Percepciones campesinas indígenas acerca del cambio climático en la cuenca de Jovel, Chiapas - México

Indigenous peasant perceptions about climate change in the basin of Jovel, Chiapas

DENISE SOARES ANTONINO GARCIA GARCIA (2014, [Artículo])

Este estudio constituye una primera aproximación a los saberes y percepciones manifestados por campesinos indígenas de la cuenca de Jovel, ubicada en Los Altos de Chiapas - México, acerca de las manifestaciones y evidencias locales del cambio climático, en especial la variación en la periodicidad e intensidad de las heladas, lluvias y granizadas. Recuperamos sus posiciones acerca de los impactos que estos fenómenos producen en sus medios y condiciones de vida, a través de la aplicación de entrevistas semi-estructuradas. Los resultados encontrados apuntan que, en estos nuevos tiempos, impactados por los cambios en el régimen de lluvias, de heladas y de granizadas, se vienen poniendo en tela de juicio las perspectivas de riesgo conocidas y los indicadores locales de predictibilidad climática.

This study is a first approach to knowledge and perceptions expressed by indigenous peasants Jovel Basin, located in Los Altos de Chiapas - Mexico, about the local evidence of climate change, especially the change in the frequency and intensity of frost, rain and hail. We are interested in to recover the positions about the impacts these phenomena in their living conditions through the application of semi-structured interviews. The results suggest that in these new times, affected by changes in rainfall, frost and hail, have been put into question known risk standpoint and local indicators of climate predictability.

Cambio climático Grupos indígenas Los Altos de Chiapas CIENCIAS SOCIALES

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

Control de sistemas usando aprendizaje de máquina

Systems control using machine learning

Jesús Martín Miguel Martínez (2023, [Tesis de maestría])

El aprendizaje por refuerzo es un paradigma del aprendizaje de máquina con un amplio desarrollo y una creciente demanda en aplicaciones que involucran toma de decisiones y control. Es un paradigma que permite el diseño de controladores que no dependen directamente del modelo que describe la dinámica del sistema. Esto es importante ya que en aplicaciones reales es frecuente que no se disponga de dichos modelos de manera precisa. Esta tesis tiene como objetivo implementar un controlador óptimo en tiempo discreto libre de modelo. La metodología elegida se basa en algoritmos de aprendizaje por refuerzo, enfocados en sistemas con espacios de estado y acción continuos a través de modelos discretos. Se utiliza el concepto de función de valor (Q-función y función V ) y la ecuación de Bellman para resolver el problema del regulador cuadrático lineal para un sistema mecánico masa-resorte-amortiguador, en casos donde se tiene conocimiento parcial y desconocimiento total del modelo. Para ambos casos las funciones de valor son definidas explícitamente por la estructura de un aproximador paramétrico, donde el vector de pesos del aproximador es sintonizado a través de un proceso iterativo de estimación de parámetros. Cuando se tiene conocimiento parcial de la dinámica se usa el método de aprendizaje por diferencias temporales en un entrenamiento episódico, que utiliza el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos en la sintonización del crítico y descenso del gradiente en la sintonización del actor, el mejor resultado para este esquema es usando el algoritmo de iteración de valor para la solución de la ecuación de Bellman, con un resultado significativo en términos de precisión en comparación a los valores óptimos (función DLQR). Cuando se tiene desconocimiento de la dinámica se usa el algoritmo Q-learning en entrenamiento continuo, con el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos y el esquema de mínimos cuadrados con descenso del gradiente. Ambos esquemas usan el algoritmo de iteración de política para la solución de la ecuación de Bellman, y se obtienen resultados de aproximadamente 0.001 en la medición del error cuadrático medio. Se realiza una prueba de adaptabilidad considerando variaciones que puedan suceder en los parámetros de la planta, siendo el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos el que tiene los mejores resultados, reduciendo significativamente ...

Reinforcement learning is a machine learning paradigm with extensive development and growing demand in decision-making and control applications. This technique allows the design of controllers that do not directly depend on the model describing the system dynamics. It is useful in real-world applications, where accurate models are often unavailable. The objective of this work is to implement a modelfree discrete-time optimal controller. Through discrete models, we implemented reinforcement learning algorithms focused on systems with continuous state and action spaces. The concepts of value-function, Q-function, V -function, and the Bellman equation are employed to solve the linear quadratic regulator problem for a mass-spring-damper system in a partially known and utterly unknown model. For both cases, the value functions are explicitly defined by a parametric approximator’s structure, where the weight vector is tuned through an iterative parameter estimation process. When partial knowledge of the dynamics is available, the temporal difference learning method is used under episodic training, utilizing the least squares with a recursive least squares scheme for tuning the critic and gradient descent for the actor´s tuning. The best result for this scheme is achieved using the value iteration algorithm for solving the Bellman equation, yielding significant improvements in approximating the optimal values (DLQR function). When the dynamics are entirely unknown, the Q-learning algorithm is employed in continuous training, employing the least squares with recursive least squares and the gradient descent schemes. Both schemes use the policy iteration algorithm to solve the Bellman equation, and the system’s response using the obtained values was compared to the one using the theoretical optimal values, yielding approximately zero mean squared error between them. An adaptability test is conducted considering variations that may occur in plant parameters, with the least squares with recursive least squares scheme yielding the best results, significantly reducing the number of iterations required for convergence to optimal values.

