BINDANI
Not a member yet
9005 research outputs found
Sort by
La violencia sistémica como una dimensión organizacional oculta de la multiculturalidad en Canadá
Get PDF
Efecto de los ácidos grasos de cadena larga sobre la expresión transcripcional de factores de virulencia de Helicobacter pylori
Get PDFLa infección por Helicobacter pylori es uno de los factores de riesgo más importantes para desarrollar cáncer gástrico (CG). El sistema de secreción tipo IV (SST4) codificado en la isla de patogenicidad cag es el principal factor de virulencia de H. pylori asociado con CG. Además, se ha demostrado que otros factores de virulencia juegan un papel importante en la virulencia de H. pylori, como la citotoxina vacuolizante VacA, la ureasa, los flagelos (2-6 y las adhesinas. Los ácidos grasos de cadena larga (AGCL) son moléculas señalizadoras que afectan a la transcripción de genes de virulencia en varias bacterias patogénas como Salmonella enterica, Vibrio cholerae, Pseudomonas aeruginosa y Mycobacterium tuberculosis. Sin embargo, el efecto de los AGCL sobre la transcripción de genes de virulencia de H. pylori sigue siendo aún desconocido. En el presente trabajo, se analizó si la transcripción de los genes que codifican para el SST4 y componentes de la envoltura celular, flagelinas, adhesinas, toxinas, ureasa, así como la transcripción de diferentes genes regulatorios de la cepa 26695 de H. pylori, se alteraban por la presencia de cinco diferentes AGCL: palmítico, esteárico, oleico, linoleico y linolénico. Nuestros resultados mostraron que los ácidos palmítico y oleico regulan positivamente tanto a la mayoría de los genes de virulencia probados, incluyendo cagL, cagM, flaB, sabA, mraY y vacA, así como a los genes que codifican los reguladores transcripcionales NikR, Fur, CheY, ArsR, FlgR, HspR, HsrA, Hup y CrdR. Por el contrario, los otros AGCL (esteárico, linoleico, linolénico) afectaron diferencialmente la transcripción de los genes reguladores y de virulencia evaluados. Nuestros datos muestran que los AGCL pueden actuar como moléculas señalizadoras que controlan la transcripción del viruloma de H. pylori.Infection with Helicobacter pylori is one of the most important risk factors for developing gastric cancer (GC). The type IV secretion system (T4SS) encoded in the cag pathogenicity island is the main virulence factor of H. pylori associated with GC. Additionally, other virulence factors have been shown to play an important role in the H. pylori virulence, such as vacuolizing cytotoxin (VacA), urease, flagella, and adhesins. Long-chain fatty acids (LCFAs) are signaling molecules that affect the transcription of virulence genes in several pathogenic bacteria such as Salmonella enterica, Vibrio cholerae, Pseudomonas aeruginosa and Mycobacterium tuberculosis. However, the effect of LCFAs on the transcription of H. pylori virulence and regulatory genes remains unknown. Here we analyzed whether the transcription of virulence genes that encode T4SS, cellular envelope components, flagellins, adhesins, toxins, urease, as well as the transcription of different regulatory genes in the H. pylori strain 26695, are altered by the presence of five distinct long-chain fatty acids (LCFAs): palmitic, stearic, oleic, linoleic, and linolenic acids. Palmitic and oleic acids up-regulated the transcription of most of the virulence genes tested, including cagL, cagM, flaB, sabA, mraY and vacA, as well as that of the genes encoding the transcriptional regulators NikR, Fur, CheY, ArsR, FlgR, HspR, HsrA, Hup, and CrdR. In contrast, the other LCFAs (stearic, linoleic, linolenic) differentially affected the transcription of the virulence and regulatory genes assessed. Our data show that LCFAs can act as signaling molecules that control the transcription of the H. pylori virulome
Análisis de influencia y robustez en redes sociales multiplex
Get PDFEn los últimos años, se han aplicado diversos análisis y estudios de la ciencia de redes a un número creciente de ramas de estudio, como redes sociales, de comunicación, biológicas, de transporte, económicas, entre otras, de los cuáles se han logrado grandes avances teóricos in- teresantes. Sin embargo, las principales aplicaciones de la ciencia de redes a menudo se limitan a resultados de redes de una sola capa, donde las redes empleadas representan un solo tipo de relación entre los nodos. Por lo cual, un número cada vez mayor de investigaciones en el área de la ciencia de redes se centra en el estudio de redes multicapa y redes multiplex, donde los mismos nodos tienen