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

El envejecimiento en las enfermedades neurológicas y psiquiátricas

MARISOL LOPEZ LOPEZ NANCY MONROY JARAMILLO ALBERTO ORTEGA VAZQUEZ ERNESTO SOTO REYES SOLIS (2023, [Libro])

Es un placer presentar el libro "El envejecimiento en las enfermedades neurológicas y psiquiátricas" escrito por un grupo de autores destacados y expertos en diversas áreas del conocimiento. Cada capítulo ha sido cuidadosamente elaborado para ofrecer una visión actualizada y rigurosa de los temas abordados, en los cuales se ha integrado una amplia gama de enfoques interdisciplinarios y de técnicas de investigación. Este libro se enfoca en el tema del envejecimiento desde varios vértices relacionados con las enfermedades neurológicas y psiquiátricas. A través de sus trece capítulos, los autores discutes detalladamente la relación del envejecimiento con la enfermedad del Alzheimer, la enfermedad de Parkinson, la enfermedad de Huntington, la esquizofrenia, el trastorno bipolar, la epilepsia y otras enfermedades neurológicas que impactan en la salud

MEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD Vejez y salud mental - México Envejecimiento - Aspectos sociales - México Enfermedades mentales - México Enfermedades de los ancianos -aspectos sociales - México

Detección de comportamiento no verbal en interacción humano-robot

Detection of non-verbal behavior in human-robot interaction

Ernesto Adrián Lozano De la Parra (2023, [Tesis de maestría])

La comunicación no verbal desempeña un papel vital en la interacción humana. En el contexto de la interacción humano-robot (IHR), los robots sociales están diseñados principalmente para la comunicación verbal con los humanos, dejando a la comunicación no verbal como un área de investigación abierta. En este trabajo, se presenta una arquitectura flexible y abierta llamada Software Arquitechture for Nonverbal Interaction in Human-Robot Interaction (SANI-HRI) diseñada para facilitar las interacciones no verbales en IHR. Entre sus componentes se encuentra un Cuaderno Computacional P2P basado en navegador web, aprovechado para codificar, ejecutar y compartir programas reactivos. Pueden incluirse modelos de aprendizaje automático para el reconocimiento en tiempo real de gestos, poses y estados de ´animo, empleando protocolos como MQTT. Otro componente clave es un Broker para distribuir datos entre distintos dispositivos físicos, como robots, dispositivos vestibles y sensores ambientales, así como modelos de aprendizaje automático que comprendan diferentes tipos de datos. Se demuestra la utilidad de esta arquitectura mediante tres escenarios de interacción: (i) el primero que emplea la proxémica y la dirección de la mirada para iniciar un encuentro improvisado, (ii) un segundo que utiliza técnicas de visión por computadora para detectar y analizar expresiones faciales y corporales, así como el uso sensores biométricos para obtener datos de ritmo cardiaco durante una rutina de ejercicio, y (iii) un tercero que incorpora el reconocimiento de objetos y Modelos de Lenguaje Grandes para sugerir comidas a cocinar en función de los ingredientes disponibles. Estos escenarios ilustran cómo los componentes de la arquitectura pueden integrarse para abordar nuevos escenarios, en los que los robots necesitan inferir señales no verbales de los usuarios.

Nonverbal communication plays a vital role in human interaction. In the context of Human-Robot Interaction (HRI), social robots are designed primarily for verbal-based communication with humans, making nonverbal communication an open research area. We present a flexible, open framework called Software Architecture for Nonverbal Interaction in Human-Robot Interaction (SANI-HRI) designed to facilitate nonverbal interactions in HRI. Among its components it has a P2P Browser-Based Computational Notebook, leveraged to code, run, and share reactive programs. Machine-learning models can be included for real-time recognition of gestures, poses, and moods, employing protocols such as MQTT. Another key component is a broker for distributing data among different physical devices like the robot, wearables, and environmental sensors and also machine learning models. We demonstrate this framework’s utility through three interaction scenarios: (i) the first one employing proxemics and gaze direction to initiate an impromptu encounter, (ii) a second that uses computer vision techniques to detect and analyze facial and body expressions, as well as the use of biometric sensors to obtain heart rate data during a workout routine, and (iii) a third one incorporating object recognition and a Large-Language Model to suggest meals to be cooked based on available ingredients. These scenarios illustrate how the framework’s components can be seamlessly integrated to address new scenarios, where robots need to infer nonverbal cues from users.

