO (por Cellular Aanálisis y norteotificación de Antigen Risks y Ycampos)

Su "biosensor" es un clon de linfocitos B (células B) que han sido modificados genéticamente para expresar

  • un receptor de células B para antígeno (BCR) seleccionado para interactuar con un epítopo del agente sospechoso. El BCR de sus clones es IgM de superficie.
  • aequorin, una proteína extraída de la misma medusa que produce proteína verde fluorescente.
    • Aequorin emite luz cuando se expone a iones de calcio (Ca2+).
    • Uno de los primeros eventos (en segundos) cuando los BCR se unen al antígeno es un aumento en el nivel de iones calcio en el citosol.

Procedimiento:

  • Prepare la muestra.
  • Mezcle, en pocillos separados, con clones de células B, cada uno específico para un agente sospechoso diferente.
  • Coloque en un detector de luz sensible.
  • Si un clon tiene un BCR para un epítopo presente en la muestra, ese clon emitirá luz en unos pocos segundos.

Resultados:

  • altamente sensible: puede detectar tan solo 50 bacterias o 500 viriones
  • muy específico: puede detectar el agente incluso en presencia de agentes contaminantes relacionados.
  • rápido: el tiempo transcurrido desde la preparación de la muestra hasta la señal del detector de luz suele ser inferior a 5 minutos.

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Phoenix 100 versus Vitek 2 en la identificación de bacterias grampositivas y gramnegativas: un metaanálisis completo

Phoenix 100 y Vitek 2 (que funcionan con las tarjetas colorimétricas actuales) se utilizan comúnmente en los laboratorios de los hospitales para la identificación rápida de microorganismos. El presente metaanálisis tiene como objetivo evaluar y comparar su desempeño en bacterias Gram positivas y Gram negativas. Se realizaron búsquedas en la base de datos MEDLINE hasta octubre de 2010 para la recuperación de artículos relevantes. Las tasas de identificación correctas agrupadas se derivaron de modelos de efectos aleatorios, utilizando la transformación de arcoseno. Se realizaron análisis separados a nivel de género y especie, se realizaron subanálisis y metarregresión para revelar modificadores significativos relacionados con el sistema y el estudio. Un total de 29 (6.635 aislamientos) y 19 (4.363 aislamientos) artículos fueron elegibles para Phoenix y colorimetric Vitek 2, respectivamente. No se observaron diferencias significativas entre Phoenix y Vitek 2 ni en el nivel de género (97.70% versus 97.59%, P = 0.919) ni en el nivel de especie (92.51% versus 88.77%, P = 0.149). Los estudios realizados con métodos de comparación convencionales tendieron a informar resultados significativamente mejores en comparación con los que utilizan técnicas de referencia molecular. La especiación de Staphylococcus aureus fue significativamente más precisa en comparación con los estafilococos coagulasa negativos tanto por Phoenix (99,78% frente a 88,42%, P & lt 0,00001) como por Vitek 2 (98,22% frente a 91,89%, P = 0,043). Vitek 2 también alcanzó tasas de identificación correcta más altas para los fermentadores gramnegativos frente a los no fermentadores en el nivel de género (99.60% versus 95.90%, P = 0.004) y especie (97.42% versus 84.85%, P = 0.003). En conclusión, la precisión de ambos sistemas parece modificada por parámetros subyacentes relacionados con la muestra y el método de comparación. La futura evaluación simultánea de los instrumentos frente a los procedimientos de comparación molecular puede facilitar la interpretación de las observaciones actuales.


Introducción a la bacteriología

Las bacterias son microorganismos unicelulares que carecen de membrana nuclear, son metabólicamente activos y se dividen por fisión binaria. Desde el punto de vista médico, son una de las principales causas de enfermedad. Superficialmente, las bacterias parecen ser formas de vida relativamente simples, de hecho, son sofisticadas y altamente adaptables. Muchas bacterias se multiplican rápidamente y diferentes especies pueden utilizar una enorme variedad de sustratos de hidrocarburos, incluidos el fenol, el caucho y el petróleo. Estos organismos existen ampliamente en formas parasitarias y de vida libre. Debido a que son ubicuos y tienen una capacidad notable para adaptarse a entornos cambiantes mediante la selección de mutantes espontáneos, no se puede subestimar la importancia de las bacterias en todos los campos de la medicina.

