Autor

Gianfranco Picone, Carlo Mengucci, Francesco Capozzi

Abstract

High-throughput techniques, such as nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy, are well suited for omics data production and, coupled with machine learning, are paving a promising way of modelling food–human interaction.

Resumen del artículo

Las técnicas de RMN permiten evaluar las cualidades nutricionales de los alimentos, detectar biomarcadores de la ingesta y estudiar su efecto en el metabolismo, entre otras. Este tipo de datos son clave para alcanzar las potencialidades que ofrece la integración de datos ómicos mediante técnicas de aprendizaje automático.