aprendizaje por refuerzo, control óptimo, control adaptativo, sistemas mecánicos, libre de modelo, dinámica totalmente desconocida, aproximación paramétrica, Q-learning, iteración de política reinforcement learning, optimal control, adaptive control, mechanical systems, modelfree, utterly unknown dynamics, parametric approximation, Q-learning, policy iteration INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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

Química a distancia: posible y necesario

Alethia Vázquez-Morillas (2009, [Capítulo de libro])

Este trabajo narra la experiencia de un curso a distancia -Reacciones y Enlace Químico- en la División de Ciencias Básicas e Ingeniería de la UAM Azcapotzalco durante 2007. A pesar de que la Legislación Universitaria contempla la posibilidad de la educación superior en modalidad extraescolar, no existen antecedentes documentados de un curso anterior impartido totalmente a distancia, aunque en la División se cuenta desde 1974 con el Sistema de Aprendizaje Individualizado, que combina la asesoría de un profesor con el trabajo individual del alumno. El curso, impartido a estudiantes en su primer año de estudios, se desarrolló en la plataforma Moodle y se conformó con nueve módulos o lecciones, cada una de las cuales contiene distintas actividades de aprendizaje y materiales de referencia. La evaluación se realizó tanto de manera continua -en línea- como final. de forma presencial. Los resultados indican que los alumnos logran un aprendizaje equiparable al que alcanzan en los cursos presenciales. Adicionalmente. valoran la flexibilidad que les da esta modalidad del proceso de enseñanza- aprendizaje. Es necesario que la UAM trabaje en el desarrollo de este tipo de opciones educ3tivas. que brinden a los estudiantes la opción de elegir la forma en que quieren llevar a cabo su formación. Para ello, será necesario modificar algunos aspectos de la legislación y la valoración tradicional del trabajo docente, además de romper con la inercia institucional que tiende a la repetición del modelo tradicional de enseñanza en el aula.

INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES ENSEÑANZA CON AYUDA DE ORDENADOR

Periplos de mariachi. La modernización del mariachi como representación de "lo mexicano" en la política internacional mexicana (1938-1958)

Eduardo Martínez Muñoz (2019, [Tesis de maestría])

Instituto de Investigaciones Históricas. Facultad de Historia. Programa Institucional de Maestría en Historia

The musician-vocal ensemble called Mariachi, received in 2011 the nomination of Intangible Heritage of Humanity by UNESCO. This grouping of Mexican origin, from the Bajío-Occidente area of the country and an element of local, regional and national identity was projected by the cinema of the so-called Golden Age to its internationalization. In this work I show how the Mexican State through a cultural policy, shows the group and its music as representative of Mexico, making a worldwide presence through the lyric of its compositions, its costumes and the evocation of the feeling that It stereotyped and manifested itself as it was shown in the world, in a process of internationalization and in parallel to a process of appropriation by countries that was presented on the big screen and later in personal presentations. Government support was a cornerstone for Mariachi's presence in radio, film and advertising to promote the country. Governments from Álvaro Obregón, with José Vasconcelos in the SEP, Lázaro Cárdenas and even Miguel Alemán appear as presidents seeking elements of cohesion as part of the country's modernization, found in popular culture. South American countries were identified on the screen and adopted the luminaries such as Jorge Negrete, Pedro Infante, Luis Aguilar, etc., all representatives of Mexican-Jalisco music, without being tapatios. The Mariachi has been presented in countless scenarios in the world as the "typically Mexican", construct emanating from the intellectual and political elite groups, national and international.

