Repositorio Nacional

During the cold-bending process, the tooling suffers considerable damage due to excess pressure. This also causes the machines to break down, causing problems in the precision and quality of the metal parts formed. The precision depends on the operating conditions of the press, the tooling employed, and the elastic recovery effect of the material. This study determines the working conditions for a made-in-house horizontal hydraulic press through an experimental design (DOE). This research carried out the V-forming to 90° (ISO 2768-1) of a hot-rolled carbon steel plate, considering pressure, piston permanence time, and recovery factor (Kr). The experimental and statistical analysis ensures accurate forming while the work pressure decreases by 17% and 33%, respectively, regarding the maximum. This reduction will delay the appearance of fatigue damage and have the operating parameters well established; in turn, it will be possible to design tools according to commercial standards.

Durante el proceso de conformado en frío, las herramientas sufren daños considerables debido al exceso de presión. Esto también causa que las máquinas se rompan, causando problemas en la precisión y calidad de las piezas metálicas formadas. La precisión depende de las condiciones de funcionamiento de la prensa, las herramientas empleadas y el efecto elástico de recuperación del material. Este estudio determina las condiciones de trabajo de una prensa hidráulica horizontal fabricado en casa a través de un diseño experimental (DOE). Esta investigación llevó a cabo el conformado en V a 90° (ISO 2768-1) de una placa de acero al carbono laminada en caliente, teniendo en cuenta la presión, el tiempo de permanencia del pistón y el factor de recuperación (Kr). El análisis experimental y estadístico asegura un conformado preciso, mientras que la presión de trabajo disminuyó en un 17% y 33%, respectivamente, con respecto al máximo. Esta reducción retrasará la aparición de daños por fatiga y tendrá los parámetros de funcionamiento bien establecidos; con estos, a su vez, será posible diseñar herramientas de acuerdo con los estándares comerciales.

Authorship acknowledgement: Hugo Estrada: Conceptualization; methodology; validation; writing; revision; project administration; software; investigation; display; draft writing; reviewing and editing. Hugo Arcos: Conceptualization; methodology; validation; writing; revision; simulation; software; reviewing. José A. Betancourt: Supervision; methodology; validation; writing; revision; draft writing: writing reviewing and editing. Jan Mayen: Supervision; methodology; validation; writing; revision; formal analysis.

John E. García: Conceptualization; supervision; methodology; validation; writing; revision; project management; formal analysis, draft writing: writing reviewing and editing.

Cold forming DOE ANOVA Recovery factor (Kr) Factorial analysis 2k Spring back (SB) Conformado en frío Factor de recuperación (Kr) Análisis factorial 2k Recuperación elástica (SB) INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS

Statistical machine-learning methods for genomic prediction using the SKM library

Osval Antonio Montesinos-Lopez Brandon Alejandro Mosqueda González Jose Crossa (2023, [Artículo])

Sparse Kernel Methods R package Statistical Machine Learning Genomic Selection CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA MARKER-ASSISTED SELECTION MACHINE LEARNING GENOMICS METHODS

El coeficiente de descarga y la densidad beta

MAURO IÑIGUEZ COVARRUBIAS JOSE JAVIER RAMIREZ LUNA PEDRO ANTONIO GUIDO ALDANA Arturo González Casillas (2014, [Artículo])

Se estudia el coeficiente de descarga y la distribución de intensidades de la turbulencia. Con el teorema de Torricelli y la teoría de probabilidades se formulan el caudal y el coeficiente de descarga, siguiendo una densidad beta unimodal, renormalizada, con dos parámetros de forma. Se había construido un modelo multifractal para la cascada de la energía cinética en la turbulencia, partiendo de los métodos de Pearson y de Kolmogorov. Para la intensidad de la turbulencia, con el primero se creó una distribución beta; para el segundo, una ley en potencia. Se completa el modelo multifractal, reconociendo la función de estructura como la función Kummer. Se busca la compatibilidad entre los dos modelos y la identificación de sus parámetros. Se encuentra que los dos parámetros de forma determinan la resolución del modelo de cascada. Se determina la dimensión local y el espectro de dimensiones para los estados que producen el teorema de Torricelli. Redefiniendo la función de estructura, la resolución queda determinada por el tirante para el cambio de régimen. Análogamente, pueden identificarse diversos prototipos, a los que hemos denominado: cuatro experimentales, tres canales, Kolmogorov, Kármán, Taylor, Verhulst (logística), Cauchy-Manning y Euclides (áurea). Se concluye que el coeficiente de descarga es una beta renormalizada; la distribución de intensidades de la turbulencia es una beta; el prototipo Torricelli resulta representativo para los cuatro experimentales y el de Euclides, quedando lejos de la distribución Gaussiana, que está contenida en el de Kármán; en tanto, el de Taylor produce la delta de Dirac.

