Utilizan inteligencia artificial para predecir el umami o “quinto sabor” en las comidas, asociado a las proteínas de los alimentos
El sabor umami o “quinto sabor” se asocia con el contenido en péptidos y proteínas de los alimentos, por lo que desempeña un papel crucial en la regulación de la ingesta rica en proteínas, fundamentales para el bienestar humano. Ahora, la Universidad de Granada ha participado en un estudio internacional que ha conseguido, mediante inteligencia artificial, predecir el sabor umami en los ingredientes de las comidas. La catedrática del Departamento de Fisiología Vegetal Vanessa Martos Núñez es coautora de esta investigación, enmarcada dentro del proyecto europeo H2020 VIRTUOUS, del que es investigadora principal.
Fuente: Universidad de Granada
El sabor umami o “quinto sabor” se asocia con el contenido en péptidos y proteínas de los alimentos, por lo que desempeña un papel crucial en la regulación de la ingesta rica en proteínas, fundamentales para el bienestar humano. Ahora, la Universidad de Granada ha participado en un estudio internacional que ha conseguido, mediante inteligencia artificial, predecir el sabor umami en los ingredientes de las comidas.
La catedrática del Departamento de Fisiología Vegetal Vanessa Martos Núñez es coautora de esta investigación, enmarcada dentro del proyecto europeo H2020 VIRTUOUS, del que es investigadora principal. El equipo científico ha conseguido crear un algoritmo de aprendizaje automático, denominado VirtuousUmami. Su empleo allana el camino hacia la racionalización de las características moleculares del sabor umami y hacia el diseño de compuestos específicos inspirados en péptidos con propiedades gustativas específicas.
La herramienta desarrollada toma como entrada la estructura de la molécula de consulta y la convierte en un formato adecuado legible por computador y, a continuación, predice el sabor umami utilizando el modelo de aprendizaje automático. El proyecto H2020 que dirige Vanessa Martos, coordinado por el Politécnico de Turín (Italia), une las Ciencias Agroalimentarias y la Inteligencia Artificial.
Referencia bibliográfica:
Pallante, L., Korfiati, A., Androutsos, L. et al. Toward a general and interpretable umami taste predictor using a multi-objective machine learning approach. Sci Rep 12, 21735 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-25935-3
Últimas publicaciones
Un equipo de investigación de la Universidad de Jaén halla, mediante encefalograma, que las regiones del cerebro relacionadas con el aprendizaje y la memoria, así como la vinculada a la toma de decisiones se ‘despiertan’ al visionar una campaña institucional sobre información maliciosa. Esta acción informativa actúa como una ‘vacuna’ que alerta a los usuarios de que apliquen sus ‘defensas cognitivas’ para analizar los mensajes de forma crítica. Así se reduce la tendencia a compartir y creer en elementos de las redes sociales.
Sigue leyendoUn estudio interdisciplinar de la Universidad Pablo de Olavide y la Universidad de Lleida avanza en el conocimiento de la Atrofia Muscular Espinal (AME), considerada como una enfermedad rara que afecta a uno de cada ocho mil nacimientos y que tiene la tasa de mortalidad más alta de todas las enfermedades hereditarias. El equipo de investigación ha propuesto un fármaco ya existente como terapia.
Sigue leyendoUn equipo de investigación de la Universidad de Cádiz ha diseñado un sistema que evalúa el volumen mensual de agua que se pierde evaporado en las presas andaluzas y lo han aplicado a 76 de ellas, cubriendo así todas las demarcaciones hidrográficas de Andalucía. Los expertos han combinado datos institucionales y toma de muestras in situ para además clasificar su eficiencia tras analizar factores morfológicos (extensión y profundidad del embalse), hidrológicos y de gestión.
Sigue leyendo