{"id":14964,"date":"2019-04-03T09:34:34","date_gmt":"2019-04-03T15:34:34","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=14964"},"modified":"2019-04-03T09:35:16","modified_gmt":"2019-04-03T15:35:16","slug":"inteligencia-artificial-para-medir-raices","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/inteligencia-artificial-para-medir-raices\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial para medir ra\u00edces"},"content":{"rendered":"<p>Un equipo interdisciplinar del Centro de Investigaci\u00f3n en Agrigen\u00f3mica (CRAG) y de La Salle-Universidad Ramon Llull ha desarrollado un software que, mediante procesamiento de im\u00e1genes y aprendizaje artificial, permite a los investigadores semi-automatizar el an\u00e1lisis de la longitud de la ra\u00edz de peque\u00f1as plantas de<span>\u00a0<\/span><em>Arabidopsis thaliana<\/em>. E<!--more--><\/p>\n<p>l software, denominado MyRoot, se ha puesto a disposici\u00f3n de la comunidad investigadora para que lo pueda utilizar gratuitamente. A los investigadores del CRAG, MyRoot ya les ha ahorrado una gran cantidad de tiempo que antes dedicaban a medir ra\u00edces. La elevada eficacia y precisi\u00f3n de MyRoot se ha analizado en un art\u00edculo que se publica en la revista especializada<span>\u00a0<\/span><em>The Plant Journal<\/em>.<\/p>\n<p><strong>La ra\u00edz es\u00a0<\/strong><strong>un elemento clave<\/strong><\/p>\n<p>La ra\u00edz es un \u00f3rgano esencial para el desarrollo de la planta y su crecimiento. Adem\u00e1s de anclar la planta al suelo, la ra\u00edz absorbe el agua y los nutrientes de la tierra. Por ello, poderla analizar es fundamental tanto en la investigaci\u00f3n acad\u00e9mica como en la aplicada a la agricultura.<\/p>\n<div class=\"lado flt\">\n<p>La ra\u00edz es un \u00f3rgano esencial para el desarrollo de la planta y su crecimiento<\/p>\n<\/div>\n<p>En el laboratorio del CRAG dirigido por Ana I. Ca\u00f1o-Delgado estudian el efecto de la se\u00f1alizaci\u00f3n por hormonas esteroideas en el desarrollo de la ra\u00edz, utilizando la peque\u00f1a planta modelo<span>\u00a0<\/span><em>Arabidopsis thaliana<\/em>. Para ello, los investigadores deben medir la longitud de gran cantidad de ra\u00edces de pl\u00e1ntulas de arabidopsis con distintas alteraciones gen\u00e9ticas y sometidas a condiciones distintas. Gracias a estas investigaciones, recientemente descubrieron c\u00f3mo crear plantas m\u00e1s resistentes a la sequ\u00eda sin afectar su crecimiento.<\/p>\n<p>Isabel Beteg\u00f3n-Putze lleva tres a\u00f1os realizando su tesis doctoral en el CRAG, y en este tiempo ha pasado muchas horas midiendo ra\u00edces de arabidopsis en fotos. \u201cHab\u00eda probado softwares de an\u00e1lisis semi-autom\u00e1tico pero todos resultaban poco precisos o muy dif\u00edciles de utilizar\u201d, explica Beteg\u00f3n-Putze. Su directora de tesis, Ana I. Ca\u00f1o-Delgado, le propuso que colaboraran con el grupo del ingeniero Xavier Sevillano, del Grupo de Investigaci\u00f3n en Tecnolog\u00edas Media de La Salle, para desarrollar ellos mismos un software que agilizase este proceso.<\/p>\n<p><strong>MyRoot, inteligencia artificial para ahorrar tiempo<\/strong><\/p>\n<p>De esta manera, Isabel Beteg\u00f3n-Putze trabaj\u00f3 codo con codo con el ingeniero inform\u00e1tico del equipo de Sevillano Alejandro Gonz\u00e1lez para dise\u00f1ar un software que fuera amigable para un usuario proveniente del campo de la biolog\u00eda. \u201cUno de los puntos fuertes de MyRoot es que, aparte de ser muy preciso, es muy \u00fatil para el usuario final. Para ello ha sido clave incluir a bi\u00f3logos de plantas como Isabel en el proceso de desarrollo, teniendo en cuenta sus opiniones y necesidades\u201d, explica Alejandro Gonz\u00e1lez.