Ecuaciones de descarga Autoafinidad Modelos de turbulencia Función de Kummer Multifractales CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Sobre una solución exacta no lineal de la ecuación Fokker-Planck con término de sumidero

CARLOS FUENTES RUIZ CARLOS ALBERTO CHAVEZ GARCIA Heber Saucedo MANUEL ZAVALA TREJO (2011, [Artículo])

Se resuelve de manera exacta la ecuación Fokker-Planck con un término de sumidero, utilizando la difusividad de Fujita y la relación de Parlange entre la conductividad y difusividad. Para obtener la solución, se introduce primero el potencial de Kirchhoff y enseguida la coordenada móvil de Fujita-Storm; la ecuación diferencial toma la forma de la ecuación de Burgers, que es lineal en el término difusivo. El coeficiente convectivo de esta última se sustituye por la transformación de Hopf-Cole, con la finalidad de deducir la ecuación lineal clásica del calor. Durante las transformaciones, el término de sumidero se define funcionalmente, de modo que el resultado final sea precisamente la ecuación de calor sin término de sumidero. La solución exacta del potencial de Hopf-Cole se obtiene con la transformada clásica de Laplace para algunas condiciones iniciales y de frontera de interés. La solución de la ecuación Fokker-Planck en el espacio físico se obtiene a través de la inversión de las transformaciones utilizadas. La solución incluye como casos particulares las soluciones de Sanders et al., y de Broadbridge y White. La solución exacta puede ser utilizada para validar soluciones numéricas de la ecuación Fokker-Planck y en estudios sobre la extracción de agua por las raíces de las plantas.

Características de Fujita-Parlange Transformación de Kirchhoff Transformación de Hopf-Cole Ecuación de Burgers CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Criterios de exclusión para la donación en un banco de sangre de Morelos

SAMARA MACHUCA FIGUEROA (2023, [Otro, Trabajo terminal, especialidad])

El diferimiento de la donación es el periodo de tiempo que un individuo no es apto para

donar sangre, basado en criterios que buscan su seguridad y la del paciente que recibirá la sangre. La donación es la única forma de obtención de elementos formes de uso terapéutico. Empleando la teoría de “Logro de Objetivos” de Imogene King, se busca mejorar la interacción enfermera donador, para disminuir los diferimientos.

Blood donor deferral period is the length of time that an individual is not elegible to donate blood based on criterio in place to protect the health and safaty for the patiente who recives the blood. Donation is the one way to get blood for therapeutic use. With Imogene King’s theory of goal attaiment, the interaction nurse-donor, would be better to decrease donor deferral.

MEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD CIENCIAS MÉDICAS Conocimiento, donación, criterios de la donación, donantes de sangre. Knowledge, donation, requeriments donation, donate blood.

Efectos de la marginación en las oportunidades laborales de los individuos en la Ciudad de México y Área Metropolitana

Federico Niccolo Daverio Occhini (2021, [Tesis de maestría])

En este trabajo se intenta profundizar la relación entre la marginalidad de la zona de residencia y la oportunidad de trabajo de sus habitantes. El “Efecto barrio”, como viene definido en la literatura, esta al centro de la discusión académica de un lado en cuanto presenta importantes desafíos econométricos en la identificación del efecto causal y del otro siendo que tiene importantes implicaciones desde el punto de vista de políticas públicas dirigida a mitigar los factores que caracterizan las trampas de pobreza. Este estudio, después de un análisis de los principales resultados teóricos y empíricos encontrados en la literatura, trata de identificar, a partir de los datos del Censo y Conteo de Población y Vivienda 2010 y otras bases de datos accesorias, el efecto de la marginalidad en los resultados laborales de los habitantes de la Zona Metropolitana del Valle de México. En una primera fase, se analizó la distribución geográfica de la marginalidad, de los empleos, de los empleos formal y del nivel promedio de salarios, tanto a nivel AGEB como a nivel municipalidad encontrando que la zona sureste de la Ciudad de México y el sur, oeste y norte de la zona metropolitana son las que peor se desempeñan con respecto a la mayoría de las variables observables consideradas. El análisis espacial bivariado encontró algunos patrones geográficos que muestran una correlación entre la marginalidad de la zona de residencia y la probabilidad de tener un empleo formal y el nivel de salario percibido, mientras no se encontró un esquema significativo de correspondencia por lo que concierne la relación con la probabilidad de tener empleo. Finalmente se utilizaron dos estrategias de identificación, el modelo de variables instrumentales estimados por el método generalizado de momentos en dos etapas y el propensity score matching, para intentar resolver los problemas relativos a la causalidad inversa y a la endogeneidad del índice de marginalidad y tratar de encontrar el efecto no sesgado de esta variable en los resultados laborales de los residentes. Los principales resultados obtenidos fueron que una regresión estimada por mínimos cuadrados con controles subestima el efecto de la marginalidad en los resultados laborales de los individuos. En particular se encontró que vivir en una zona marginada no impacta de manera estadísticamente significativa en la probabilidad de tener empleo mientras disminuye entre el 18% y el 19% la de tener un empleo formal.

