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Uso de métricas generalizadas en clasificadores
Get PDFEn inteligencia artificial existen diversos campos de aplicación, entre ellos se encuentran los cla-sificadores, que asignan elementos a una categoría, y son básicamente de dos tipos: supervisados y no supervisados. Este trabajo se centra en los no supervisados, específicamente en un algoritmo clasificador basado en el problema de coloración de gráficas suaves y uno basado en K-medias. El primero, dado un gráfico completo con ponderaciones en sus aristas, minimiza la suma de las penalizaciones entre los vértices con el mismo color. El algoritmo K-medias utilizado, es uno de los clasificadores más comunes, el cual realiza un agrupamiento con base en la distancia más corta entre cada elemento y alguno de los centroides que fueron seleccionados aleatoriamente, éste se actualiza de manera iterativa con los elementos asignados en ese grupo. Las distancias euclidiana y euclidiana cuadrática son las más utilizadas en la mayoría de las investigaciones que usan sistemas clasificadores, pero no significa que sean con las que se obtienen los mejores resultados. En este trabajo se clasifican las instancias más comunes empleando la distancia Minkowski de orden superior, primeramente con valores enteros, a continuación con valores decimales, y una vez encontrados los valores más prometedores, se explora la región con cambiosde una centésima. Finalmente, se realizaron experimentos con una combinación lineal de métricas, es decir un híbrido, todo lo anterior con el objetivo de observar el comportamiento de dos distintos clasificadores con diversas métricas y semimétricas (que satisfacen la definición de una métrica con excepción de la desigualdad del triángulo), y la precisión que alcanzan para cada base de datos
Análisis de bifurcación de un modelo de población de mosquitos con una tasa de liberación saturada de mosquitos estériles
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La narrativa corporal de Fernanda Melchor: un análisis interseccional de la violencia en Temporada de huracanes
Get PDFPredicción de densidad y viscosidad del biodiésel a partir de redes neuronales artificiales
Get PDFThe triple effect of the depletion of fossil fuel reserves, pollution from conventional fuels, and the increasing energy demand has encouraged the search for alternative energy sources that are clean, sustainable, reliable, and economically viable. Biomass is an alternative energy source to produce biofuels. For example, biodiesel, which is obtained from vegetable oils or animal fats and can be used in engines replacing fossil diesel since its similar physical properties. The biodiesel used in diesel engines must comply with a series of quality standards, among which density and viscosity stand out since both properties are related to performance parameters and engine power output, where it is also necessary to know these properties to the design, construction, operation, optimization and control of processes. The determination of the density and viscosity of biodiesel is carried out based on standard test methods, so the cost of execution is high, technically challenging, time and energy-consuming, so we have been developed prediction models in this work density and dynamic viscosity of alkyl esters (pure components of biodiesel), pure biodiesel and biodiesel blends. We developed the models using experimental databases collected from the literature and artificial neural networks, a useful tool to design mathematical models. Each model was designed based on a two-layer advance neural network, one hidden and one output, where the sigmoid and identity functions served as transfer functions. We considered the temperature and functional groups present in each compound as input variables for the models in charge of predicting the alkyl esters properties. On the other hand, the models for predicting the properties of pure biodiesel and biodiesel mixtures the input variables were the temperature and composition of alkyl esters present in the biofuel. We carried out trials with 2, 4, 6, 8, and 10 neurons, where the optimal number of neurons coincided in all cases and was 10. Since as the number of neurons increases, the model reproduces the experimental data more accurately. The Bayesian regularization training algorithm was the most suitable for modeling the linear behavior of density versus temperature. The Levenberg-Marquart training algorithm was the most appropriate for modeling the non-linear behavior of viscosity as a function of temperature. In all cases, there is a good