La disciplina de la bacteriología evolucionó a partir de la necesidad de los médicos de probar y aplicar la teoría de los gérmenes de las enfermedades y de las preocupaciones económicas relacionadas con el deterioro de los alimentos y el vino. Los avances iniciales en bacteriología patógena se derivaron de la identificación y caracterización de bacterias asociadas a enfermedades específicas. Durante este período, se puso gran énfasis en la aplicación de los postulados de Koch para probar las relaciones de causa y efecto propuestas entre bacterias y enfermedades específicas. En la actualidad, se han identificado la mayoría de las enfermedades bacterianas de los seres humanos y sus agentes etiológicos, aunque continúan evolucionando y a veces emergen variantes importantes, por ejemplo, la enfermedad del legionario, la tuberculosis y el síndrome de choque tóxico.

Los principales avances en bacteriología durante el último siglo dieron como resultado el desarrollo de muchas vacunas eficaces (p. Ej., Vacuna antineumocócica polisacárida, toxoide diftérico y toxoide tetánico), así como de otras vacunas (p. Ej., Vacunas contra el cólera, la fiebre tifoidea y la peste) que son menos eficaz o tener efectos secundarios. Otro gran avance fue el descubrimiento de los antibióticos. Estas sustancias antimicrobianas no han erradicado las enfermedades bacterianas, pero son poderosas herramientas terapéuticas. Su eficacia se ve reducida por la aparición de bacterias resistentes a los antibióticos (ahora un importante problema de gestión médica) En realidad, las mejoras en el saneamiento y la purificación del agua tienen un efecto mayor en la incidencia de infecciones bacterianas en una comunidad que la disponibilidad de antibióticos o vacunas bacterianas. . Sin embargo, siguen existiendo muchas y graves enfermedades bacterianas.

La mayoría de las enfermedades que ahora se sabe que tienen una etiología bacteriológica se conocen desde hace cientos de años. Algunas fueron descritas como contagiosas en los escritos de los antiguos chinos, siglos antes de las primeras descripciones de bacterias por Anton van Leeuwenhoek en 1677. Quedan algunas enfermedades (como la colitis ulcerosa crónica) que algunos investigadores creen que son causadas por bacterias pero para las que no se ha identificado ningún patógeno. Ocasionalmente, una enfermedad no reconocida previamente se asocia con un nuevo grupo de bacterias. Un ejemplo es la enfermedad del legionario, una infección respiratoria aguda causada por el género Legionella no reconocido anteriormente. Además, un patógeno recientemente reconocido, Helicobacter, juega un papel importante en la enfermedad péptica. Otro ejemplo importante, en la comprensión de las etiologías de las enfermedades venéreas, fue la asociación de al menos el 50 por ciento de los casos de uretritis en pacientes varones con Ureaplasma urealyticum o Chlamydia trachomatis.

Las bacterias recombinantes producidas por ingeniería genética son enormemente útiles en la investigación bacteriológica y se están empleando para fabricar biomoléculas escasas (por ejemplo, interferones) necesarias para la investigación y el cuidado de los pacientes. Los genes de resistencia a los antibióticos, si bien son un problema para el médico, paradójicamente son marcadores indispensables en la realización de la ingeniería genética. Las sondas genéticas y la reacción en cadena de la polimerasa (PCR) son útiles en la identificación rápida de patógenos microbianos en muestras de pacientes. La manipulación genética de bacterias patógenas sigue siendo indispensable para definir los mecanismos de virulencia. A medida que se identifiquen, clonen y secuencian más antígenos proteicos protectores, se construirán vacunas bacterianas recombinantes que deberían ser mucho mejores que las actualmente disponibles. En este sentido, en algunos países europeos ya está disponible una vacuna contra la tos ferina basada en recombinantes y más segura. Además, las vacunas de ADN directo son bastante prometedoras.