Job vacancies -- Effect of marginality, Social on -- Mexico -- Mexico City Metropolitan Area -- Econometric models. Job vacancies -- Effect of neighborhoods on -- Mexico -- Mexico City Metropolitan Area -- Econometric models. CIENCIAS SOCIALES CIENCIAS SOCIALES

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

Evaluación de la cinética de liberación de compuestos hidrofílicos y lipofílicos a partir de nanopartículas híbridas polímero-lípido

Evaluation of the release kinetics of hydrophilic and lipophilic compounds from polymer-lipid hybrid nanoparticles

Juan Pablo Carmona Almazán (2023, [Tesis de maestría])

En el tratamiento de enfermedades, la administración de dosis múltiples es una estrategia común para mantener la concentración de los fármacos dentro de un margen terapéutico. Sin embargo, la adherencia de los pacientes a este tipo de tratamiento puede ser un desafío, llevando a una administración irregular de dosis. Una alternativa utilizada para abordar este reto son las nanopartículas híbridas polímero/lípido(NPPLs), las cuales, con menos administraciones, tienen el potencial de alcanzar la dosis necesaria en el tratamiento, posibilitando entonces el incremento del apego al tratamiento. En nuestro proyecto, se llevó a cabo la síntesis de nanopartículas de ácido poli láctico-co-glicólico (PLGA) recubiertas de lecitina de soya, por medio de técnicas de nanoprecipitación y autoensamblaje. Además, integramos estas nanopartículas en una matriz polimérica a base de aerogeles de gelatina de manera que estuvieran distribuidas de manera homogénea y concentrada. Nuestro enfoque central radica en entender la cinética de liberación de un compuesto hidrofílico (ácido gálico) y uno lipofílico (quercetina) a partir de este sistema. Logramos sintetizar nanopartículas con un diámetro hidrodinámico de 100 ± 15 nm, 153 ± 33 y149±21 nm, en el caso de las nanopartículas vacías y cargadas con ácido gálico y cargadas con quercetina, respectivamente. La eficiencia de encapsulación del ácido gálico fue del 90 ± 5 % y de la quercetina fue del 70 ± 10 %. Los resultados que obtuvimos muestran que el ácido gálico sigue una cinética del modelo de Korsmeyer-Peppas, con un valor de n = 1.01 y la quercetina una cinética de primer orden. Dado que los compuestos encapsulados tuvieron una liberación más lenta con respecto a los compuestos libres en los aerogeles de gelatina, nuestro trabajo indica que el encapsulamiento en NPPLs de un compuesto bioactivo, independientemente de su naturaleza química, puede ayudar a retrasar su liberación y reducir el número de dosis administradas, en consecuencia, esto pudiera contribuir a incrementar el apego de un paciente al tratamiento.

In the treatment of diseases, the administration of multiple doses is a common strategy to maintain drug concentrations within a therapeutic range. However, patient adherence to this type of treatment can be challenging, resulting in irregular dosing. An alternative approach used to address this challenge involves polymer/lipid hybrid nanoparticles (NPPLs), which have the potential to achieve the necessary drug dose with fewer administrations, thereby increasing treatment adherence. In our project, we synthesized poly(lactic-co-glycolic acid) (PLGA) nanoparticles coated with soy lecithin using nanoprecipitation and self-assembly techniques. These nanoparticles were then integrated into a polymer matrix based on gelatin aerogels to ensure homogeneous and concentrated distribution. Our main focus was to understand the release kinetics of a hydrophilic compound (gallic acid) and a lipophilic one (quercetin) from this system. We successfully synthesized nanoparticles with a hydrodynamic diameter of 100 ± 15 nm, 153 ± 33 nm, and 149 ± 21 nm for empty nanoparticles, gallic acid-loaded, and quercetin-loaded nanoparticles, respectively. The encapsulation efficiency was 90 ± 5 % for gallic acid and 70 ± 10 % for quercetin. The results we obtained indicate that gallic acid follows Korsmeyer-Peppas kinetics with a value of n = 1.01, while quercetin exhibits first-order kinetics. Since the encapsulated compounds showed slower release compared to free compounds in gelatin aerogels, our work suggests that encapsulation in NPPLs with a bioactive compound, regardless of its chemical nature, can help delay its release and reduce the number of doses administered. Consequently, this could contribute to improve patient treatment adherence.

nanopartículas híbridas, cinética de liberación, sistemas poliméricos, PLGA/lecitina, compuestos hidrofílicos y lipofílicos hybrid nanoparticles, release kinetics, polymeric systems, PLGA/lecithin, hydrophilic and lipophilic compounds INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA QUÍMICAS ANÁLISIS DE POLÍMEROS ANÁLISIS DE POLÍMEROS