Estrategias estadísticas y de aprendizaje automático en genómica y proteómica funcional

El objetivo de este proyecto, enmarcado en el área de metodología de análisis en bioingeniería-biotecnología aplicadas al estudio del cancer, es el análisis y caracterización a través de perfiles de expresión de proteínas y genes de las vías metabolicas asociadas a progresión tumoral. Dicho estudio se llevará a cabo mediante la utilización de tecnologías de alto rendimiento. Las mismas permiten evaluar miles de genes/proteínas en forma simultánea, generando así una gran cantidad de datos de expresión. Se hipotetiza que para un análisis e interpretación de la información subyacente, caracterizada por su abundancia y complejidad, podría realizarse mediante técnicas estadístico-computacionales eficientes en el contexto de modelos mixtos y técnias de aprendizaje automático. Para que el análisis sea efectivo es necesario contemplar los efectos ocasionados por los diferentes factores experimentales ajenos al fenómeno biológico bajo estudio. Estos efectos pueden enmascarar la información subycente y así perder informacion relavante en el contexto de progresión tumoral. La identificación de estos efectos permitirá obtener, eficientemente, los perfiles de expresión molecular que podrían permitir el desarrollo de métodos de diagnóstico basados en ellos. Con este trabajo se espera poner a disposición de investigadores de nuestro medio, herramientas y procedimientos de análisis que maximicen la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genómicos/proteómicos que permitan extraer información biológica relevante pertinente al análisis, clasificación o predicción de cáncer, el diseño de tratamientos y terapias específicos y el mejoramiento de los métodos de detección como así tambien aportar al entendimieto de la progresión tumoral mediante análisis computacional intensivo

Propuesta de servicios de asesoramiento para el mantenimiento de la vivienda y el barrio en sectores de recursos insuficientes

La vivienda es un bien duradero y por ello debe cumplir una vida útil que está condicionada por los pasos anteriores a su construcción, por la construcción misma y por su uso posterior. En este proceso económico-técnico la vivienda constituye el capital y sus habitantes son los consumidores. Un 60% de la población, incluidos los sectores de bajos recursos, prioritariamente realizan sus viviendas, mejoras, ampliaciones y modificaciones sin ningún tipo de asesoramiento técnico-profesional. Esto produce obra clandestina con numerosas irregularidades al no respetar normas, ordenanzas, reglamentaciones y condiciones mínimas de habitabilidad. Debe haber mayor información, darse difusión a todas las ordenanzas, dar a conocer y agilizar tramitaciones. (...) Objetivos generales *Producir nuevos servicios a la comunidad; el resultado a largo alcance es el de crear un sistema de información y asesoramiento que contribuya a mejorar la calidad de vida de los sectores de menores recursos mediante el correcto uso y mantenimiento de la vivienda y el barrio. * Generar un proceso de Investigación Acción entendida como prestación de Servicios de Asesoramiento e información utilizando los medios de comunicación, los recursos humanos y comunitarios brindados por las instituciones públicas y privadas que contribuyan al desarrollo barrial. (...) Objetivos específicos * Proveer información que oriente y facilite el mantenimiento de los sectores sociales en la vivienda de bajos recursos. * Crear condiciones técnicas y de diseño para que la inversión económica del esfuerzo familiar sea redituable a largo plazo, mediante la programación de la vida útil de la vivienda. * Lograr operatorias de autoconstrucción para realizar trabajos de completamiento, modificaciones, ampliaciones, refacciones, etc. a nivel barrial. * Colaborar mediante la utilización de criterios de diseño diversos a la adaptación a nuevos usos o necesidades de los usuarios a través del tiempo. Adecuación a las distintas etapas de la vida familiar. * Transferir los resultados de la investigación y experiencias realizadas al sector productivo para su desarrollo y adecuación a las necesidades de los usuarios. * Generar estudios sobre la calidad residencial, cambios y transformaciones en la vivienda social. * Lograr la transferencia de conocimientos de la Facultad hacia el medio y la retroalimentación hacia el proceso de enseñanza-aprendizaje.

Estrategias estadísticas y de aprendizaje automático en genómica y proteómica funcional.