<\/p>\n<p>Uno de los retos que deb\u00eda salvar el nuevo software era el substituir a un investigador entrenado en diferenciar el tallo y la ra\u00edz de arabidopsis en peque\u00f1as pl\u00e1ntulas de pocos d\u00edas crecidas<span>\u00a0<\/span><em>in vitro<\/em>, ya que en este estadio los dos tienen un aspecto muy similar.\u00a0 Para ello, el equipo del CRAG y La Salle utiliz\u00f3 t\u00e9cnicas de<span>\u00a0<\/span><em>machine learning<\/em>, entrenando al algoritmo con pl\u00e1ntulas con una variedad de mutaciones, edades, etc.<\/p>\n<div class=\"lado frt\">\n<p>&#8220;Uno de los puntos fuertes de MyRoot es que, aparte de ser muy preciso, es muy \u00fatil para el usuario final&#8221;, dice\u00a0Alejandro Gonz\u00e1lez<\/p>\n<\/div>\n<p>\u201cLo que hemos hecho es adiestrar al sistema exponi\u00e9ndolo a muchas situaciones distintas\u201d explica Xavier Sevillano. &#8220;Gracias al uso de aprendizaje artificial en MyRoot, el software es muy preciso al medir ra\u00edces, y permite a sus usuarios utilizarlo con un grado de confianza muy elevado\u201d, a\u00f1ade.<\/p>\n<p>En el art\u00edculo publicado en<span>\u00a0<\/span><em>The Plant Journal<\/em>, el equipo del CRAG y de La Salle demuestra que utilizando MyRoot se obtienen los mismos resultados que con el an\u00e1lisis manual, pero invirtiendo la mitad de tiempo. La comparaci\u00f3n de MyRoot respecto a otros softwares disponibles apunta a que, por su facilidad de uso, precisi\u00f3n y tiempo invertido en las mediciones, MyRoot podr\u00eda convertirse en una herramienta muy utilizada por los investigadores acad\u00e9micos. MyRoot se puede descargar y ejecutar sin pagar ninguna licencia.<\/p>\n<p><strong>Una herramienta al servicio de la agricultura<\/strong><\/p>\n<p>\u201cEstamos muy satisfechos de los resultados obtenidos gracias a esta colaboraci\u00f3n con el grupo de Xavier Sevillano de La Salle, y ya estamos pensando en ampliar el proyecto para llevarlo fuera del \u00e1mbito estrictamente acad\u00e9mico\u201d, explica Ana I. Ca\u00f1o-Delgado.\u00a0 Y es que los investigadores ya est\u00e1n pensando en automatizar m\u00e1s este proceso mediante la construcci\u00f3n de un robot, que limite mucho la intervenci\u00f3n del propio investigador y que permita analizar una gran cantidad de muestras en poco tiempo.<\/p>\n<p>\u201cLo siguiente que queremos hacer es a\u00f1adir hardware al software dise\u00f1ado\u201d menciona Ca\u00f1o-Delgado. \u201cSi adem\u00e1s preparamos y ampliamos el software para ser utilizado con ra\u00edces de otras plantas, podr\u00e1 ser una herramienta muy \u00fatil en el \u00e1mbito agrario\u201d, concluye.<\/p>\n<p><strong>Fuente: Agencia Sinc<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un equipo interdisciplinar del Centro de Investigaci\u00f3n en Agrigen\u00f3mica (CRAG) y de La Salle-Universidad Ramon Llull ha desarrollado un software que, mediante procesamiento de im\u00e1genes y aprendizaje artificial, permite a los investigadores semi-automatizar el an\u00e1lisis de la longitud de la ra\u00edz de peque\u00f1as plantas de\u00a0Arabidopsis thaliana. 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