MEDICIÓN DE TEMPERATURA EN OBJETOS DE FASE MEDIANTE UN INTERFERÓMETRO DE MACH-ZEHNDER Y UN INTEFERÓMETRO DE WOLLASTON

Joao Francisco Trujillo Martinez (2022, [Tesis de maestría])

"Se implementarán de manera independiente, las técnicas de interferometría de Mach-Zehnder y de interferometría de Wollaston. Lo anterior para obtener información importante del comportamiento termodinámico de un objeto de fase axisimétrico. Debido a la naturaleza interferómetrica de ambos métodos, serán necesarios dos haces que interfirieran. Por lo anterior, ambas técnicas se mostrarán sensibles al ruido externo, sin embargo, al requerir la interferometría de Wollaston una sola trayectoria para los dos haces que interfieren, se espera que sea esta técnica, una técnica más robusta que la técnica interferométrica de Mach-Zehnder, la cual la hará más propicia para su implementación en un entorno industrial."

Temperatura Metrología Diseño óptico Interferómetro INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA INDUSTRIAL EQUIPO INDUSTRIAL EQUIPO INDUSTRIAL

Predicción de actividad antimicrobiana usando modelos de escala evolutiva a través de un flujo de trabajo en la plataforma KNIME

Prediction of antimicrobial activity using models of evolutionary scale through a workflow in the KNIME platform

Karla Lorena MartÍnez Mauricio (2023, [Tesis de maestría])

Dentro de las estrategias para combatir la resistencia antimicrobiana, se está llevando a cabo investigación para la creación de nuevos fármacos basados en péptidos antimicrobianos. En los últimos años, se han realizado esfuerzos para incorporar herramientas computacionales que ayuden a acelerar la identificación de péptidos con actividad antimicrobiana. Una de estas herramientas son los modelos QSAR basados en aprendizaje tradicional, que permiten predecir la actividad antimicrobiana en péptidos a partir de información basada en su secuencia. Un componente clave en este proceso es el tipo de características moleculares a utilizar. Recientemente, ha surgido una familia de modelos pre-entrenados llamados ESM-2, los cuales generan incrustaciones (características) que fueron aprendidas a partir de 65 millones de secuencias que abarcan diversidad evolutiva. En este trabajo de tesis, se analiza la contribución de las incrustaciones ESM-2 de diferentes dimensiones de forma individual y en conjunto en el desarrollo de modelos QSAR basados en aprendizaje tradicional para la clasificación de péptidos antimicrobianos, así como sus tipos funcionales, como antibacteriano, antifúngico y antiviral. A partir de este estudio se concluye que aumentar la capacidad de los modelos ESM-2 no implica una mejora en el rendimiento de los modelos para predecir péptidos antimicrobianos. Los modelos ESM-2 t30 y ESM-2 t33 son los más apropiados para extraer características y mejorar la exactitud en las predicciones de péptidos antimicrobianos. Además, fusionar características de diferentes incrustaciones ESM-2 es una estrategia efectiva para construir mejores modelos QSAR que el uso exclusivo de características derivadas de un modelo ESM-2 específico. Se construyeron modelos más simples con un rendimiento comparable o superior a los modelos basados en aprendizaje profundo reportados en la literatura. Para llevar a cabo este estudio se implementó un flujo de trabajo en KNIME que genera de forma automática hasta 1980 modelos de clasificación binaria basados en aprendizaje tradicional. Incorpora diversas técnicas de selección de características, algoritmos de clasificación, métricas de desempeño y una fase de limpieza de datos. Este flujo de trabajo se encuentra disponible en https://github.com/cicese-biocom/classification-QSAR-bioKom.

Molecular features play an important role in different bio-chem-informatics tasks, such as the Quantitative Structure-Activity Relationships (QSAR) modeling. Several pre-trained models have been recently created to be used in downstream tasks either by fine-tuning a specific model or by extracting features to feed traditional classifiers. In this sense, a new family of Evolutionary Scale Modeling models (termed as ESM-2 models) has been recently introduced, demonstrating outstanding results in structure protein prediction benchmarks. Herein, we are devoted to assessing the usefulness of different-dimensional embeddings derived from ESM-2 models in the prediction of antimicrobial peptides, given the great deal of attention received because of their potential to become a plausible option to mainly fight multi-drug resistant bacteria. To this end, we created a KNIME workflow to guarantee using the same modeling methodology, and consequently, carrying out fair comparisons. As a result, it can be drawn that the 640- and 1,280- dimensional embeddings are the most appropriate to be used in modeling because statistically better results were achieved from them. We also combined features from different embeddings, and we can draw that the fusion of features of different embeddings contributes to getting better models than only using a specific model ESM-2. Comparisons regarding state-of-the-art deep learning models confirm that when performing methodologically principled studies in the prediction of AMPs, non-DL based models yield comparable-to-superior results to DL-based models. The implemented KNIME workflow is availablefreely at https://github.com/cicese-biocom/classification-QSAR-bioKom. We consider that this workflow can be valuable to prevent unfair comparisons regarding new computational methods, as well as to propose new non-DL based models.

