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Identificación de Razas de Pollos de Alta Precisión Utilizando Datos de Genotipo de Microsatélites y el Marco

Rajaonarison Faniriharisoa Maxime Toky¹, Sutthisak Sukhamsri², Sadeep Medhasi¹

¹Animal Genomics and Bioresource Research Unit (AGB Research Unit), Faculty of Science, Kasetsart University, Bangkok 10900, Thailand.

|January 10, 2026

Resumen

El aprendizaje automático, específicamente el modelo de bosque aleatorio, identifica con precisión las razas de pollos utilizando datos de microsatélites. Este método rentable mejora la conservación de razas y el diseño de programas de cría.

Palabras clave:

determinación de raza razas de pollos aprendizaje automático microsatélite bosque aleatorio

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Published on: March 13, 2011

Área de la Ciencia:

Bioinformática
Genética Animal
Aplicaciones de Aprendizaje Automático

Sus antecedentes:

La identificación precisa de razas de pollos es crucial para los programas de conservación y cría.
Distinguir razas de pollos fenotípicamente similares es desafiante y costoso.
El aprendizaje automático (ML) ofrece herramientas avanzadas para analizar datos genéticos complejos.

Objetivo del estudio:

Desarrollar una metodología accesible y optimizada para la identificación de razas de pollos.
Evaluar la efectividad del modelo de bosque aleatorio (RF) para clasificar razas de pollos utilizando datos de microsatélites.
Demostrar la utilidad del ML, en particular AutoGluon, para la determinación de razas rentable.

Principales métodos:

Se utilizaron datos de genotipo de microsatélites de 651 individuos de 30 poblaciones de pollos.
Se empleó un modelo de bosque aleatorio (RF) para la clasificación de razas.
Se aplicaron técnicas de validación cruzada (10-fold y leave-one-out) y métricas de rendimiento (precisión, Kappa de Cohen, F1-score).

Principales resultados:

El modelo RF logró una precisión del 95,38 % en el conjunto de datos de prueba.
Las precisiones de validación cruzada fueron del 91,44 % (10-fold) y del 90,99 % (leave-one-out).
El modelo entrenado demuestra generalización para la determinación de razas de pollos.

Conclusiones:

El aprendizaje automático, en particular RF y enfoques automatizados como AutoGluon, proporciona un marco sólido para la identificación de razas de pollos.
Este enfoque de ML ofrece un método sencillo, moderno y rentable para la determinación de razas.
Se espera que conjuntos de datos más grandes mejoren aún más el rendimiento del modelo para diversas razas de pollos.