En los países desarrollados, el 90 por ciento de las infecciones documentadas en pacientes hospitalizados son causadas por bacterias. Estos casos probablemente reflejan solo un pequeño porcentaje del número real de infecciones bacterianas que ocurren en la población general y, por lo general, representan los casos más graves. En los países en desarrollo, una variedad de infecciones bacterianas a menudo ejercen un efecto devastador sobre la salud de los habitantes. La desnutrición, las infecciones parasitarias y el saneamiento deficiente son algunos de los factores que contribuyen al aumento de la susceptibilidad de estos individuos a los patógenos bacterianos. La Organización Mundial de la Salud ha estimado que cada año, 3 millones de personas mueren de tuberculosis, 0,5 millones mueren de tos ferina y 25.000 mueren de fiebre tifoidea. Las enfermedades diarreicas, muchas de las cuales son bacterianas, son la segunda causa principal de muerte en el mundo (después de las enfermedades cardiovasculares) y matan a 5 millones de personas al año.

Muchas enfermedades bacterianas pueden verse como una falla de la bacteria para adaptarse, ya que un parásito bien adaptado idealmente prospera en su huésped sin causar un daño significativo. Los microorganismos relativamente no virulentos (es decir, bien adaptados) pueden causar enfermedades en condiciones especiales, por ejemplo, si están presentes en cantidades inusualmente grandes, si las defensas del huésped están deterioradas (p. Ej., SIDA y quimioterapia) o si existen condiciones anaeróbicas. Las bacterias patógenas constituyen solo una pequeña proporción de las especies bacterianas, muchas bacterias no patógenas son beneficiosas para los humanos (es decir, la flora intestinal produce vitamina K) y participan en procesos esenciales como la fijación de nitrógeno, la descomposición de desechos, la producción de alimentos, la preparación de medicamentos y la biorremediación ambiental. Este libro de texto enfatiza las bacterias que tienen relevancia médica directa.

En los últimos años, los científicos médicos se han concentrado en el estudio de los mecanismos patógenos y las defensas del huésped. La comprensión de las relaciones huésped-parásito que involucran patógenos específicos requiere familiaridad con las características fundamentales de la bacteria, el huésped y sus interacciones. Por lo tanto, esta sección presenta primero los conceptos básicos de respuesta inmune, estructura bacteriana, taxonomía, metabolismo y genética. Los capítulos siguientes enfatizan las relaciones normales entre las bacterias en los mecanismos de superficies externas por los cuales los microorganismos dañan al hospedador Mecanismos de defensa del hospedador Fuente y distribución de patógenos (epidemiología) Principios de diagnóstico y mecanismos de acción de los medicamentos antimicrobianos. Estos capítulos proporcionan la base para los siguientes capítulos dedicados a patógenos bacterianos específicos y las enfermedades que causan. Las bacterias de estos capítulos se agrupan sobre la base de características físicas, químicas y biológicas. Estas similitudes no indican necesariamente que sus enfermedades sean similares, enfermedades muy divergentes pueden ser causadas por bacterias del mismo grupo.


Por que es importante

La microbiología debe responder a los principales desafíos de salud pública, como el desarrollo de resistencia bacteriana y la aparición de nuevos patógenos.

  • Los médicos dependen cada vez más de la información de los laboratorios de microbiología La resistencia a los antibióticos hace que las decisiones terapéuticas sean más complejas..
  • La rápida identificación de la bacteria responsable de una infección y los antibióticos efectivos contra esta bacteria. puede tener un impacto en la supervivencia del paciente.
  • Las pruebas permiten a los médicos elige el tratamiento adecuado y evitar el uso inadecuado de antibióticos, que impulsan el desarrollo de resistencia a los antimicrobianos.

Los gerentes de laboratorio se enfrentan a requisitos reglamentarios cada vez mayores (autorizaciones) y también deben abordar la carga financiera de los presupuestos de atención médica, manejar un flujo de trabajo cada vez más complejo con una fuerza laboral más pequeña y, en muchos casos, menos técnicos calificados.