diferentes tipos de vínculos entre ellos y se reconoce y estudia su respectiva interdependencia. Como consecuencia, algunos de los conceptos de red monocapa se han generalizado a redes multicapa, mejorando el análisis previo al agregar la posibilidad de estudiar diferentes tipos de relaciones. En el presente trabajo se proponen dos metodologías (una para redes monocapa y otra para redes multiplex) que se basan en la resolución del problema del conjunto separador de vértices (VSP), con el fin de encontrar el conjunto de nodos que la eliminación de sus enlaces provocan la ruptura del componente gigante (GC) para redes monocapa y la ruptura del componente gigante mutuamente conectado (MCGC) y el componente viable más grande (LVC) para el caso de las redes multiplex. Además, se presentan dos metodologías para la identificación y cuantificación de nodos in- fluyentes en redes sociales de una sola capa y de redes sociales multiplex de dos, tres y cinco capas. Estas metodologías se basan en la resolución de un modelo de programación matemá- tica inspirado en la dinámica de partículas, las leyes del movimiento de Newton y la ley de la gravitación universal. Todas las metodologías fueron probadas en un conjunto de redes de referencia y, como casos de estudio se presentan diversos análisis utilizando un conjunto de redes sociales multiplex modeladas con información sobre las principales características de las mejores universidades del mundo, las universidades de México y la enfermedad conocida como COVID-19 provocada por el virus SARS-CoV2. Los resultados muestran que las metodologías propuestas en este trabajo son capaces de clasificar y cuantificar la robustez y la influencia de los nodos mejor que otras metodologías presentadas en la literatura específica, tanto para redes monocapa como redes multiplex de hasta 5 capas con distintos modelos topológicos de redes complejas. Además, se puede observar que estas metodologías pueden ser adaptadas o utilizadas para diversos problemas del mundo real, ya que los casos de estudio mostrados pertenecen a distintas ramas de estudio.In recent years, several analysis and studies related to network science have been applied to a growing number of disciplines, such as sociology, biology, communication, transportation, eco- nomy, among others, where, great interesting theoretical advances have been obtained. Howe- ver, the main applications are often limited to single-layer network results, where the networks represent a single type of relationship between nodes. Therefore, an increasing number of works in the network science focuses on the study of multilayer and multiplex networks, where the same nodes have different types of links between them and their respective interdependence is recognized and studied. As a consequence, some of the monolayer network concepts have been generalized to multilayer networks, improving the previous analysis by adding the possibility of studying different types of relationships. The present work is based on the proposal of new methodologies for the characterization and analysis of single layer social networks and multiplex social networks of two and three layers, since, we propose several methodologies in order to analyze and quantify the importance of the nodes, as well as the robustness of the entire network. Specifically, we propose two methodologies (one for monolayer networks and the other for multiplex networks) that are based on the resolution of the Vertex Separator Problem (VSP), in order to find the set of nodes that the elimination of their links causes the rupture of the Giant Component (GC) for monolayer networks and the rupture of the Mutually Connected Giant Component (MCGC) and the Largest Viable Component (LVC) for the case of multiplex networks. In addition, we present two methodologies for the identification and quantification of in- fluential nodes in single-layer social networks and for two, three and five layer multiplex social networks. These methodologies are based on the resolution of an adapted mathematical pro- gramming model inspired by particle dynamics, Newton’s laws of motion and the Newton’s law of universal gravitation. For all methodologies, we test them using a set of reference networks and as case studies we present several analysis using a set of multiplex social networks modeled with information on the main characteristics of the best universities in the world, the mexican universities and the disease known as COVID-19. The results show that the methodologies proposed in this work are capable of classifying and quantifying the robustness and influence of the nodes better than other methodologies presented in the specific literature, both for monolayer networks and up to five-layers multiplex networks with different topologic models. In addition, we can see that these methodologies can be adapted or used for several kinds of problems in the real world, since the case studies presented in this work belong to different areas of study