El ensamble músico-vocal denominado Mariachi, recibió en el 2011 la nominación de Patrimonio Intangible de la Humanidad por parte de la UNESCO. Dicha agrupación de origen mexicano, del área del Bajío-Occidente del país y elemento de identidad local, regional y nacional fue proyectado por el cine de la llamada Época de Oro a su internacionalización. En este trabajo muestro cómo el Estado mexicano a través de una política cultural, muestra al grupo y su música como lo representativo de México, haciendo presencia en todo el mundo por medio de la lírica de sus composiciones, su vestuario y a la evocación del sentimiento que se fue estereotipando y manifestándose conforme se fue mostrando en el mundo, en un proceso de internacionalización y en paralelo a un proceso de apropiación por los países que se fue presentando en la pantalla grande y posteriormente en presentaciones personales. El apoyo gubernamental fue pieza angular para la presencia del Mariachi en la radio, el cine y publicidad para promover al país. Gobiernos desde Álvaro Obregón, con José Vasconcelos en la SEP, Lázaro Cárdenas y hasta Miguel Alemán aparecen como presidentes que buscan elementos de cohesión como parte de la modernización del país, encontrados en la cultura popular. Países sudamericanos se vieron identificados en la pantalla y adoptaron a las luminarias como Jorge Negrete, Pedro Infante, Luis Aguilar, etc., todos representantes de la música mexicana-jalisciense, sin ser tapatíos. El Mariachi se ha presentado en infinidad de escenarios en el mundo como lo "típicamente mexicano", constructo emanado desde los grupos de élite intelectual y política, nacional e internacional.

HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA FH-M-2019-1690 Historiografía Teoría de los sentimientos Cine Hegemonía cultural

Distribución de la variación genética de insectos asociados a Hesperoyucca whipplei en la península de Baja California

Distribution of genetic variation of insects associated with Hesperoyucca whipplei in the Baja California peninsula

Roberto Suárez Hernández (2024, [Tesis de maestría])

El tipo de interacción ecológica obligada entre plantas hospederas y sus insectos asociados ha demostrado tener un impacto en la diversidad genética de las especies involucradas. La yuca de chaparral, Hesperoyucca whipplei, presenta una relación de mutualismo obligado con la polilla polinizadora Tegeticula maculata, y de comensalismo obligado con la polilla Prodoxus marginatus. Ambos insectos depositan sus huevos en estructuras de la flor y se alimentan del fruto en desarrollo. Con el fin de determinar el efecto de la interacción ecológica sobre la diversidad genética de los insectos, en este estudio se evaluó el nivel de variación y estructura genética de ambas polillas a lo largo de la península de Baja California. Se amplificó el gen mitocondrial COI en 86 individuos de T. maculata y 120 individuos de P. marginatus. La diversidad haplotípica fue menor en T. maculata (Hd = 0.601) en comparación con P. marginatus (Hd = 0.966) mientras que la diversidad nucleotídica fue baja en ambas especies (Pi= 0.0018 y 0.007 respectivamente). Las redes haplotípicas, el AMOVA, la prueba mismatch y los valores D de Tajima en T. maculata indican un patrón de expansión poblacional, mientras que en P. marginatus indican una estabilidad demográfica. Estos hallazgos sustentan que el mutualismo obligado entre H. whipplei y T. maculata, en contraste con el comensalimo obligado con P. marginatus, tiene un impacto directo en el nivel de la diversidad genética de las polillas, más que en su estructura a lo largo del área de distribución.

The type of obligate ecological interaction between host plants and their associated insects has been showing to have an impact on the genetic diversity of the species involved. The chaparral yuca (Hesperoyucca whipplei) presents a relationship of obligate mutualism with the pollinating moth Tegeticula maculata, and obligate commensalism with the moth Prodoxus marginatus. Both insects deposit their eggs in flower structures and feed on the developing fruit. To determine the effect of ecological interactions on insects’ genetic diversity, this study evaluated the level of variation and genetic structure of both moths throughout the Baja California peninsula. The mitochondrial COI gene was amplified in 86 individuals of T. maculata and 120 individuals of P. marginatus. Haplotypic diversity was lower in T. maculata (Hd = 0.601) compared to P. marginatus (Hd = 0.966) while nucleotide diversity was low in both species (pi = .0018 and 0.007 respectively). Haplotype networks, AMOVA, mismatch test and Tajima’s D values in T. maculata indicate a pattern of population expansion, whereas in P. marginatus they indicate demographic stability. These findings support that obligate mutualism between H. whipplei and T. maculata, in contrast, to obligate commensalism with P. marginatus, has a direct impact on the level of genetic diversity of the moths, rather than on their structure across the distribution.

mutualismo, comensalismo, filogeografía comparativa, polillas mutualism, commensalism, comparative phylogeography, moth BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA BIOLOGÍA DE INSECTOS (ENTOMOLOGÍA) ECOLOGÍA DE LOS INSECTOS ECOLOGÍA DE LOS INSECTOS

Las cáscaras de naranja: ¿Desechos de la agricultura o riqueza farmacéutica?