péptidos antimicrobianos, QSAR, aprendizaje automático ESM-2, KNIME antimicrobial peptides, QSAR, machine learning, ESM-2, KNIME INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES DISEÑO CON AYUDA DE ORDENADOR DISEÑO CON AYUDA DE ORDENADOR

Consideraciones agronómicas para el diseño de invernaderos típicos de México

Jorge Flores Velazquez WALDO OJEDA BUSTAMANTE (2015, [Libro])

El despunte de la agricultura protegida, en el mundo, ha puesto de manifiesto, por un lado, las bondades de esta técnica de producción, y por otro, la necesidad de profundizar en la investigación relacionada con los procesos que suceden de manera inherente al desarrollo del cultivo. Los procesos fisiológicos del cultivo, tales como fotosíntesis o respiración son procesos estrechamente relacionados con las condiciones ambientales, las cuales pueden o no ser adecuadas para lograr las mejores cosechas. México es uno de los países que más ha crecido en superficie para cultivar en invernadero. Un aspecto muy importante en un invernadero es el control del clima y uno de los métodos principales para ventilar en invernaderos es el que utiliza las fuerzas de presión y temperatura. El presente trabajo muestra el funcionamiento del sistema de ventilación natural en invernaderos típicos de México usando la dinámica de fluidos computacional.

Invernaderos Diseño Construcción Producción agrícola INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Programa hidrología de superficie: Hidros

CARLOS GUTIERREZ OJEDA JOSE ANGEL RAYNAL VILLASEÑOR (1989, [Artículo])

El programa HIDROS consiste en un conjunto de subprogramas que permiten apoyar las actividades de cálculo y diseño en el área de hidrología superficial. La estructura del programa permite que su empleo sea interactivo y de fácil utilización.

Programa HIDROS Hidrología superficial Diseño INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Manual geotécnico para el diseño de presas pequeñas

ISAAC BONOLA ALONSO ALBERTO JAIME PAREDES (2007, [Libro])

Este manual está enfocado, principalmente, al aspecto geotécnico del diseño de presas pequeñas. En él se incluyen criterios hidráulicos, hidrológicos y geológicos necesarios para la correcta selección del sitio y tipo de presa, así como aspectos relacionados con la operación, mantenimiento, instrumentación y seguridad de este tipo de obras y su interacción con el entorno y otras estructuras.

Presas Diseño Geotecnia INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Búsqueda de un conjunto óptimo de descriptores moleculares para la modelación QSAR

Search for an optimal subset of molecular descriptors for QSAR modeling

Luis Antonio García González (2023, [Tesis de doctorado])

En la actualidad, se estima que más de 10 millones de vertebrados son utilizados cada año en estudios toxicológicos. Dadas estas circunstancias, varias agencias regulatorias están impulsando activamente a la comunidad científica para el desarrollo de una alternativa a la experimentación con animales. Entre las alternativas existentes se pueden encontrar los estudios in-silico, especialmente los métodos de Relación Cuantitativa Estructura-Actividad (QSAR por sus siglas en inglés), los cuales se destacan como uno de los más utilizados. Los estudios QSAR se basan en la hipótesis de que compuestos estructuralmente similares presentan una actividad similar, lo que permite predecir la actividad de nuevos compuestos en función de compuestos estructuralmente similares, para los cuales se definió su actividad de forma experimental. Estudios han demostrado que la selección del subconjunto “óptimo” de las variables (descriptores moleculares) que caracterizan estructuralmente los compuestos tiene mayor importancia para la construcción de un modelo QSAR robusto que la estrategia de modelación utilizada. Actualmente, los descriptores moleculares (DMs) utilizados para la modelación QSAR son calculados con herramientas computacionales que no tienen en cuenta si estos caracterizan bien la actividad que se quiere modelar y los compuestos que se están analizando. En este trabajo se describen las limitaciones del enfoque actual, teniendo en cuenta que, si se sigue este enfoque, se puede pasar por alto información relevante al suponer que el conjunto de DMs calculado caracteriza bien las estructuras químicas que se están analizando, cuando en realidad puede que esto no suceda. Estas limitaciones se deben principalmente a que dichas herramientas limitan el número de DMs que calculan, restringiendo el dominio de los parámetros en los que se definen los algoritmos que calculan los DMs, parámetros que definen el Espacio de Configuración de Descriptores (DCS por sus siglas en inglés). En este trabajo se propone relajar estas restricciones en un enfoque DCS abierto, de manera que se pueda considerar inicialmente un universo más amplio de DMs y que estos caractericen de manera adecuada las estructuras a modelar. La generación de DMs se aborda entonces como un problema de optimización multicriterio, y para darle solución, dos algoritmos evolutivos son propuestos. Estos algoritmos incluyen conceptos de coevolución cooperativa para medir la sinergia entre descriptores moleculares ...