concordance between the experimental and calculated data because they have correlation coefficients greater than 0.99. Although we can find various models to predict the biodiesel density and viscosity, the models developed in this study represent a novel contribution to predict the properties of both pure biodiesel and mixtures in a wide temperature range. Also, we constructed those models using 15 methyl esters for the accurate estimation of the composition of any pure biodiesel or biodiesel mixture.El triple efecto del agotamiento de las reservas de combustibles fósiles, la contaminación por el uso de combustibles convencionales y la demanda cada vez mayor de energía, ha incentivado la búsqueda de fuentes alternativas de energía, que sean limpias, sostenibles, confiables y económicamente viables. La biomasa es una fuente alternativa de energía, a partir de la cual se pueden obtener diversos tipos de biocombustibles, entre ellos destaca el biodiésel, el cual es una alternativa prometedora para sustituir al diésel fósil, ya que cuenta con propiedades físicas similares. El biodiésel utilizado en motores diésel debe cumplir con una serie de estándares de calidad, dentro de los que destacan la densidad y viscosidad, ya que ambas propiedades están relacionadas con parámetros de rendimiento y potencia de salida del motor, además es necesario conocer dichas propiedades para el diseño, construcción, operación, optimización y control de procesos. La determinación de la densidad y viscosidad del biodiésel se realiza con base en métodos estándar de prueba, por lo que el costo de la ejecución es alto, técnicamente desafiante, consume tiempo y energía, por lo que en este trabajo se han desarrollado modelos de predicción de densidad y viscosidad dinámica de ésteres alquílicos (componentes puros del biodiésel), biodiésel puro y mezclas de biodiésel. Los modelos fueron desarrollados utilizando bases de datos experimentales recopilados de literatura y redes neuronales artificiales, las cuales son una herramienta para el diseño de modelos matemáticos. Cada modelo fue diseñado con base en una red neuronal de avance de dos capas, una oculta y una de salida, donde las funciones sigmoide e identidad fungieron como funciones transferencia. En los modelos de predicción de propiedades de ésteres alquílicos se consideraron como variables de entrada la temperatura y los grupos funcionales presentes en la estructura de cada compuesto, mientras que en los modelos de predicción de propiedades de biodiésel puro y mezclas de biodiésel las variables de entrada fueron la temperatura y composición de alquil ésteres presentes en el biocombustible. Se realizaron ensayos con 2, 4, 6, 8 y 10 neuronas, pero el número de neuronas óptimo coincidió en todos los casos y fue de 10, ya que, a mayor número de neuronas, el modelo reproduce con mayor exactitud los datos experimentales. El algoritmo de entrenamiento de regularización bayesiana fue el más adecuado para modelar el comportamiento lineal de la densidad frente a la temperatura, mientras que el algoritmo de entrenamiento de Levenberg-Marquard fue seleccionado como el más apropiado para modelar el comportamiento no lineal de la viscosidad en función de la temperatura. En todos los casos, hay una gran concordancia entre los datos experimentales y los calculados debido a que tienen coeficientes de correlación mayores a 0.99. En la literatura se pueden encontrar diversos modelos de predicción de propiedades del biodiésel, sin embargo, los desarrollados en este estudio representan un aporte a la literatura por ser capaces de predecir propiedades tanto de biodiéseles puros como de mezclas en un amplio rango de temperatura, además, otro aspecto que diferencía los modelos de predicción desarrollados es que fueron diseñados considerando 15 ésteres metílicos, a fin de representar con mayor exactitud la composición de cualquier biodiésel puro o mezcla de biodiéseles
Plantas medicinales utilizadas durante la etapa reproductiva de las mujeres zapotecas de la Sierra Norte de Oaxaca
