Estimación de las precipitaciones utilizando informacion satelital y de superficie

Se desarrollará un modelo de estimación de las precipitaciones mediante el uso de información satelital y terrestre. Se consideran los canales visibles e infrarrojo del satélite GOES e información meteorológica de superficie (precipitación, viento y humedad) a los fines de ajustar las estimaciones de las precipitaciones y proceder a la validación de las mismas. Las estimaciones diarias de precipitación serán acumuladas a valores decadales (diez días) a los fines de su distribución a usuarios del sector agrícola y para su utilización en aplicaciones relacionadas con la agricultura. Objetivos Generales - Identificar y adaptar métodos de estimación de la precipitación utilizando información satelital. - Mejorar la cobertura espacial de la actual red pluviométrica en la provincia de Córdoba. - Desarrollar aplicaciones en Agricultura de las precipitaciones estimadas. Objetivos Específicos - Desarrollar un modelo de estimación de las precipitaciones. - Establecer un sistema operativo de estimaciones de lluvia que utilice la información disponible de satélites meteorológicos. - Proveer estimaciones de precipitación o aplicaciones de la precipitación estimada a los sectores públicos y privados relacionados con las actividades agrícolas.

ESTIMACIÓN DE LA VALORACIÓN SOCIAL DE LAS POLÍTICAS PÚBLICAS DIRIGIDAS A NIÑEZ Y ADOLESCENCIA

En el año 2002 el Comité de las Naciones Unidas recomendó al Estado Argentino que, entre otras cuestiones, revise las medidas presupuestarias para garantizar que los recursos disponibles se utilicen de la mejor manera posible para promover y proteger los derechos de los niños a nivel federal, regional y local. La hipótesis de trabajo de esta investigación postula que las investigaciones económicas realizadas hasta el momento sobre el gasto público dirigido a niñez y adolescencia en la provincia de Córdoba y en Argentina no permiten realizar una evaluación social de sus efectos en el bienestar social. Resulta necesario, por lo tanto, obtener indicadores de la valoración social subjetiva de determinadas políticas dirigidas a mejorar el bienestar de niños y adolescentes y a garantizar sus derechos, lo que permitirá completar el enfoque metodológico relacionado al análisis del gasto público como una inversión social que realiza el Estado. Se plantea como objetivo realizar una medición de la valoración social subjetiva de políticas dirigidas a mejorar la situación de vulnerabilidad de derechos de niños y adolescentes en las áreas de: salud, educación, nutrición y condiciones materiales de vida, en la Provincia de Córdoba. La metodología de investigación a utilizar involucra: a) Un estudio exploratorio bibliográfico sobre: metodologías de valuación contingente y diseño de experimentos basados en la teoría de la elección del consumidor, análisis del presupuesto público de la provincia de Córdoba y el sistema de contabilidad pública provincial, derechos de los niños y vulnerabilidad de esos derechos, modelos de elección discreta para estimar la disposición a pagar de los consumidores, el análisis conceptual del problema de asignación del gasto público provincial dirigido a niñez y adolescencia, principalmente en las áreas de salud, educación, nutrición y condiciones materiales de vida. b) El análisis de indicadores de bienestar de niños y adolescentes utilizados en estudios anteriores como el de “Fundación Arcor y Universidad Católica Argentina (2009). Barómetro de la deuda social de la infancia. Argentina 2004-2008: Condiciones de vida de la niñez y la adolescencia” y en la consulta y análisis de expertos, permitirá diseñar encuestas de preferencias declaradas basadas en el diseño de experimentos con alternativa base fija o de “statu quo”, que serán implementadas en formato web a una muestra representativa de jefes de hogar del aglomerado urbano “Gran Córdoba”, complementadas por encuestas personales asistidas por computadora. Se estimarán econométricamente modelos de elección discreta de Valor Extremo Generalizado, que permitirán estimar la valoración social de políticas que mejoren los indicadores de vulnerabilidad de derechos en niños (en las áreas de salud, educación, nutrición y condiciones materiales de vida) y se propondrán medidas de políticas de recaudación y asignación del gasto público provincial destinadas a mejorar la situación de vulnerabilidad de los derechos de los niños y adolescentes. c) Aplicación de la encuesta en los principales aglomerados urbanos del interior de la provincia de Córdoba. d) Análisis de los resultados obtenidos en el Gran Córdoba y en el interior provincial. Se espera realizar publicaciones en revistas científicas y la edición de un libro como producto de la investigación y que complementará el análisis del gasto público dirigido a niñez como inversión pública aportando a la disciplina de la evaluación social de proyectos de inversión. El proyecto resulta de gran importancia tanto a nivel provincial, nacional como internacional, dado hasta el momento no existen a nivel intenacional aplicaciones de métodos de preferencias declaradas para estimar la valoración social subjetiva que la población le atribuye a las políticas destinadas a mejorar el bienestar de los ñiños y promover y proteger sus derechos.