Currently, it is estimated that more than 10 million vertebrates are used per year for toxicological studies. Numerous regulatory agencies are actively advocating for the development of alternative methods to avoid unnecessary experimentation on animals. Among the existing alternatives in silico studies, especially Quantitative Structure Activity Relationships (QSAR) methods, stands out as one ofthe most widely used approaches. QSAR Methods are based on the premise that molecules with similar structures presents similar activities, which makes it possible to predict the activity of new compounds based on structurally similar compounds, for which their activity has been defined experimentally. Studies have demonstrated that the selection of the “optimal” set of molecular descriptors (MDs) is more important to build a robust QSAR models than the choice of the learning algorithm. Nowadays, the molecular descriptors (MD) used for QSAR modeling are calculated using computational tools that do not consider whether they accurately characterize the activity to be modeled and the compounds being analyzed. We demonstrate here that this approach may miss relevant information by assuming that the initial universe of MDs codifies, when it does not, all relevant aspects for the respective learning task. We argue that the limitation is mainly because of the constrained intervals of the parameters used in the algorithms that compute the MDs, parameters that define the Descriptor Configuration Space (DCS). We propose to relax these constraints in an open CDS approach, so that a larger universe of MDs can initially be considered, and these descriptors can adequately characterize the structures to be modeled. We model the MD generation as a multicriteria optimization problem, and two genetic algorithms-based approaches are proposed to solve it. These algorithms include cooperative-coevolutionary concepts to consider the synergism between theoretically different MDs during the evolutionary process. As a novel component, the individual fitness function is computed by aggregating four criteria via the Choquet Integral using a fuzzy non-additive measure. Experimental outcomes on benchmarking chemical datasets show that models created from an “optimized” sets of MDs present greater probability to achieve better performances than models created from sets of MDs obtained without optimizing their DCSs. Therefore, it can be concluded that the proposed algorithms are more suitable ..

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Una perspectiva sistémica de la Triple Hélice en la innovación social en la Ciudad de México: Revisión de literatura

Juan Erick Amador Santiago RICARDO TEJEIDA-PADILLA ISAIAS BADILLO-PIÑA ANA LILIA CORIA_PÁEZ (2023, [Artículo])

"El presente artículo tiene por objetivo hacer una revisión teórica proveniente de diversas fuentes, centrada en el estudio de la implementación de políticas públicas orientadas a la innovación social. Se utiliza como guía metodológica la Triple Hélice y el Modelo de Sistema Viable en entornos de similitud, social, económica, política, educativa y cultural, en el contexto mexicano. Asimismo, se pretende puntualizar los programas sociales basados en la Triple Hélice hallados en la búsqueda de la bibliografía que implementaron la inclusión de estos preceptos metodológicos. Los resultados se centran en la posibilidad de crear nuevas líneas de investigación en colaboración mediante el diseño y la propuesta de un modelo que subsane el campo de la innovación social para un mejor aporte conceptual".

Innovación social Modelo de Sistema Viable Triple Hélice CIENCIAS SOCIALES CIENCIA POLÍTICA CIENCIA POLÍTICA

The potential of UAV and very high-resolution satellite imagery for yellow and stem rust detection and phenotyping in Ethiopia

Gerald Blasch David Hodson Francelino Rodrigues (2023, [Artículo])

Very high (spatial and temporal) resolution satellite (VHRS) and high-resolution unmanned aerial vehicle (UAV) imagery provides the opportunity to develop new crop disease detection methods at early growth stages with utility for early warning systems. The capability of multispectral UAV, SkySat and Pleiades imagery as a high throughput phenotyping (HTP) and rapid disease detection tool for wheat rusts is assessed. In a randomized trial with and without fungicide control, six bread wheat varieties with differing rust resistance were monitored using UAV and VHRS. In total, 18 spectral features served as predictors for stem and yellow rust disease progression and associated yield loss. Several spectral features demonstrated strong predictive power for the detection of combined wheat rust diseases and the estimation of varieties’ response to disease stress and grain yield. Visible spectral (VIS) bands (Green, Red) were more useful at booting, shifting to VIS–NIR (near-infrared) vegetation indices (e.g., NDVI, RVI) at heading. The top-performing spectral features for disease progression and grain yield were the Red band and UAV-derived RVI and NDVI. Our findings provide valuable insight into the upscaling capability of multispectral sensors for disease detection, demonstrating the possibility of upscaling disease detection from plot to regional scales at early growth stages.

