Rad je objavljen u uglednom časopisu Nucleic Acids research. Riječ je o časopisu koji spada među šest posto najboljih časopisa u kategoriji, a koji pruža informacije o najnovijim dostignućima u molekularnoj biologiji. 

Naš tim je stvorio algoritme koji uče kako raspoznavati značajke različitih vrsta bakterija kroz analize tekstova Wikipedije, studentskih radova, te stručnih izvora. Važnost ovakvih algoritama je velika zato jer je obim znanstvene literature, ali i sveukupnog sadržaja na internetu, sve veći i veći, i istraživači teško mogu pratiti sve nove informacije koje se pojavljuju', objašnjava Fran Supek.

Ovim istraživanjem znanstvenici su usavršili računalne statističke tehnike koje mogu u samo nekoliko minuta ‘pročitati’ i ‘razumjeti’ tisuće tekstova u dovoljnoj mjeri da iz njih prepoznaju značajke živih organizama, za koje bi inače istraživačima trebale godine iščitavanja literature.

Rad je nastao u okviru ‘Future and Emerging Technologies’ (FET) projekta Europske unije pod nazivom MAESTRA (http://maestra-project.eu/), te  uključuje suradnju s grupom Anite Kriško s Mediteranskog Instituta za istraživanje života u Splitu.

Rezultati računalnih predviđanja su slobodno dostupni preko Web baze podataka http://protraits.irb.hr/, koju je izradio Matija Piškorec s Instituta Ruđer Bošković.