Classification of antimicrobial resistance using artificial neural networks and the relationship of 38 genes associated with the virulence of Escherichia coli isolates from broilers

• Autor(a) principal: Rocha, Daniela Tonini da
• Data de Publicação: 2015
• Outros Autores: Salle, Felipe de Oliveira, Perdoncini, Gustavo, Rocha, Silvio Luis da Silveira, Fortes, Flávia Borges, Moraes, Hamilton Luiz de Souza, Nascimento, Vladimir Pinheiro do, Salle, Carlos Tadeu Pippi
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/128991
• topic: Agentes antimicrobianos; Redes neurais artificiais; Frango; Escherichia coli; Sanidade avícola; Escherichia coli; Artificial neural networks; Antimicrobials agents; Broilers

[Utilização de redes neurais artificiais para a classificação da resistência a antimicrobianos e sua relação com a presença de 38 genes associados a virulência isolados de amostras de Escherichia coli provenientes de frangos de corte.] Escherichia coli patogênica (APEC) para as aves é responsável por vários processos patológicos em aves, sendo considerado como uma das principais causas de morbidade e mortalidade, associado com perdas econômicas para a indústria avícola. O objetivo do presente trabalho foi demonstrar que é possível predizer a resistência antimicrobiana de 256 amostras de APEC utilizando 38 genes responsáveis por distintos fatores de virulência, através de um programa computacional de redes neurais artificiais (RNAs). O segundo objetivo foi verificar por análise estatística a relação entre o índice de patogenicidade (IP) e a resistência aos 14 antimicrobianos. Os resultados demostraram que as RNAs foram capazes de realizar a classificação correta do comportamento das amostras APEC com uma amplitude de 74,22 a 98,44%, desta forma tornando possível predizer a resistência antimicrobiana. A análise estatística realizada para verificar a relação entre o IP e a resistência aos antimicrobianos demostrou que estas variáveis são independentes, ou seja, podem haver picos no IP sem alteração na resistência, ou até mesmo o contrário, alteração na resistência antimicrobiana sem mudança no IP.