Interacción humano-robot, Comunicación no verbal, Broker MQTT, Notebook computacional, Modelos linguísticos grandes, SANI-HRI Human-robot interaction, Nonverbal communication, Broker MQTT, Computational notebook, Large language models, SANI-HRI INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES SISTEMAS DE RECONOCIMIENTO DE CARACTERES SISTEMAS DE RECONOCIMIENTO DE CARACTERES

Detección de eventos violentos en publicaciones de redes sociales

Detection of violent events in social media publications

Esteban Ponce León (2023, [Tesis de maestría])

En los últimos años, ha habido un interés creciente en el monitoreo de redes sociales para recopilar información y, en algunos casos, para examinar la ocurrencia de delitos. Sin embargo, gran parte de las investigaciones hasta ahora solo se han centrado en ciudades de EE. UU. o extranjeras, y por ende, en publicaciones y conjuntos de datos en inglés El objetivo principal de esta tesis es diseñar un método que permita la identificación de publicaciones de eventos violentos en español y en Twitter, utilizando información multimodal y técnicas de aumento de datos que mejoren el rendimiento de los modelos. Para esto, el trabajo de investigación se dividió en dos fases experimentales. La primera orientada a identificar publicaciones a partir de solo texto, explorando diferentes técnicas de aumento de datos para texto y modelos de aprendizaje máquina y profundo. En la segunda fase, se extendió el método propuesto para abordar la identificación en un contexto multimodal, es decir, considerando tanto los textos de los tweets como las imágenes compartidas que los acompañan. En este caso el método propuesto consideró utilizar descripciones textuales de las imágenes y abordar la problemática desde el dominio textual, además se hicieron 2 tipos de aumento de datos para cada tipo de información. La evaluación de los métodos se hizo utilizando las colecciones de la tarea de evaluación DA-VINCIS 2022 y 2023. Los resultados demostraron una mejora en el rendimiento de los modelos al considerar el uso de información multimodal y el uso de aumento de datos.

In recent years, there has been a growing interest in monitoring social networks to gather information and, in some cases, to examine the occurrence of crime. However, much of the research so far has only focused on US or foreign cities, and thus on English-language publications and data sets. The main objective of this thesis is to design a method that allows the identification of publications of violent events in Spanish and on Twitter, using multimodal information and data augmentation techniques that improve the performance of the models. For this, the research work was divided into two experimental phases. The first aimed at identifying publications from only text, exploring different data augmentation techniques for text and machine and deep learning models. In the second phase, the proposed method was extended to address identification in a multimodal context, that is, considering both the texts of the tweets and the shared images that accompany them. In this case, the proposed method considered using textual descriptions of the images and addressing the problem from the textual domain, in addition, 2 types of data augmentation were made for each type of information. The evaluation of the methods was done using the collections of the DA-VINCIS 2022 and 2023 evaluation task. The results demonstrated an improvement in the performance of the models when considering the use of multimodal information and the use of data augmentation.

Detección de Violencia, Redes Sociales, Aumento de Datos, Procesamiento del Lenguaje Natural, BERT, BETO, Descripción de Imágenes Violence Detection, Social Networks, Data Augmentation, Natural Language Processing, BERT, BETO, Image Captioning INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES MODELOS CAUSALES MODELOS CAUSALES

El paraíso chacahuense: un viaje al mundo de vida de jóvenes en el espacio turístico

ALICIA MUÑOZ RAY RODOLFO MONDRAGON RIOS ERIN INGRID JANE ESTRADA LUGO ANTONIO SALDIVAR MORENO (2023, [Artículo])

"Desde una perspectiva fenoménica, se hace un acercamiento al mundo de vida de jóvenes en el espacio turístico de Chacahua, Oaxaca, México. Se reflexiona sobre la vida juvenil, la construcción de las personas jóvenes como sujetos sociales y los significados y configuraciones que implica el que habiten en estos espacios de forma cotidiana. La narrativa comienza con una mirada al contexto social comunitario en el que se sitúa y se describe a Hannia y Agustín, quienes dan rostro al proceso social juvenil para adentrarnos, con ellos, en las reflexiones sobre la interacción con la alteridad, la manera en que perciben y viven su territorio, las transformaciones a partir del crecimiento turístico de esta comunidad y cómo esto reconfigura su mundo de vida".