Get PDFLas comunidades indígenas y rurales de México han utilizado plantas medicinales para aliviar diferentes enfermedades relacionadas con la etapa reproductiva de las mujeres, donde se incluyen padecimientos relacionados con la menstruación, el embarazo, el parto y el posparto; este conocimiento ha sido resguardado no solo por parteras (os) y curanderos de las comunidades sino también por las mujeres que han acudido a ellos; las prácticas de partería han persistido en las comunidades pero se han reducido por falta de transmisión del conocimiento y la incorporación del sistema de salud predominante. El objetivo de este estudio fue registrar y analizar el conocimiento tradicional sobre el uso de plantas medicinales durante la etapa reproductiva en las mujeres zapotecas de la Sierra Norte del estado de Oaxaca, México. Se entrevistaron en total a 100 mujeres zapotecas, 11 parteras y/o curanderas, autoridades municipales y personal del área de salud sobre el uso de plantas medicinales durante el ciclo reproductivos de la mujer y las prácticas de partería en los municipios San Juan Tabaá, Santo Domingo Yojovi, Santiago Laxopa y San Juan Evangelista Analco. Se realizó estadística descriptiva con el fin de conocer especies y familias más representativas; pruebas de similitud y análisis de ordenamiento con el fin de describir el conceso en la composición florística mencionada entre municipios; pruebas de Wilcoxon y Kruskal Wallis con el fin de determinar diferencias significativas en la cantidad de plantas y momentos de uso mencionadas en función de los municipios y la edad; se compararon datos relacionados con las prácticas de partería con el fin de describir el estado actual de la misma. Se reportaron 66 especies botánicas, pertenecientes a 31 familias botánicas, siendo Asteraceae, Lamiaceae y Poaceae las más representadas, en cinco categorías de uso cada una con subcategorías. Existe una similitud entre los municipios en cuanto a la composición florística mencionada, existen diferencias significativas según la cantidad de especies nativas mencionadas entre los municipios. No hay diferencias significativas de la cantidad de especies y momentos de uso mencionados en cuanto a los municipios y la edad de las colaboradoras. Al comparar cada municipio por separado, si hay diferencias significativas en la cantidad de especies mencionadas en función de la edad en el municipio de Analco. Se evidencia que el conocimiento tradicional sobre el uso de plantas medicinales durante la etapa reproductiva de las mujeres sigue vigente en las comunidades de la Sierra Norte de Oaxaca, el conocimiento es similar entre las diferentes comunidades, independientemente de la edad de las colaboradoras, sin embargo, cada municipio cuenta con plantas y prácticas propias, se resalta el uso de plantas nativas medicinales desde hace más de 500 años y las propiedades medicinales de algunas especies de la familia Poaceae. La situación actual de la partería en la actualidad depende del contexto de cada municipio, desde practicas vigentes hasta la desaparición de estas.The indigenous and rural communities of Mexico have used medicinal plants to alleviate different diseases related to the reproductive stage of women, which include conditions related to menstruation, pregnancy, childbirth and postpartum; this knowledge has been protected not only by midwives and community healers but also by the women who have come to them; midwifery practices have persisted in the communities but have been reduced due to lack of transmission of knowledge and the incorporation of the predominant health system. The objective of this study was to register and analyze the traditional knowledge on the use of medicinal plants during the reproductive stage in Zapotec women from the Sierra Norte of the state of Oaxaca, Mexico. A total of 100 Zapotec women, 11 midwives and / or healers, municipal authorities, and health personnel were interviewed about the use of medicinal plants during the reproductive cycle of women and midwifery practices in the municipalities of San Juan Tabaá, Santo Domingo. Yojovi, Santiago Laxopa and San Juan Evangelista Analco. Descriptive statistics were carried out in order to know the most representative species and families; similarity tests and ordering analysis in order to describe the concession in the mentioned floristic composition between municipalities; Wilcoxon and Kruskal Wallis tests in order to determine significant differences in the number of plants and times of use mentioned depending on the municipalities and age; data related to midwifery practices were compared in order to describe the current status of midwifery. 