¿Conservadora, sumisa y religiosa o metalera, rebelde y atea?: relatos y experiencias de vida de cuatro mujeres cristianas subterráneas
Get PDFDiseño de derivados del imidazol como inhibidores de NADH-fumarato reductasa de Trypanosoma cruzi
Get PDFAmerican Trypanosomiasis is a parasitic disease caused by the protozoan Trypanosoma cruzi. Benznidazole and nifurtimox are drugs that have been used for its therapy; nevertheless, they have collateral effects in long-term treatments. NADHfumarate reductase is a potential pharmacological target since it is essential for the survival of parasites and is not found in humans. Therefore, the aim of this work was to design through computational methods a family of new molecules derived from imidazole, to characterize their electronic structure, physicochemical properties, and intermolecular interactions with the enzyme NADH-fumarate reductase of Trypanosoma cruzi, with the purpose of selecting the molecule with lower toxicity and potential therapeutic effect as an enzymatic inhibitor. The quantum-chemical descriptors allowed us to select the molecules with the best physicochemical properties and lowest toxicity. A high-quality three-dimensional structure of NADH-fumarate reductase was obtained by homology modeling studies. Water molecules do not have an influence in the interaction between fumarate and NADH-fumarate reductase. The main hydrogen bonding interactions for fumarate were identified in NADH, Lys172 and Arg89; while hydrophobic interactions in Phe479, Thr174, Met63. Finally, it was found that the molecules S3-8, S2-8 and S1-8 could be potential inhibitors of NADH-fumarate reductase.La Tripanosomiasis Americana es una enfermedad parasitaria ocasionada por el protozoo Trypanosoma cruzi. El benznidazol y el nifurtimox son fármacos que se han utilizado para su tratamiento; sin embargo, tienen efectos colaterales en tratamientos a largo plazo. La NADH-fumarato reductasa es una potencial diana farmacológica, debido a que es esencial para la supervivencia del parásito y no se encuentra en humanos. Por lo tanto, el objetivo de este trabajo fue diseñar a través de métodos computacionales una familia de moléculas derivadas del imidazol, caracterizar su estructura electrónica, propiedades fisicoquímicas e interacciones intermoleculares con la enzima NADH-fumarato reductasa de Trypanosoma cruzi, con el propósito de seleccionar a la molécula con menor toxicidad y con potencial efecto terapéutico como inhibidora enzimática. Los descriptores químico-cuánticos permitieron seleccionar a las moléculas con las mejores propiedades fisicoquímicas y la menor toxicidad. Mediante estudios de modelado por homología se obtuvo una estructura tridimensional de alta calidad de la NADH-fumarato reductasa. Se comprobó que las moléculas de agua no tienen influencia en la interacción entre el fumarato y la NADH-fumarato reductasa. Asimismo, se identificaron las principales interacciones por puentes de hidrógeno para el fumarato en NADH, Lys172 y Arg89; así como, las interacciones hidrofóbicas en Phe479, Thr174, Met63. Finalmente, se encontró que las moléculas S3-8, S2-8 y S1-8 podrían ser potenciales inhibidores de la NADH-fumarato reductasa
De la seguridad pública al régimen estatal: manejos sociopolíticos del aparato de seguridad pública en El Salvador
Get PDFModelado y control retroalimentado de las interacciones dinámicas de glucosa e insulina en el flujo sanguíneo
