Tránsito de avenidas en cauces mediante redes neuronales artificiales

FRANCISCO JAVIER APARICIO MIJARES JUAN PABLO MOLINA AGUILAR (2006, [Artículo])

Los métodos hidrológicos comúnmente utilizados para el tránsito de avenidas presentan limitantes

en el análisis de problemas complejos como, por ejemplo, los casos de trenes de avenidas, la presencia de flujos laterales o las uniones de ríos, principalmente en los casos en que no se cuenta con medición hidrométrica de toda la red hidrológica. Las características de las redes neuronales artificiales las convierten en una posibilidad para su aplicación al tránsito de avenidas, pues presentan diversas ventajas respecto a los métodos hidrológicos tradicionales. La aplicación de redes neuronales artificiales a distintos casos muestra que, contando con información y seleccionando la topología adecuada, es posible obtener resultados con una precisión similar a los métodos hidráulicos e hidrológicos con datos habitualmente disponibles en registros hidrométricos, que son escasos para la aplicación de dichos métodos. La aplicación de redes neuronales artificiales de arquitecturas simples en el caso de avenidas reales aisladas y trenes de avenidas en la región hidrológica 30, así como en registros anuales en la confluencia de los ríos Manso y Cajones, que forman el río Tesechoacán, muestra claramente las bondades de su utilización.

Tránsito de avenidas Métodos hidrológicos Redes neuronales artificiales CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA

Redes neuronales artificiales en la estimación de la evapotranspiración de referencia

Artificial neural networks in the estimation of reference evapotranspiration

ROCIO CERVANTES OSORNIO RAMON ARTEAGA RAMIREZ MARIO ALBERTO VAZQUEZ PEÑA WALDO OJEDA BUSTAMANTE ABEL QUEVEDO NOLASCO (2011, [Artículo])

Las redes neuronales artificiales representan un vasto campo de investigación, puesto que han demostrado tener aplicación en varios campos de la ciencia, su capacidad de lidiar con no linealidades en diversos fenómenos, y los diferentes trabajos realizados en la estimación y/o pronóstico para predecir variables climáticas, que inciden directa e indirectamente en la evapotranspiración de referencia y la propia evapotranspiración ha originado el desarrollo de este trabajo. El objetivo fue presentar una revisión de literatura sobre redes neuronales artificiales, para la estimación de la evapotranspiración de referencia y variables relacionadas, que incluye: la teoría y fundamentos de las redes neuronales artificiales y el algoritmo backpropagation; algunas similitudes y diferencias entre los modelos estadísticos tradicionales y las redes neuronales artificiales; aplicaciones de las redes neuronales artificiales en la estimación de la evapotranspiración de referencia; y variables que se asocian con las perspectivas de las redes neuronales artificiales en la predicción de variables agroclimáticas

Evapotranspiración Redes neuronales artificiales Predicción INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Classification of Cucumber Leaves Based on Nitrogen Content Using the Hyperspectral Imaging Technique and Majority Voting.

Sajad Sabzi Razieh Pourdarbani Mohammad Hossein Rohban Alejandro Fuentes_Penna José Luis Hernández-Hernández Mario Hernández Hernández (2021, [Artículo])

Improper usage of nitrogen in cucumber cultivation causes nitrate accumulation in the fruit and results in food poisoning in humans; therefore, mandatory evaluation of food products becomes inevitable. Hyperspectral imaging has a very good ability to evaluate the quality of fruits and vegetables in a non-destructive manner. The goal of the present paper was to identify excess nitrogen in cucumber plants. To obtain a reliable result, the majority voting method was used, which takes into account the unanimity of five classifiers, namely, the hybrid artificial neural network¿imperialism competitive algorithm (ANN-ICA), the hybrid artificial neural network¿harmonic search (ANN-HS) algorithm, linear discrimination analysis (LDA), the radial basis function network (RBF), and the Knearest- neighborhood (KNN). The wavelengths of 723, 781, and 901 nm were determined as optimal wavelengths using the hybrid artificial neural network¿biogeography-based optimization (ANNBBO) algorithm, and the performance of classifiers was investigated using the optimal spectrum. The results of a t-test showed that there was no significant difference in the precision of the algorithm when using the optimal wavelengths and wavelengths of the whole range. The correct classification rate of the classifiers ANN-ICA, ANN-HS, LDA, RBF, and KNN were 96.14%, 96.11%, 95.73%, 64.03%, and 95.24%, respectively. The correct classification rate of majority voting (MV) was 95.55% for test data in 200 iterations, which indicates the system was successful in distinguishing nitrogen-rich leaves from leaves with a standard content of nitrogen.

artificial neural network cucumber hyperspectral imaging majority voting nitrogen INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ALIMENTOS

Suppression of breast tumor growth and metastasis by an engineered transcription factor

Adriana Beltran Lopez (2011, [Artículo])

Maspin is a tumor and metastasis suppressor playing an essential role as gatekeeper of tumor progression. It is highly expressed in epithelial cells but is silenced in the onset of metastatic disease by epigenetic mechanisms. Reprogramming of Maspin epigenetic silencing offers a therapeutic potential to lock metastatic progression. Herein we have investigated the ability of the Artificial Transcription Factor 126 (ATF-126) designed to upregulate the Maspin promoter to inhibit tumor progression in pre-established breast tumors in immunodeficient mice. ATF-126 was transduced in the aggressive, mesenchymal-like and triple negative breast cancer line, MDA-MB-231. Induction of ATF expression in vivo by Doxycycline resulted in 50% reduction in tumor growth and totally abolished tumor cell colonization. Genome-wide transcriptional profiles of ATF-induced cells revealed a gene signature that was found over-represented in estrogen receptor positive (ER+) "Normal-like" intrinsic subtype of breast cancer and in poorly aggressive, ER+ luminal A breast cancer cell lines. The comparison transcriptional profiles of ATF-126 and Maspin cDNA defined an overlapping 19-gene signature, comprising novel targets downstream the Maspin signaling cascade. Our data suggest that Maspin up-regulates downstream tumor and metastasis suppressor genes that are silenced in breast cancers, and are normally expressed in the neural system, including CARNS1, SLC8A2 and DACT3. In addition, ATF-126 and Maspin cDNA induction led to the re-activation of tumor suppressive miRNAs also expressed in neural cells, such as miR-1 and miR-34, and to the down-regulation of potential oncogenic miRNAs, such as miR-10b, miR-124, and miR-363. As expected from its over-representation in ER+ tumors, the ATF-126-gene signature predicted favorable prognosis for breast cancer patients. Our results describe for the first time an ATF able to reduce tumor growth and metastatic colonization by epigenetic reactivation of a dormant, normal-like, and more differentiated gene program. © 2011 Beltran et al.

artificial transcription factor 126, complementary DNA, doxycycline, estrogen receptor, maspin, microRNA, retrovirus vector, transcription factor, unclassified drug, estrogen receptor, serine proteinase inhibitor, SERPIN B5, SERPIN-B5, transcription BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA BIOLOGÍA ANIMAL (ZOOLOGÍA) BIOLOGÍA ANIMAL (ZOOLOGÍA)