5. Conclusiones

Característica Técnica a
Ensayos bioquímicos Medios cromogénicos MALDI-TOF PCR Microarrays de ADN WGS
a Dentro de cada fila, + representa lo mínimo y ++++ lo máximo. b De colonias previamente aisladas.
Sensibilidad ++ ++ +++ +++ +++ +++
Especificidad ++ + +++ +++ +++ +++
Costo ++ + ++ +++ ++++ ++++
Complejidad ++ + ++ ++ + ++++
Detección directa a partir de muestras clínicas No No No
Tiempo hasta el resultado (h) 2–3 B & gt16 0.2–3 B 2 1 & gt24

Las técnicas de EM MALDI-TOF se están perfeccionando y desarrollando para permitir la aplicación directa de algunas muestras clínicas a la placa de análisis de EM, eliminando la necesidad de un cultivo previo durante la noche y acelerando el proceso de identificación bacteriana. Estos nuevos métodos son fiables, con muestras de orina en las que el nivel de infección se sitúa entre 1,5 × 10 5 y 5 × 10 6 células bacterianas por ml, determinado por citometría de flujo 44,45 sin embargo, aunque las métricas son prometedoras, con & gt85% de bacterias identificadas, y el tiempo desde la recepción de la muestra hasta la identificación bacteriana tan bajo como 1 h, algunas bacterias no se identifican fácilmente y no son susceptibles la prueba todavía requiere de 18 a 24 h. En el futuro, la identificación bacteriana directa utilizando EM de una gama más amplia de muestras puede convertirse en una realidad bienvenida, sin embargo, estas técnicas directas no serán adecuadas para todas las bacterias y muestras clínicas, por lo que la necesidad de cultivo durante la noche seguirá siendo para algunas aplicaciones.

Una aplicación con potencial para su uso en un dispositivo de punto de atención es la clasificación de bacterias basada en los compuestos orgánicos volátiles (COV), que son únicos para cada género (o especie), utilizando membranas de acetato de celulosa impregnadas con sensor de pH y un software Aplicación para un teléfono inteligente. Con este método, fue posible discriminar entre cepas aisladas de cuatro enterobacterias patógenas K. pneumoniae, Proteus vulgaris, Proteus mirabilis y E. coli. 46

También se ha utilizado una matriz de sensores colorimétricos (CSA) para la detección de COV: se identificaron 15 patógenos bacterianos cultivados en agar sangre, con 91% de sensibilidad y 99,4% de especificidad, en promedio 1,9 h antes de que las colonias fueran detectadas por inspección visual. Al igual que con el método anterior, las pruebas en cultivos que contienen más de un patógeno ayudarán a determinar el alcance de la utilidad de este método, incluso si la identificación de patógenos individuales en una mezcla polimicrobiana no es posible, la detección del crecimiento bacteriano antes de que las colonias sean visibles. sería un indicador muy útil de infección. 47

Los desarrollos de "Lab-on-a-chip" están comenzando a superar algunos de los obstáculos técnicos, biológicos y químicos, ofreciendo una promesa futura de tecnología microelectrónica y microfluídica con acceso USB para aplicaciones clínicas, incluida la identificación y susceptibilidad bacterianas. 48

En una evaluación integral de diez tecnologías alternativas, que se prevé que tendrán un impacto significativo en el uso futuro de antibióticos, se demostró que los diagnósticos en el lugar de atención tienen el potencial de afectar más profundamente la demanda de agentes antimicrobianos. 49 La mejora de los regímenes de tratamiento de la comunidad, los hábitos de prescripción racional y la reducción de los gastos de los ensayos de I + D podrían beneficiarse de los diagnósticos de POC y, debido a su alta sensibilidad y especificidad, los métodos moleculares son probablemente la tecnología de elección para dicho POC.