No full textLa concentración de glucosa en el torrente sanguíneo es un índice importante sobre el buen funcionamiento del sistema fisiológico. Normalmente, la glucosa se obtiene del procesamiento digestivo de comidas, y es absorbida a través de la pared intestinal hacia el torrente sanguíneo y transportada a través del sistema vascular a las células, donde, con ayuda de la insulina, ingresa a éstas para ser utilizada como la principal fuente de energía. Bajo condiciones saludables, la concentración de glucosa en plasma aumenta después de las comidas y disminuye a niveles basales en las horas posteriores a la ingesta. La diabetes es una condición metabólica inducida por el mal desempeño de los islotes de Langerhans, que se ve reflejado en la producción deficiente de insulina, lo que conduce a la falla parcial o total de la regulación de la glucosa en el torrente sanguíneo. Se ha dedicado una gran cantidad de trabajo experimental a obtener información valiosa sobre los orígenes y consecuencias de la diabetes, así como para tratar de identificar cuando un individuo es propenso a desarrollarla. Estos esfuerzos se han complementado con modelos matemáticos para describir las interacciones glucosa-insulina. Dichos modelos son propuestos y sus parámetros ajustados a los datos clínicos de los trabajos de laboratorio mediante técnicas de optimización. Contar con modelos adecuados capaces de presentar la dinámica de glucosa en sangre en condiciones reales, y que permitan incorporar mediciones de glucosa e insulina tanto en torrente sanguíneo como en fluido intersticial, será útil en la implementación de esquemas de control simples orientados al estudio de la dosificación exógena de insulina en pacientes con diabetes. El presente trabajo consta del estudio de tres modelos sobre las dinámicas glucosa-insulina. El primer estudio, presentado en el Capítulo 3, trata sobre la búsqueda de parámetros del modelo de Bergman mediante un algoritmo genético de optimización que ajusta el modelo a datos clínicos (tomados de la literatura) obtenidos mediante una prueba de tolerancia a la glucosa. El segundo estudio presentado en el Capítulo 4 se hace sobre el modelo de Hovorka, cuya estructura permite explorar la incorporación de un esquema de control en cascada y finalmente, en el Capítulo 5 se propone un modelo cuya estructura permite incorporar información sobre mediciones de glucosa e insulina tanto en plasma como en fluido intersticial, disponibles actualmente gracias al desarrollo de dispositivos capaces de medir dichas concentraciones en relativamente poco tiempo
Estudio de la asociación entre el perfil de expresión de microRNAs con la capacidad de regeneración de las células satélite durante las distrofias musculares Duchenne y Becker
Get PDFThe objective of this work was to determine the association between miRNAs and the differentiation process of satellite cells (SC) during Duchenne and Becker muscular dystrophy. Using expression microarrays, it was found that 15 miRNAs (miR-1-2, miR-184, miR-130a, miR-106b, miR-155, miR-153-1, let-7f-2, miR-130b, let -7e, miR-141, miR-20, miR-133a-1 miR-19a, miR-183, miR-34c) showed higher expression in DMD and BMD patients than in healthy controls. Subsequently, through an in-silico analysis, it was possible to propose that 9 of these miRNAs (miR1-2, let-7f-2 and let-7e, miR-133a, miR-130a, miR-155, miR-153-1, miR-130b, miR-19) are involved in the regulation of PAX3, PAX7, MDFIC, and PAXBP1 proteins, and the activation and differentiation of satellite cells. Additionally, a systematic review was carried out in which five miRNAs stand out (miR-1, -155, let7f, let-7e, -133a) of the nine selected from the in silico analysis, which could regulate the proteins involved in CS activation and differentiation processes and fibrosis and inflammation like PAX7, MYOGENIN, MEF-2C and MYOD, HDAC2, MYF5, SOCS1, IL-6, INFr, MCP-1, TNF-α, COL1A1, COL1A2, COL3A1, COL24A1, COL27A1, ITGA1, ITGA4, SCD1, THBS1, TGF-β, SMAD3, and SMAD5.El objetivo de este trabajo fue determinar la asociación entre miRNAs y el proceso de diferenciación de células satélite (CS) durante la distrofia muscular de Duchenne y Becker. Usando microarreglos de expresión, se encontró que 15 miRNAs (miR1-2, miR-184, miR-130a, miR-106b, miR-155, miR-153-1, let-7f-2, miR-130b, let - 7e, miR-141, miR-20, miR-133a-1 miR-19a, miR-183, miR-34c) se expresaron más en pacientes con DMD y BMD que en controles sanos. Posteriormente, mediante un análisis in silico, fue posible proponer que 9 de estos miRNAs (miR1-2, let-7f-2 y let-7e, miR-133a, miR-130a, miR-155, miR-153-1, miR-130b, miR-19) están involucradas en la regulación de las proteínas PAX3, PAX7, MDFIC y PAXBP1, y en la activación y diferenciación de células satélite. Adicionalmente, se realizó una revisión sistemática en la que se destacan cinco miRNAs (miR-1, -155, let-7f, let7e, -133a) de los nueve seleccionados del análisis in silico, que podrían regular las proteínas implicados en proceso de activación y de diferenciación de CS y en fibrosis e inflamación como PAX7, MIOGENINA, MEF-2C y MYOD, HDAC2, MYF5, SOCS1, IL-6, INFr, MCP-1, TNF-α, COL1A1, COL1A2, COL3A1, COL24A1, COL27A1, ITGA1, ITGA4, SCD1, THBS1, TGF-β, SMAD3, y SMAD5