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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorValcarcel Soto, Sneyder Farid.-
dc.date.accessioned2026-09-22T02:08:30Z-
dc.date.available2024-
dc.date.available2026-09-22T02:08:30Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.citationValcarcel Soto, S. F. (2024). Implementación de un olfatómetro electrónico portátil para la detección no invasiva de Ehrlichia Canis y evaluación de los datos a través de métodos de aprendizaje automático. [Trabajo de Grado Pregrado, Universidad de Pamplona]. Repositorio Hulago Universidad de Pamplona. https://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/11078es_CO
dc.identifier.urihttps://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/11078-
dc.descriptionLa presente pasantía tuvo como objetivo principal implementar un método no invasivo y novedoso para la detección de Ehrlichiosis canina. Este método consistió en analizar mediante un olfatómetro compuesto por sensores de gases comerciales MQ, los compuestos orgánicos volátiles (COVs) generados por las muestras de aliento de los caninos infectados con la enfermedad y un grupo control (caninos sanos), para hacer la comparación. Adicionalmente con el uso de métodos de reconocimiento de patrones y machine learning se buscó obtener una discriminación y clasificación de los pacientes infectados en comparación con el grupo de controles. La búsqueda de un método alternativo de bajo costo y accesible para todos es de gran interés puesto que las pruebas tradicionales cómo la serología y el PCR si bien son eficaces también son costosas y sus resultados requieren de tiempo; la detección temprana es crucial para instaurar un tratamiento efectivo y prevenir una enfermedad fatal en los caninos.es_CO
dc.description.abstractThe main objective of this internship was to implement a non-invasive and novel method for the detection of canine Ehrlichiosis. This method consisted of analyzing by means of an olfactometer composed of commercial MQ gas sensors, the volatile organic compounds (VOCs) generated by the breath samples of canines infected with the disease and a control group (healthy canines), to make the comparison. Additionally, with the use of pattern recognition and machine learning methods, we sought to obtain a discrimination and classification of infected patients in comparison with the group of controls. The search for a low-cost alternative method accessible to all is of great interest since traditional tests such as serology and PCR, although effective, are also expensive and their results require time; early detection is crucial to establish an effective treatment and prevent a fatal disease in canines.es_CO
dc.format.extent33es_CO
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_CO
dc.language.isoeses_CO
dc.publisherUniversidad de Pamplona - Facultad de Ciencias Agrarias.es_CO
dc.subjectEhrlichia Canis.es_CO
dc.subjectolfatómetro.es_CO
dc.subjectCOVs.es_CO
dc.subjectAliento.es_CO
dc.subjectCanino.es_CO
dc.subjectMétodos de reconocimiento de patrones.es_CO
dc.titleImplementación de un olfatómetro electrónico portátil para la detección no invasiva de Ehrlichia Canis y evaluación de los datos a través de métodos de aprendizaje automático.es_CO
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fes_CO
dc.date.accepted2024-
dc.description.editionUniversidad de Pamplona - Facultad de Ciencias Agrarias.es_CO
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dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2es_CO
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1es_CO
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