Con el tiempo, los métodos multidisciplinarios, que incluyen materiales revolucionarios receptivos, electrónica, big data, sistemas autónomos, aprendizaje automático y supercomputación, se combinarán para proporcionar soluciones de diagnóstico que salvan vidas para la amenaza sanitaria más preocupante del futuro.


Sistema de identificación microbiana MicroSEQ: logre una identificación microbiana correcta a la primera

Utilizado en las principales compañías farmacéuticas en todo el mundo, el sistema de identificación microbiana rápida MicroSEQ de Applied Biosystems es ideal para el monitoreo ambiental, la investigación de la contaminación, el análisis de la causa raíz, las pruebas de materias primas y la identificación microbiana en la fabricación de moléculas pequeñas y biofarmacéutica y laboratorios de servicio. El sistema MicroSEQ combina los beneficios de las tecnologías de secuenciación de ADN y PCR para permitir resultados altamente precisos.

Sistema de secuenciación de ADN comparativo de última generación y alto rendimiento para la identificación de bacterias y hongos

El sistema de identificación microbiana rápida MicroSEQ utiliza un enfoque filogenético de alta precisión para la identificación microbiana basado en la secuenciación del gen del ARNr 16S para bacterias o la región D2 de la subunidad grande del ADN ribosómico para hongos. Las secuencias resultantes de muestras microbianas se comparan con las secuencias de nuestra colección curada y validada. Nuestra solución de identificación microbiana genotípica se basa en análisis moleculares basados ​​en secuencias de genes ribosomales en bacterias y hongos y cumple con los enfoques recomendados por las agencias reguladoras para una identificación precisa de la contaminación.

Diseñado para respaldar las pautas regulatorias

La guía de la FDA está destinada a ayudar a los fabricantes a cumplir con los requisitos de las regulaciones actuales de buenas prácticas de fabricación (cGMP) de la Agencia (2l CFR partes 210 y 211) al fabricar medicamentos y productos biológicos estériles mediante procesamiento aséptico. En el documento de orientación “Productos farmacéuticos estériles producidos por procesamiento aséptico - Buenas prácticas de fabricación actuales” de octubre de 2004, la FDA identifica claramente los métodos genotípicos de identificación microbiana para que sean más exactos y precisos que las técnicas bioquímicas y fenotípicas tradicionales, así que ¿por qué conformarse con menos?

“Se ha demostrado que los métodos genotípicos son más exactos y precisos que las técnicas bioquímicas y fenotípicas tradicionales. Estos métodos son especialmente valiosos para las investigaciones de fallas (por ejemplo, contaminación del relleno del medio de prueba de esterilidad) ". (FDA (2004), Productos farmacéuticos estériles producidos por procesamiento aséptico - Buenas prácticas de fabricación actuales, p. 35)

El sistema de identificación MicroSEQ está diseñado para respaldar las pautas de calificación recomendadas de:

  • Conferencia Internacional de Armonización (ICH)
  • Farmacopea de los Estados Unidos (USP)
  • Farmacopea europea (EUP)
  • Farmacopea japonesa (JP)

Genere resultados procesables en menos de 5 horas

Con el sistema de identificación microbiana rápida MicroSEQ, las bacterias y los hongos se pueden identificar en menos de cinco horas, utilizando un flujo de trabajo lógico que requiere un tiempo de práctica mínimo. Se utiliza un único procedimiento estandarizado para identificar los aislados bacterianos y fúngicos.

Cultiva la cultura

Extraer ADN

Realizar PCR

Secuencia del ADN

Identificar el organismo

  • Crecimiento en medio sólido y líquido (cultivo puro)
  • Lisa la pared celular para exponer y extraer ADN
  • Amplificar el ADN mediante PCR
  • Proceso de 30 minutos
  • Secuencia de ADN dividiéndolo en segmentos
  • Proceso de 60 minutos
  • Realice electroforesis para tirar de los segmentos marcados a través del sistema
  • Compare la secuencia con la biblioteca para su identificación

Vea nuestro video instructivo que brinda instrucciones paso a paso desde la preparación de muestras hasta el análisis de datos. Lo lleva a través del protocolo simplificado para la identificación microbiana el mismo día.