ROLFFY RUBEN ORTIZ ANDRADE JESUS ALFREDO ARAUJO LEON Gregoreo Centeno Hoil MICHELLE SANSORES CHUC (2023, [Artículo])

México se encuentra entre los diez primeros países con la mayor producción de cítricos, siendo Yucatán uno de los principales estados productores, en particular, de naranjas. Actualmente, la producción de cítricos se utiliza para la extracción de jugo para alimentos y bebidas. Sin embargo, las cáscaras de naranjas son desechadas o subutilizadas. En este ensayo abordamos una perspectiva del potencial médico y económico que existe en las cáscaras de naranja y que podrían ser una riqueza farmacéutica por su alto contenido de flavonoides, moléculas que han sido objeto de estudio para la prevénción de la diabetes, hipertensión y la obesidad.

CITRUS SINENSIS DIABETES HESPERIDINA HIPERTENSION NARINGENINA OBESIDAD BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA BIOLOGÍA VEGETAL (BOTÁNICA) EXPLOTACIÓN DE LOS CULTIVOS EXPLOTACIÓN DE LOS CULTIVOS

Contratos inteligentes para la gestión de datos de sensado móvil y vestible para aplicaciones en salud

Smart contracts for mobile and wearable sensing data management for health applications

José Ricardo Cedeño García (2023, [Tesis de maestría])

El aumento en la producción de datos derivado de la adopción de tecnologías móviles y de IoT está revolucionando la salud, pero también plantea importantes retos éticos y de privacidad. Los recientes avances en el aprendizaje automático han resaltado la importancia de recopilar y etiquetar datos correctamente, en especial para fines críticos, como el desarrollo de aplicaciones para cuidados médicos. La recopilación de datos médicos para tareas de aprendizaje automático presenta limitaciones en cuanto a la cantidad, variedad y calidad de las fuentes disponibles. Una forma de abordar este dilema es el uso de Blockchain para la recopilación y el uso de datos de pacientes. El anonimato de una red centralizada permite proteger la identidad del paciente. La estructura formada por nodos permite que la información esté siempre disponible y no dependa de un servidor principal. La inmutabilidad de los registros en la cadena garantiza la trazabilidad inequívoca del flujo de los datos del paciente. Por último, los mecanismos de consenso y recompensa de la red podrían motivar a nuevos usuarios a participar del sensado activo. Presentamos TRHEAD, una arquitectura de referencia basada en la Blockchain para recopilar datos sanitarios, firmar consentimientos, anotar datos y obtener crédito por los mismos, permitiendo a los usuarios rastrear el uso de sus datos, a los científicos rastrear su procedencia y proteger al mismo tiempo la privacidad de los pacientes. Exponemos dos implementaciones de nuestra arquitectura aplicadas a distintas campañas de sensado para comprobar su viabilidad, así como los resultados de su aplicación en estos escenarios y las conclusiones que desprendieron de su análisis. Dado que uno de los objetivos principales de TRHEAD es la recopilación de datos mediante sensado activo para el entrenamiento legal/consciente de modelos de aprendizaje automático, se realizó el entrenamiento de un modelo con los datos obtenidos de la campaña de sensado correspondiente a imágenes de rostros humanos, con el fin de detectar estados de ánimo. Finalmente se discute el papel de TRHEAD en el aseguramiento del trato justo y consciente de la información de los pacientes y el camino por recorrer en el perfeccionamiento de la arquitectura.

The increase in data production resulting from the adoption of mobile and IoT technologies is revolutionizing healthcare, but it also poses significant ethical and privacy challenges. Recent advances in machine learning have highlighted the importance of collecting and labeling data correctly, especially for critical purposes such as deploying healthcare software. Collecting medical data for machine learning tasks presents limitations in terms of the quantity, variety, and quality of available sources. One way to address this dilemma is the use of Blockchain for the collection and use of patient data. The anonymity of a centralized network allows the patient’s identity to be protected. The structure formed by nodes allows information to be always available and not dependent on a main server. The immutability of the records in the chain guarantees the unequivocal traceability of the flow of patient data. Finally, the network’s consensus and reward mechanisms could motivate new users to participate in active sensing. We present TRHEAD, a Blockchain-based reference architecture for collecting healthcare data, signing consents, annotating data and getting credit for it, allowing users to track the use of their data, scientists to track its provenance while protecting patients privacy. We present two implementations of our architecture applied to different sensing campaigns to test their feasibility, as well as the results of their application in these scenarios and the conclusions drawn from those results. Since one of the main objectives of TRHEAD is the collection of data through active sensing for the legal/conscious training of machine learning models, a model was trained with the data obtained from the sensing campaign corresponding to images of human faces, in order to detect moods. Finally, the role of TRHEAD in ensuring the fair and conscientious treatment of patient information and the road ahead in refining the architecture is discussed.

Contratos Inteligentes, Blockchain, Privacidad, Aprendizaje de Máquina Etico, Recopilación Consciente de Datos, Consentimiento, Arquitectura de Referencia Smart Contracts, Blockchain, Privacy, Ethical Machine Learning, Conscious Data Collection, Consent, Reference Architecture INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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