Investigadores del Arkansas Agricultural Experimental Station utilizaron el aprendizaje automático para distinguir entre las variedades dañinas y no dañinas de la bacteria Enterococcus cecorum, que causa enfermedades en las aves. En este estudio, no solo se analizó la presencia de los genes, sino también su ubicación en el genoma y sus relaciones de vecindad entre sí. Este método resultó efectivo para determinar cómo se diferencian las variedades patógenas de las no patógenas.
Los investigadores señalaron que este método no es exclusivo para E. cecorum, sino que también puede aplicarse a otras variedades de bacterias. Este trabajo se presentó como un ejemplo de cómo se puede utilizar el aprendizaje automático en el análisis de datos genómicos. Además, se destacó el potencial de este método como herramienta en futuros estudios de seguimiento de bacterias.
El estudio abrió un nuevo camino para comprender cómo se desarrollan y propagan las variedades dañinas de bacterias. Los investigadores indicaron que este método podría aplicarse a otras variedades de bacterias, lo que permitiría analizar un espectro más amplio de bacterias.