19.2G: Identificación rápida de microorganismos - Biología

un Laboratorio Estatal Clave de Biología de Membranas, Facultad de Medicina, Universidad de Tsinghua, Beijing 100084, China
Correo electrónico: [email protected]

b Centro Nacional de Investigación de Ingeniería para la Tecnología de Biochip de Beijing, Beijing 102206, China

c Centro de innovación colaborativa para el diagnóstico y tratamiento de enfermedades infecciosas, Hangzhou 310003, China

Abstracto

Las infecciones bacterianas pueden causar enfermedades graves como tuberculosis, sepsis, nefritis y cistitis. La detección rápida y sensible de bacterias es un requisito previo para el tratamiento de estas enfermedades. El estándar de oro actual para la identificación bacteriana es el cultivo bacteriológico. Sin embargo, la identificación basada en cultivos lleva de 3 a 7 días, lo que requiere mucho tiempo y es laborioso. En este estudio, las bacterias de las muestras de orina se enriquecieron con una pipeta portátil con filtro. Luego, se construyó un chip centrífugo para detectar múltiples bacterias patógenas a partir de muestras de orina integrando la extracción de ADN, la amplificación de la polimerasa recombinasa múltiple (RPA) y la detección fluorescente juntas. Esto eliminó el paso de cultivo que consumía mucho tiempo y, por lo tanto, aceleró el diagnóstico de las infecciones del tracto urinario (ITU). En este estudio se detectaron las cinco principales bacterias patógenas en las infecciones urinarias, que son Escherichia coli, Proteus mirabilis, Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus aureus y Salmonella typhimurium. Escherichia coli, Proteus mirabilis, Pseudomonas aeruginosa y Staphylococcus aureus se detectaron con éxito con límites de detección de 100 UFC mL −1 de muestras de orina dentro de los 40 min. Salmonella typhimurium se detectó con éxito con un límite de detección de 1000 UFC mL −1 de muestras de orina. La detección de bacterias basada en chips propuesta en este estudio es una herramienta prometedora para la identificación sensible, precisa y múltiple de bacterias en muestras clínicas de orina de infecciones urinarias y bacteriuria.


Biología de sistemas de bacterias

5.3 Árboles de decisión

Los árboles de decisión son visualmente similares a la representación gráfica de los HMM, pero operan con principios muy diferentes. Un árbol de decisión es un tipo de clasificador, que toma un conjunto de entradas que describen elementos de datos individuales y clasifica cada elemento en una de un conjunto de categorías. Los algoritmos de árboles de decisión se entrenan utilizando un conjunto de ejemplos de entrada, cada uno etiquetado con la categoría a la que pertenece. Los algoritmos examinan los datos de entrada para determinar qué variable distingue mejor entre las categorías y qué valores de esta variable son informativos. Esta variable forma la raíz del árbol. Las variables restantes se analizan en busca de la siguiente variable más informativa, que genera el segundo nivel del árbol. El proceso continúa hasta que se logra la máxima separación entre las categorías de salida. No todas las variables de entrada se incluirán en el árbol, por lo que los árboles de decisión también proporcionan un medio de selección de características.

Por ejemplo, (Dieckmann y Malorny, 2011) utilizaron un árbol de decisión para clasificar los serovares de Salmonella enterica subsp. enterica utilizando datos de MALDI-TOF MS. Parte del árbol resultante se vuelve a dibujar a continuación (Figura 2.8).

Figura 2.8. Árbol de decisión para la clasificación de Salmonella enterica subsp. enterica serovares. Los datos de entrada se generaron utilizando MALDI-TOF MS. Solo se muestra una parte del árbol.

Rediseñado de Dieckmann y Malorny (2011).

Hay muchos algoritmos de árboles de decisión, cada uno de los cuales utiliza diferentes formas de identificar variables informativas. Uno de los algoritmos más utilizados es C4.5 (Quinlan, 1993). C4.5 está disponible gratuitamente, aunque ya no es compatible. El sucesor de C4.5, C5.0 solo está disponible como código fuente, lo que requiere un compilador para el lenguaje C y, por lo tanto, es menos accesible para el usuario ocasional.