Fenomenología. Subjetividad. Turismo. Territorio. Interacciones sociales. CIENCIAS SOCIALES SOCIOLOGÍA SOCIOLOGÍA DE LOS ASENTAMIENTOS HUMANOS ESTUDIOS DE COMUNIDAD ESTUDIOS DE COMUNIDAD

Movilidad inclusiva, divergencia intrínseca

VICTOR MANUEL COLLANTES VAZQUEZ (2019, [Capítulo de libro])

10 páginas.

Universidad Autónoma Metropolitana. Unidad Azcapotzalco.

En estos tiempos, hablar de diseño, innovación y su influencia en la vida cotidiana es un tema cada día más necesarios. Distintas tendencias se están manifestando en relación a la participación de las tecnologías de la información, accesibilidad movilidad. El tema de este trabajo está relacionado con el desarrollo inclusivo, entendiendo a la discapacidad para caminar como un reto para lo que representa el avanzar hacia una sociedad que considere la totalidad de los habitantes. El caso de estudio es la Alcaldía de Azcapotzalco. Se presenta la experiencia de abordar el tema desde diferentes metodologías que han sido consideradas para enriquecer la investigación y se expresa el aprendizaje a través del reto de estudiar una diversidad de subtemas.

Discapacidad, movilidad, diseño, envejecimiento. Accessible Web sites for people with disabilities. Customer services--Management. Social justice. Accesibilidad de páginas Web a personas con discapacidad. Acceso para personas con discapacidad. HV1568.4 INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES DISEÑO CON AYUDA DE ORDENADOR

El péndulo de la gobernabilidad y la gobernanza del agua en México

DENISE SOARES DANIEL MURILLO LICEA DENISE SOARES (2013, [Artículo])

En el presente artículo se aborda el concepto de la gobernanza del agua, definiendo el término al que se hace referencia y abordando algunas dimensiones de la gobernanza. Se hace una breve revisión de aspectos jurídicos relacionados con el tema y se argumentan las cuestiones relacionadas con las tendencias de tránsito entre un enfoque de gobernabilidad (centrado en la actuación gubernamental) y un enfoque de gobernanza (que toma en cuenta a la sociedad en su conjunto), a través de datos estadísticos entresacados de estándares

internacionales, que permiten una comparación entre países acerca del avance o estado de la gobernanza.

Gobernanza del agua Gestión de los recursos hídricos Ley de Aguas Nacionales CIENCIAS SOCIALES

Política de lo materno de dirigentes barriales en el espacio público

David Luján Veron ANÍBAL PÉREZ CONTRERAS (2023, [Artículo])

"En este artículo se analiza un conjunto de relatos de dirigentes vecinales, recabados a partir de dos investigaciones doctorales concluidas, con el objetivo de desvelar los distintos modos en que las mujeres invocan roles tradicionalmente asociados a lo femenino —protección, cuidado, maternidad— para legitimarse en el espacio público y participar en la política local. Se argumentará que las mujeres observadas participan en la configuración de una “política de lo materno” que, pese a reforzar estereotipos tradicionales sobre el rol de las mujeres, constituye un reservorio de experiencias, aprendizajes y prácticas que pueden ser leídas en clave de politización y construcción de ciudadanía".

Espacio público. Ciudadanía. Maternidad en política. Clientelismo. Organizaciones barriales. CIENCIAS SOCIALES SOCIOLOGÍA SOCIOLOGÍA DE LOS ASENTAMIENTOS HUMANOS ESTUDIOS DE COMUNIDAD ESTUDIOS DE COMUNIDAD

“Mi Alma Es Judía” : reconfiguración de las identidades religiosas en la Región Cotija

Víctor Manuel Zepeda-Torres (2024, [Tesis de maestría])

Ante el debilitamiento de las instituciones religiosas como intermediarias en las creencias populares, este trabajo aborda el proceso de la reconfiguración de la identidad religiosa. Tomando como base el método de la religión vivida, se da cuenta de cinco casos de católicos que se convierten al judaísmo en la Región Cotija, una zona semi rural de Michoacán mayoritariamente católica. Resalta las particularidades de las motivaciones, justificaciones, recursos, narrativas, formas de comprender y practicar el judaísmo. Enfatiza el papel de la virtualidad en la construcción de una comunidad que va más allá de las tradicionales sinagogas.