66 botanical species were reported, belonging to 31 botanical families, with Asteraceae, Lamiaceae and Poaceae being the most represented, in five categories of use each with subcategories. There is a similarity between the municipalities in terms of the aforementioned floristic composition, there are significant differences according to the amount of native species mentioned between the municipalities. There are no significant differences in the number of species and times of use mentioned in terms of the municipalities and the age of the collaborators. When comparing each municipality separately, if there are significant differences in the number of species mentioned as a function of age in the municipality of Analco. It is evidenced that traditional knowledge about the use of medicinal plants during the reproductive stage of women is still in force in the communities of the Sierra Norte de Oaxaca, the knowledge is similar between the different communities, regardless of the age of the collaborators, however each municipality has its own plants and practices, the use of native medicinal plants for more than 500 years and the medicinal properties of some species of the Poaceae family are highlighted. The current situation of midwifery today depends on the context of each municipality, from current practices to their disappearance
Efecto de los exosomas derivados de macrófagos sobre la migración de las células de meduloblastoma
Get PDFMeduloblastoma is the most common malignant brain tumor developed during childhood and it accounts for 20% of total pediatric brain tumors. It is originated in the cerebellum, but it can invade other central nervous system regions. Besides tumoral cells, medulloblastoma is also composed by many groups of heterogeneous transformed cells. Medulloblastoma development is placed in a physical background called tumoral microenvironment, formed by cellular and non-cellular components. The interaction between tumor cells with their surrounding cells is mediated by the secretion of several soluble factors and extracellular vesicles which orchestrate the intercellular communication. Exosomes are small vesicles (<200 nm in diameter) that promote tumor progression. In this project, the effect of macrophage-derived exosomes over meduloblastoma cells was evaluated. Macrophages were differenced after monocytes from the cell line THP-1. Once differentiated, exosomes were isolated. Then, exosomes were characterized by electron microscopy and western blot. Different concentrations of exosomes were used to treat medulloblastoma cells from the cell line DAOY and the effects on migration and presence of the adhesion molecule E-cadherin were determined. We have observed that the exosomes concentrations of 10 and 40 μg/ml promoted medulloblastoma cell migration in a time lapse of 48 hrs. On the other hand, the presence of E-cadherin was altered after exosomes treatment, therefore, we could conclude than macrophage-derived exosomes promote medulloblastoma cells migration, possibly by a change in the regulation of E- cadherin expression.El meduloblastoma es el tumor cerebral maligno más común en niños y constituye el 20% de los tumores cerebrales pediátricos. Se origina en el cerebelo, pero puede extenderse a otras partes del sistema nervioso central. Además de las células tumorales, el meduloblastoma está formado por diferentes células heterogéneas transformadas, lo que hace más complejo su estudio y comprensión. El desarrollo del meduloblastoma tiene lugar en un escenario llamado microambiente tumoral, formado de componentes celulares y no celulares (factores de crecimiento, citocinas, quimiocinas y vesículas extracelulares). La interacción de las células tumorales con otras células como las células endoteliales, fibroblastos, células neuroendocrinas, pericitos y células del sistema inmune infiltradas como los macrófagos ocurre mediante la liberación de diferentes moléculas solubles y de vesículas extracelulares que median la comunicación intercelular. Los exosomas son pequeñas vesículas (<200 nm de diámetro) capaces de promover la progresión del tumor. En este trabajo se evaluó el efecto de los exosomas provenientes de macrófagos en células de meduloblastoma. Se diferenciaron los macrófagos a partir de monocitos de la línea celular THP-1. Una vez diferenciados, se aislaron sus exosomas. Posteriormente, los exosomas fueron caracterizados mediante microscopía electrónica y western blot. Se utilizaron diferentes concentraciones de exosomas 10, 20 y 40 μg/ml para tratar a células de meduloblastoma provenientes de la línea celular DAOY y se observaron sus efectos sobre la migración y la presencia de la molécula de adhesión cadherina E. Observamos que las concentraciones de 10 y 40 μg/ml de exosomas promueven la migración de las células de meduloblastoma en un periodo de 48 horas. Por otro lado, la presencia de cadherina E se ve alterada por el tratamiento con exosomas, por lo que podemos concluir que los exosomas provenientes de macrófagos promueven la migración de las células de meduloblastoma posiblemente por un cambio en la regulación de la expresión de la proteína cadherina E