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Improving Translational Accuracy02:07

Improving Translational Accuracy

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Base complementarity between the three base pairs of mRNA codon and the tRNA anticodon is not a failsafe mechanism. Inaccuracies can range from a single mismatch to no correct base pairing at all. The free energy difference between the correct and nearly correct base pairs can be as small as 3 kcal/ mol. With complementarity being the only proofreading step, the estimated error frequency would be one wrong amino acid in every 100 amino acids incorporated. However, error frequencies observed in...
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Protein Digestion01:02

Protein Digestion

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Protein digestion begins in the stomach, where the highly acidic environment can easily disrupt protein structure by exposing the peptide bonds of polypeptide chains. After polypeptide chains are broken into individual amino acids by a series of digestive enzymes, the amino acids are transported to the liver via the bloodstream to produce energy.
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Health Literacy01:21

Health Literacy

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Health literacy is an individual's or a community's capacity to comprehend, receive, read, and use relevant healthcare information and services. The World Health Organization (WHO, 2018) defines health literacy as the cognitive and social skills that determine the ability of individuals to gain access to, understand, and use information in ways that promote and maintain good health. As a result, the WHO helps individuals manage long-term health concerns, participate in preventative...
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Translation01:31

Translation

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Translation is the process of synthesizing proteins from the genetic information carried by messenger RNA (mRNA). Following transcription, it constitutes the final step in the expression of genes. This process is carried out by ribosomes, complexes of protein and specialized RNA molecules. Ribosomes, transfer RNA (tRNA), and other proteins produce a chain of amino acids—the polypeptide—as the end product of translation.
Translation Produces the Building Blocks of Life
Proteins are...
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Genetic Lingo01:11

Genetic Lingo

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Overview
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Protein Glycosylation01:25

Protein Glycosylation

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Glycosylation, the most common post-translational modification for proteins, serves diverse functions. Adding sugars to proteins makes the proteins more resistant to proteolytic digestion. Glycosylated proteins can act as markers and receptors to promote cell-cell adhesion. Additionally, they have many essential quality control functions in the cell, such as correct protein folding and facilitating transport of misfolded proteins to the cytosol, which can be degraded.
Glycosylation occurs in...
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Extraer información nutricional de las etiquetas bilingües de los alimentos mediante el uso de grandes modelos

Fatmah Y Assiri1, Mohammad D Alahmadi1, Mohammed A Almuashi2

  • 1Software Engineering Department, College of Computer Science and Engineering, University of Jeddah, Jeddah 21493, Saudi Arabia.

Journal of imaging
|August 27, 2025
PubMed
Resumen

Los modelos de lenguaje grande (LLM) pueden extraer datos nutricionales de las etiquetas de los alimentos, pero luchan con el texto árabe. El postprocesamiento mejora significativamente la precisión, con GPT-4o superando a otros modelos para el análisis multilingüe de etiquetas de alimentos.

Palabras clave:
LLM (modelo de lenguaje amplio)OCR (reconocimiento óptico de caracteres)extracción de texto mediante visión por computadora (CV)etiqueta de contenido nutricional

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Área de la Ciencia:

  • Ciencias de la alimentación
  • Lingüística computacional
  • Inteligencia artificial

Sus antecedentes:

  • Las etiquetas de los productos alimenticios son vitales para los consumidores y los organismos reguladores como la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA).
  • La transcripción manual de etiquetas de alimentos multilingües requiere mucha mano de obra y es propensa a errores.
  • Automatizar la extracción de información nutricional de las imágenes es crucial para las plataformas de comestibles en línea.

Objetivo del estudio:

  • Investigar la eficacia de los grandes modelos lingüísticos para extraer los datos nutricionales de las etiquetas multilingües de los productos alimenticios.
  • Comparar el rendimiento de diferentes LLM (GPT-4o, GPT-4V, Gemini) en las etiquetas de los alimentos en inglés y árabe.
  • Evaluar el impacto de las técnicas de posprocesamiento en la mejora de la precisión de la extracción.

Principales métodos:

  • Se creó un conjunto de datos seleccionado de 294 etiquetas de productos alimenticios con 588 elementos y valores nutricionales transcritos en inglés y árabe.
  • Se emplearon LLM para extraer información nutricional de las imágenes de las etiquetas.
  • Se utilizaron análisis empíricos y técnicas de posprocesamiento para evaluar y mejorar la precisión de la extracción.

Principales resultados:

  • Los LLM demostraron una mayor precisión en la extracción de datos nutricionales en inglés en comparación con el árabe.
  • Las técnicas de posprocesamiento mejoraron sustancialmente la precisión general de la extracción de elementos nutricionales y de valor.
  • GPT-4o logró un rendimiento superior a GPT-4V y Gemini en esta tarea.

Conclusiones:

  • Los LLM son prometedores para automatizar la extracción de información nutricional de las etiquetas de los alimentos.
  • Se necesitan avances adicionales en las capacidades de LLM y en el posprocesamiento para superar los desafíos con los datos multilingües, en particular el árabe.
  • Las soluciones optimizadas basadas en LLM pueden mejorar la accesibilidad y la precisión de los datos para el cumplimiento normativo y la información al consumidor.