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Record W7061452001

Propuesta de un método biológico para la detección de aflatoxinas en alimentos

2013· dissertation· es· W7061452001 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueMaestría en Control de Operaciones y Gestión Logística (Escuela Superior Politécnica del Litoral) · 2013
Typedissertation
Languagees
FieldEngineering
TopicParticle accelerators and beam dynamics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTrichotheceneLabrador RetrieverResearch methodology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Es bien sabido por muchos en el área de alimentos la existencia de micotoxinas cancerígenas en su gran mayoría, en alimentos especialmente granos como por ejemplo el maíz, una de las micotoxinas más difundida en nuestra región por las condiciones climáticas es la aflatoxina producida por los hongos Aspergillus tales como A. flavus, A. parasiticus y A. nomius, con efectos normalmente hepatocancerígenos; en este trabajo de investigación queremos dar una alternativa diferentes a las existentes, para la detección de las Aflatoxinas, que básicamente es una propuesta de un “método biológico” para la detección indirecta de aflatoxina, el cual gira en torno a la hipótesis científica planteada: “Que existe un efecto antimicrobiano de las Aflatoxinas” en palabras resumidas. En el siguiente trabajo de investigación se probó en primera instancia esta hipótesis, para lo cual se utilizó tres microorganismos de prueba y se seleccionará aquel que sea congruente con la hipótesis planteada, en caso de existir más de un microorganismo que ratifiquen esta hipótesis se seleccionará uno solo según nuestro criterio, a éste se le denominará microorganismo de prueba. La existencia o no de éste microorganismo determinará en gran parte la vialidad técnica del método. \n \nUna vez que se determinó el microorganismo de prueba apto para el método, se establece la dosis mínima con letalidad total en una dilución determinada, con este dato se diseña una metodología que establezca como límite de detección la concentración máxima permitida según la norma NTE INEN 187:95; el método determinará la presencia o no de la micotoxina basándose en la inhibición o no del microorganismo de prueba en las placas de PCA (Plate Count Agar) incorporado con la extracción de micotoxina del alimento a analizarse. \n \nDe ser exitoso este método serviría como incentivo para futuras investigaciones bajo el mismo principio no probado antes y tomando como base ésta propuesta para perfeccionarlo buscando microorganismos más adecuados y/o evolucionando el método en uno cuantitativo también y/o usándolo para detección de otras toxinas comunes en alimentos. \n \nEste método tendría desventajas frente a los ya tradicionales (por el tiempo que llevan en el mercado mas no por su estandarización) métodos rápidos que se basan en antígeno-anticuerpo, una de ellas es el tiempo que tomaría, ya que tratándose de bacterias el tiempo mínimo para un resultado no será menos de 24 horas, pero tendría ventajas como las del costo del método y además sería una incursión en un campo poco explorado en la biotecnología.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.010

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.250
Teacher spread0.243 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2013
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