El objetivo de este proyecto, enmarcado en el área de metodología de análisis en bioingeniería-biotecnología aplicadas al estudio del cáncer, es el análisis y caracterización a través de perfiles de expresión de proteínas y genes de las vías metabólicas asociadas a progresión tumoral. Dicho estudio se llevará a cabo mediante la utilización de tecnologías de alto rendimiento. Las mismas permiten evaluar miles de genes/proteínas en forma simultánea, generando así una gran cantidad de datos de expresión. Se hipotetiza que para un análisis e interpretación de la información subyacente, caracterizada por su abundancia y complejidad, podría realizarse mediante técnicas estadístico-computacionales eficientes en el contexto de modelos mixtos y técnicas de aprendizaje automático. Para que el análisis sea efectivo es necesario contemplar los efectos ocasionados por los diferentes factores experimentales ajenos al fenómeno biológico bajo estudio. Estos efectos pueden enmascarar la información subyacente y así perder informacion relevante en el contexto de progresión tumoral. La identificación de estos efectos permitirá obtener, eficientemente, los perfiles de expresión molecular que podrían permitir el desarrollo de métodos de diagnóstico basados en ellos. Con este trabajo se espera poner a disposición de investigadores de nuestro medio, herramientas y procedimientos de análisis que maximicen la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genómicos/proteómicos que permitan extraer información biológica relevante pertinente al análisis, clasificación o predicción de cáncer, el diseño de tratamientos y terapias específicos y el mejoramiento de los métodos de detección como así tambien aportar al entendimiento de la progresión tumoral mediante análisis computacional intensivo.

"POLÍTICAS HABITACIONALES Y SEGREGACIÓN RESIDENCIAL SOCIOECONÓMICA EN LA CIUDAD DE CÓRDOBA”

El objetivo principal de esta investigación es analizar la segregación residencial socioeconómica (en adelante SRS) en la ciudad de Córdoba (Argentina) y sus vinculaciones con los programas habitacionales llevados a cabo por el Gobierno de la Provincia de Córdoba durante los últimos diez años. Para la realización de la investigación proponemos un abordaje cuantitativo de las tres dimensiones constitutivas de la SRS identificadas por Sabatini (2006), a saber: (1) el grado de concentración espacial de los grupos sociales; (2) la homogeneidad social que presentan las distintas áreas internas de la ciudad; y (3) el prestigio social de las distintas áreas o barrios de cada ciudad. Las dos primeras dimensiones son definidas como las dimensiones objetivas de la segregación. Mientras que la primera analiza los grupos sociales en términos de su localización espacial, la segunda los analiza en términos de su composición social. La última dimensión es de carácter subjetivo y se refiere: por un lado, a la percepción que las personas tienen del hecho de pertenecer a un grupo social que tiene una forma particular de ocupar el espacio urbano, y, por otro lado, a la identidad y prestigio asignados a algunos barrios o zonas completas de la ciudad. Para el análisis de las dimensiones objetivas de la SRS proponemos la realización de mapas temáticos de la ciudad y el cálculo de índices estadísticos, basados en: los Censos Nacionales de Población y Vivienda de 1991 y 2001 (Instituto Nacional de Estadísticas y Censos - INDEC), y el Censo Provincial 2008 (Dirección General de Estadísticas y Censos – Provincia de Córdoba). Para el análisis de la dimensión subjetiva proponemos la realización de encuestas tanto a los beneficiarios directos de los programas habitacionales ejecutados por el Gobierno de la Provincia de Córdoba como a los habitantes de la ciudad que no viven en viviendas sociales. A través de las primeras exploraremos cómo los habitantes de las viviendas sociales se perciben a sí mismos en relación al resto de la sociedad y a través de las segundas cómo el resto de los cordobeses perciben a los barrios de viviendas sociales y a sus residentes. La conjunción de fuentes primarias y secundarias de información nos permitirá alcanzar una visión más integral y más completa de la SRS en la ciudad de Córdoba, ya que no sólo podremos describir y cuantificar dicho fenómeno, sino también explorar las diferentes percepciones de los habitantes de la ciudad en torno al mismo.

DESARROLLO DE APLICACIONES ESTADÍSTICAS PARA LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN. STATISTICAL APPLICATIONS FOR PRECISION AGRICULTURE