Very High Resolution Imagery Disease Detection Methods Early Growth Stages CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA UNMANNED AERIAL VEHICLES STEM RUST PHENOTYPING HIGH-THROUGHPUT PHENOTYPING WHEAT

Sitios Ramsar de la Bahía de La Paz: Amenazas y estrategias para su conservación

Ramsar Sites of La Paz Bay: Threats and strategies for their conservation

Janette Magalli Murillo Jiménez José Juan Pérez Navarro María Concepción Lora Vilchis MARIA DEL ROCIO MARCIN MEDINA LAURA CARREON PALAU Jorge A. Del Angel_Rodríguez Jose Luis Ortiz Galindo Jesús Echevarría Haro (2022, [Artículo])

"En 2017–2018 la Secretaría de Marina del Gobierno de México (SEMAR) realizó actividades de dragado en la Bahía y Ensenada de La Paz, Baja California Sur. Paralelamente ocurrieron afectaciones severas en el sitio Ramsar “Humedales Mogote-Ensenada de La Paz”. Los dragados y el mal manejo de los residuos generaron preocupación ciudadana por el sitio y los organismos que ahí habitan, lo que se manifestó en protestas tanto mediáticas, como legales ante SEMARNAT por algunas organizaciones de la sociedad civil. Esta situación propició la organización de un Foro-Taller realizado el 3 de octubre de 2019, con el fin de evaluar la problemática de los humedales tanto de la Ensenada como de la Bahía de La Paz, ambos incluidos en la Convención Ramsar. El presente trabajo resume los resultados de este evento y refleja la gran preocupación por los sitios Ramsar, tanto de la sociedad civil, como de las diferentes instancias gubernamentales. Estos resultados se integraron en un documento entregado en febrero de 2020 solo a autoridades de SEMARNAT, CONANP y Congreso del Estado de Baja California Sur, previo a la pandemia. Durante el taller se observó una amplia gama de problemas, originados en gran medida por los habitantes y reforzados por el incumplimiento de los compromisos adquiridos por México ante la Convención Ramsar, patente en la desatención de los sitios Ramsar, en particular de los Humedales Mogote-Ensenada de La Paz, donde no hay una normatividad específica que indique la responsabilidad de la gestión de estos ecosistemas. En contraste, el humedal de Balandra cuenta con protección especial al formar parte de una ANP. La conclusión general más importante del evento fue que sólo una sociedad bien organizada, informada de los servicios ambientales que estos sitios proveen, y consciente de su valor como ecosistemas, podrá defender la sustentabilidad de estos sitios."

"In 2017–2018, the Government of Mexico’s Navy Secretariat (SEMAR) carried out dredging activities in Bahía and Ensenada de La Paz, Baja California Sur. In parallel there were severe impacts on the Ramsar site “Humedales Mogote-Ensenada de La Paz”. The dredging and the mis management of the waste generated citizen concern for the site and their inhabiting organisms. Consequently, there were protests that were prosecuted both in the media and legally before SEMARNAT by some non-governmental organizations (ONGs). On October 3, 2019, indignation led to the organization of a Forum-Workshop to assess the problem of wetlands in Bahía and Ensenada de La Paz, included in the Ramsar Convention. Here we present a summary of the Workshop results that reflect the great concern for Ramsar sites, both from civil society, and from different government entities. The results were integrated into a document delivered in February 2020 only to the authorities of SEMARNAT, CONANP and to the Baja California Sur State Congress, because the advent of the Covid-19 pandemic prevented the delivery to all other institutions involved, identified as responsible in the Workshop. Participants observed a wide range of problems in these sites originated largely by residents and reinforced by non-compliance with commitments acquired by Mexico towards the Ramsar Convention, evident in the neglect of the Ramsar sites, in particular the Mogote-Ensenada de La Paz wetlands, where no specific regulation indicates the responsibility of the management of these ecosystems. In contrast, it was observed that the wetland of Balandra has special protection by being part of a Natural Protected Area (ANP, by its acronym in Spanish). The most important general conclusion of this event was that only a we- ll-organized society, informed of the environmental services that these sites provide, and aware of their value as ecosystems, will be able to defend the sustainability of these sites."

Gestión participativa, Dragados, Conservación humedales, Servicios Ecosistémicos, Mortandad delfines CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA CIENCIAS AGRARIAS CIENCIA FORESTAL CONSERVACIÓN CONSERVACIÓN

MLN disease diagnostics, MLN disease-free seed production and MLN disease management

Suresh L.M. (2023, [Objeto de congreso])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA YIELD LOSSES DISEASES MAIZE PHENOTYPING GERMPLASM SYMPTOMS ECONOMIC ASPECTS