El algoritmo C4.5 utiliza una métrica llamada entropía, que se deriva de la teoría de la información (Shannon, 1948). Claude Shannon fue un matemático e ingeniero eléctrico estadounidense que trabajó en la teoría de las comunicaciones. Entre muchos otros logros, produjo un conjunto de métricas que se utilizan ampliamente en muchos campos diferentes. Una de estas métricas es la entropía, que es esencialmente una medida de la aleatoriedad de un sistema (Figura 2.9). La entropía es el número esperado de bits necesarios para codificar las clases, C1 o C2, de un miembro de una señal extraído al azar, S, bajo el código óptimo de longitud más corta:

Figura 2.9. La entropía de una población aumenta con la proporción de positivos, hasta un 50%, y luego disminuye sin problemas.

dónde pagC1 es la proporción de S tener tipo C1, y pagC2 es la proporción de tipo C2 (Figura 2.9). El valor de información de una variable, A, se calcula en base a su ganancia de información: la reducción esperada en la entropía debido a la clasificación en A.

En cada iteración del algoritmo, la ganancia de información se calcula para cada variable. A a su vez, y la variable que proporciona la máxima ganancia de información se selecciona como el mejor atributo de decisión para ese nodo. Por cada valor de A, se crea un nuevo nodo descendiente y los ejemplos de entrenamiento se ordenan por nodos. Si los ejemplos de entrenamiento están perfectamente ordenados, el algoritmo finaliza; de lo contrario, se lleva a cabo el mismo procedimiento para cada uno de los nuevos nodos.

El algoritmo C4.5 tiene la ventaja de producir una clasificación única para cada elemento de datos y, debido a su base estadística, es relativamente robusto para los datos ruidosos. Tiende a producir árboles bajos, con una gran ganancia de información cerca de la raíz, una característica generalmente deseable. Los árboles de decisión también llevan a cabo una forma de selección de características, ya que solo las variables más informativas se incluyen en el árbol. Desde un punto de vista práctico, el algoritmo es fácil de usar, una vez que se han preparado los datos necesarios, y produce resultados fáciles de entender. Otros algoritmos de árbol de decisión ampliamente utilizados incluyen el detector de interacción automático de chi-cuadrado (Kass, 1980) y las splines de regresión adaptativa multivariante (Friedman, 1991).

Los árboles de decisión son útiles para los datos en los que las variables de entrada son continuas o categóricas y las salidas son categóricas. Tienen la ventaja de poder clasificar datos en cualquiera de las múltiples categorías, pero requieren una cantidad relativamente grande de datos. Los árboles de decisión se pueden convertir en conjuntos de reglas, que luego se pueden incorporar a los programas de computadora, lo que permite la aplicación automatizada de un árbol de decisión entrenado a los nuevos datos a medida que se generan.

Los árboles de decisión se han utilizado ampliamente en la investigación de microbiología, en áreas como la identificación microbiana (Rattray et al., 1999 Ferdinand et al., 2004 Dieckmann y Malorny, 2011), determinación del grupo filogenético de Escherichia coli (Clermont et al., 2000), anotación funcional de proteínas (Azé et al., 2007), clasificación del fenotipo regulador (Bachmann et al., 2009), monitoreo ambiental y rastreo de la fuente de microbios de importancia médica (Lyautey et al., 2007, 2010 Ballesté et al., 2010) y comprensión del control transcripcional (Singh et al., 2005 Nannapaneni et al., 2012 ).



Comentarios:

  1. Jeraldo

    Gotta look

  2. Botwolf

    no me molesta

  3. Gibbesone

    Creo que este es un tema muy interesante. Invito a todos a participar activamente en la discusión.

  4. Sekou

    La buena pregunta

  5. Jarda

    Esto es interesante. Dicta, ¿dónde puedo leer sobre esto?



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