962 resultados para Micoses humanas


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Tesis (Maestría en Ciencias, con especialidad en Microbiología Médica) U.A.N.L.

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Tesis (Maestro en Ciencias de la Administración con Especialidad en Relaciones Industriales) UANL. Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica, 1997.

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Tesis (Maestría en Artes Visuales) U.A.N.L.

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Tesis (Maestría en Ciencias con Especialidad en Biología Molecular e Ingeniería Genética) UANL, 2011.

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Tesis (Maestría en Ciencias con orientación en Biología Molecular e Ingeniería Genética) UANL, 2014.

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UANL

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UANL

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Tesis (Doctor en Ciencias con Especialidad en Microbiología) UANL, 2013.

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La información y los datos genéticos que emanan hoy de las investigaciones del genoma humano demandan el desarrollo de herramientas informáticas capaces de procesar la gran cantidad de información disponible. La mayor cantidad de datos genéticos es el resultado de equipos que realizan el análisis simultáneo de cientos o miles de polimorfismos o variaciones genéticas, de nuevas técnicas de laboratorio de mayor rendimiento que, en conjunto, ofrecen una mayor disponibilidad de información en un corto espacio de tiempo. Esta problemática conduce a la necesidad de desarrollar nuevas herramientas informáticas capaces de lidiar con este mayor volumen de datos genéticos. En el caso de la genética de poblaciones, a pesar de que existen herramientas informáticas que permiten procesar y facilitar el análisis de los datos, estas tienen limitaciones como la falta de conocimiento de los usuarios de algunos lenguajes de programación para alimentar la información y otras herramientas informáticas no realizan todas las estimaciones que se requieren y otros presentan limitaciones en cuanto al número de datos que pueden incorporar o manejar. En algunos casos hay redundancia al tener que usarse dos o más herramientas para poder procesar un conjunto de datos de información genética. El presente trabajo tiene por objetivo el desarrollo de una herramienta informática basada en aplicaciones de computador comunes, en este caso Microsoft Excel® y que resuelva todos los problemas y las limitaciones descritas antes. El desarrollo del conjunto de subprogramas que constituyen a Lustro; permiten superar lo anterior, presentar los resultados en un ambiente sencillo, conocido y fácil de operar, simplificando de esta forma el proceso de adaptación del usuario del programa, sin entrenamiento previo, obteniéndose en corto tiempo el procesamiento de la información genética de interés.