Judaísmo Filosofía y Religión CIENCIAS SOCIALES SOCIOLOGÍA SOCIOLOGÍA DE LOS ASENTAMIENTOS HUMANOS ESTUDIOS DE COMUNIDAD ESTUDIOS DE COMUNIDAD

Reconocimiento continuo de la Lengua de Señas Mexicana

Continuous recognition of Mexican Sign Language

Ricardo Fernando Morfín Chávez (2023, [Tesis de maestría])

La Lengua de Señas Mexicana (LSM) es la lengua utilizada por la comunidad Sorda en México, y, a menudo, subestimada y pasada por alto por la comunidad oyente, lo que resulta en la exclusión sistemática de las personas Sordas en diversos aspectos de la vida. Sin embargo, la tecnología puede desempeñar un papel fundamental en acercar a la comunidad Sorda con la comunidad oyente, promoviendo una mayor inclusión y comprensión entre ambas. El objetivo principal de este trabajo es diseñar, implementar y evaluar un sistema de reconocimiento continuo de señas estáticas en LSM mediante, visión por computadora y técnicas de aprendizaje máquina. Se establecieron objetivos específicos, que incluyen la generación de un conjunto de datos de señas estáticas, pertenecientes al alfabeto manual de la LSM, el diseño de un modelo de reconocimiento, y la evaluación del sistema, tanto en la modalidad aislada como en la continua. La metodología involucra dos evaluaciones distintas. La primera se enfoca en el reconocimiento de señas estáticas en el dominio aislado, para ello se capturaron datos de 20 participantes realizando movimientos de la mano en múltiples ángulos. Se evaluaron diversas técnicas de aprendizaje automático, destacando que el enfoque basado en Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) obtuvo los mejores resultados (F1-Score promedio del 0.91). La segunda evaluación se concentra en el reconocimiento continuo de señas estáticas, con datos recopilados de seis participantes con diferentes niveles de competencia en LSM, logrando un rendimiento sólido con errores cercanos al 7 %. Además, se evaluó la viabilidad del sistema en aplicaciones de tiempo real, demostrando un excelente desempeño (velocidad promedio de procesamiento de 45 cuadros por segundo). A pesar de los logros alcanzados, es importante reconocer que este proyecto se centró en el reconocimiento continuo de señas estáticas en LSM. Queda pendiente, como un desafío interesante, la exploración del reconocimiento continuo de señas dinámicas en LSM para futuras investigaciones. Se considera esencial explorar enfoques orientados a la escalabilidad y aplicaciones en tiempo real en investigaciones posteriores.

This study focuses on the continuous recognition of static signs in Mexican Sign Language (Lengua de Señas Mexicana (LSM)), the language used by the Deaf community in Mexico. Despite its significance, LSM is often underestimated and overlooked, leading to the systematic exclusion of Deaf individuals in various aspects of life. The primary objective of this work is to design, implement, and evaluate a continuous static sign recognition system in LSM using computer vision and machine learning techniques. Specific goals were established, including the creation of a dataset of static signs belonging to the manual alphabet of LSM, the design of a recognition model, and the evaluation of the system in both isolated and continuous modes. The methodology involves two distinct evaluations. The first one focuses on the recognition of static signs in the isolated domain, for which data from 20 participants performing hand movements at various angles were collected. Various machine learning techniques were evaluated, with the Máquinas de Soporte Vectorial (SVM)-based approach achieving the best results (average F1-Score of 0.91). The second evaluation centers on the continuous recognition of static signs, using data collected from six participants with varying levels of competence in LSM, achieving robust performance with errors close to 7 %. Furthermore, the feasibility of the system in real-time applications was assessed, demonstrating excellent performance (average processing speed of 45 frames per second). Despite the achievements, it is important to recognize that this project focused on continuous recognition of static signs in LSM. It remains an interesting challenge to explore the continuous recognition of dynamic signs in LSM for future research. It is considered essential to explore scalability-oriented approaches and real-time applications in subsequent investigations.

Lengua de Señas Mexicana (LSM), visión por computadora, aprendizaje automático, alfabeto manual de la LSM, reconocimiento automático de señas estáticas, reconocimiento aislado de señas, reconocimiento continuo de señas, aplicacion Mexican Sign Language (LSM), computer vision, machine learning, LSM manual alpahbet, automatic recognition of static signs, isolated sign recognition, continuous sign recognition, real-time aplications INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES ENSEÑANZA CON AYUDA DE ORDENADOR ENSEÑANZA CON AYUDA DE ORDENADOR