A partir de las últimas décadas se ha impulsado el desarrollo y la utilización de los Sistemas de Información Geográficos (SIG) y los Sistemas de Posicionamiento Satelital (GPS) orientados a mejorar la eficiencia productiva de distintos sistemas de cultivos extensivos en términos agronómicos, económicos y ambientales. Estas nuevas tecnologías permiten medir variabilidad espacial de propiedades del sitio como conductividad eléctrica aparente y otros atributos del terreno así como el efecto de las mismas sobre la distribución espacial de los rendimientos. Luego, es posible aplicar el manejo sitio-específico en los lotes para mejorar la eficiencia en el uso de los insumos agroquímicos, la protección del medio ambiente y la sustentabilidad de la vida rural. En la actualidad, existe una oferta amplia de recursos tecnológicos propios de la agricultura de precisión para capturar variación espacial a través de los sitios dentro del terreno. El óptimo uso del gran volumen de datos derivado de maquinarias de agricultura de precisión depende fuertemente de las capacidades para explorar la información relativa a las complejas interacciones que subyacen los resultados productivos. La covariación espacial de las propiedades del sitio y el rendimiento de los cultivos ha sido estudiada a través de modelos geoestadísticos clásicos que se basan en la teoría de variables regionalizadas. Nuevos desarrollos de modelos estadísticos contemporáneos, entre los que se destacan los modelos lineales mixtos, constituyen herramientas prometedoras para el tratamiento de datos correlacionados espacialmente. Más aún, debido a la naturaleza multivariada de las múltiples variables registradas en cada sitio, las técnicas de análisis multivariado podrían aportar valiosa información para la visualización y explotación de datos georreferenciados. La comprensión de las bases agronómicas de las complejas interacciones que se producen a la escala de lotes en producción, es hoy posible con el uso de éstas nuevas tecnologías. Los objetivos del presente proyecto son: (l) desarrollar estrategias metodológicas basadas en la complementación de técnicas de análisis multivariados y geoestadísticas, para la clasificación de sitios intralotes y el estudio de interdependencias entre variables de sitio y rendimiento; (ll) proponer modelos mixtos alternativos, basados en funciones de correlación espacial de los términos de error que permitan explorar patrones de correlación espacial de los rendimientos intralotes y las propiedades del suelo en los sitios delimitados. From the last decades the use and development of Geographical Information Systems (GIS) and Satellite Positioning Systems (GPS) is highly promoted in cropping systems. Such technologies allow measuring spatial variability of site properties including electrical conductivity and others soil features as well as their impact on the spatial variability of yields. Therefore, site-specific management could be applied to improve the efficiency in the use of agrochemicals, the environmental protection, and the sustainability of the rural life. Currently, there is a wide offer of technological resources to capture spatial variation across sites within field. However, the optimum use of data coming from the precision agriculture machineries strongly depends on the capabilities to explore the information about the complex interactions underlying the productive outputs. The covariation between spatial soil properties and yields from georeferenced data has been treated in a graphical manner or with standard geostatistical approaches. New statistical modeling capabilities from the Mixed Linear Model framework are promising to deal with correlated data such those produced by the precision agriculture. Moreover, rescuing the multivariate nature of the multiple data collected at each site, several multivariate statistical approaches could be crucial tools for data analysis with georeferenced data. Understanding the basis of complex interactions at the scale of production field is now within reach the use of these new techniques. Our main objectives are: (1) to develop new statistical strategies, based on the complementarities of geostatistics and multivariate methods, useful to classify sites within field grown with grain crops and analyze the interrelationships of several soil and yield variables, (2) to propose mixed linear models to predict yield according spatial soil variability and to build contour maps to promote a more sustainable agriculture.

DESARROLLO DE APLICACIONES ESTADÍSTICAS PARA LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN

A partir de las últimas décadas se ha impulsado el desarrollo y la utilización de los Sistemas de Información Geográficos (SIG) y los Sistemas de Posicionamiento Satelital (GPS) orientados a mejorar la eficiencia productiva de distintos sistemas de cultivos extensivos en términos agronómicos, económicos y ambientales. Estas nuevas tecnologías permiten medir variabilidad espacial de propiedades del sitio como conductividad eléctrica aparente y otros atributos del terreno así como el efecto de las mismas sobre la distribución espacial de los rendimientos. Luego, es posible aplicar el manejo sitio-específico en los lotes para mejorar la eficiencia en el uso de los insumos agroquímicos, la protección del medio ambiente y la sustentabilidad de la vida rural. En la actualidad, existe una oferta amplia de recursos tecnológicos propios de la agricultura de precisión para capturar variación espacial a través de los sitios dentro del terreno. El óptimo uso del gran volumen de datos derivado de maquinarias de agricultura de precisión depende fuertemente de las capacidades para explorar la información relativa a las complejas interacciones que subyacen los resultados productivos. La covariación espacial de las propiedades del sitio y el rendimiento de los cultivos ha sido estudiada a través de modelos geoestadísticos clásicos que se basan en la teoría de variables regionalizadas. Nuevos desarrollos de modelos estadísticos contemporáneos, entre los que se destacan los modelos lineales mixtos, constituyen herramientas prometedoras para el tratamiento de datos correlacionados espacialmente. Más aún, debido a la naturaleza multivariada de las múltiples variables registradas en cada sitio, las técnicas de análisis multivariado podrían aportar valiosa información para la visualización y explotación de datos georreferenciados. La comprensión de las bases agronómicas de las complejas interacciones que se producen a la escala de lotes en producción, es hoy posible con el uso de éstas nuevas tecnologías. Los objetivos del presente proyecto son: (l) desarrollar estrategias metodológicas basadas en la complementación de técnicas de análisis multivariados y geoestadísticas, para la clasificación de sitios intralotes y el estudio de interdependencias entre variables de sitio y rendimiento; (ll) proponer modelos mixtos alternativos, basados en funciones de correlación espacial de los términos de error que permitan explorar patrones de correlación espacial de los rendimientos intralotes y las propiedades del suelo en los sitios delimitados.