Evaluación cuantitativa de riesgo para la salud pública por trichinelosis debido al consumo de productos elaborados con carne porcina en la provincia de Santa Fe y Córdoba

La trichinelosis es una zoonosis parasitaria transmitida especialmente por carne de cerdo no tratada adecuadamente, siendo un problema de salud pública en zonas endémicas, originando considerables pérdidas económicas. La continua recurrencia de la trichinelosis animal involucra distintos eslabones de la cadena de elaboración de productos porcinos. Para mitigar el riesgo de esta enfermedad se deben aplicar medidas de manejo sustentadas científicamente y una estrategia para lograrlo es el análisis de riesgos. Éste es un proceso mediante el cual se examinan los posibles efectos nocivos para la salud como consecuencia de un peligro presente en un alimento y se establecen opciones para mitigarlo. No se han desarrollado evaluaciones cuantitativas de riesgos bajo las condiciones de producción, procesamiento y consumo nacionales. Se elaborará un modelo de riesgos que contemple desde la producción primaria hasta el consumo final. La información científica disponible para cada etapa del proceso será integrada al modelo como distribuciones de probabilidad empleando el programa @Risk®. Posteriormente, se obtendrá una estimación de la ocurrencia y extensión de la contaminación de productos de cerdo con trichinelosis, se identificarán las etapas del proceso que más afectan la probabilidad de infección, se analizará el impacto de diferentes estrategias de manejo sobre el riesgo de infección y se identificarán las áreas de investigación relevantes. Los resultados generados aportarán evidencia científica para la toma de decisiones sobre la gestión y comunicación del riesgo, siendo de utilidad para los organismos gubernamentales, empresas privadas del sector y otras organizaciones no gubernamentales relacionadas con el área de interés.

Manual de procedimientos para el cálculo de lluvias de diseño. Escala provincial y nacional

El diseño hidrológico se define como la evaluación del impacto de los procesos hidrológicos y la estimación de los valores correspondientes a las variables representativas con fines de diseño. Las pautas para establecer un valor de diseño para obras hidráulicas son el costo y la seguridad. Sobredimensionar las obras es antieconómico, en tanto que, si las estructuras se subdimensionan pueden fallar con resultados catastróficos. Los estudios dirigidos a determinar las crecidas de proyecto de diversas estructuras hidráulicas requieren series de datos históricos de caudal, pero esta información en nuestro país es poco frecuente. En esos casos, el análisis se hace sobre las precipitaciones causantes del fenómeno denominadas lluvia de diseño. El equipo responsable de este proyecto tiene una experiencia de investigación y desarrollo de más de 15 años en el tema. Por lo que el objeto de la presente propuesta es plasmar los avances alcanzados sobre las lluvias de diseño en un manual que permita brindar una herramienta técnica (a escala provincial y nacional) a los profesionales dedicados a la planificación, proyecto y construcción de obras hidráulicas

Métodos estadístico-computacionales para la caracterización de patrones de expresión de proteínas en 2D-DIGE

El volumen de datos provenientes de experimentos basados en genómica y poteómica es grande y de estructura compleja. Solo a través de un análisis bioinformático/bioestadístico eficiente es posible identificar y caracterizar perfiles de expresión de genes y proteínas que se expresan en forma diferencial bajo distintas condiciones experimentales (CE). El objetivo principal es extender las capacidades computacionales y analíticos de los softwares disponibles de análisis de este tipo de datos, en especial para aquellos aplicables a datos de electroforésis bidimensional diferencial (2D-DIGE). En DIGE el método estadístico más usado es la prueba t de Student cuya aplicación presupone una única fuente de variación y el cumplimiento de ciertos supuestos distribucionales de los datos (como independencia y homogeneidad de varianzas), los cuales no siempre se cumplen en la práctica, pudiendo conllevar a errores en las estimaciones e inferencias de los efectos de interés. Los modelos Generalizados lineales mixtos (GLMM) permiten no solo incorporar los efectos que, se asume, afectan la variación de la respuesta sino que también modelan estructuras de covarianzas y de correlaciones más afines a las que se presentan en la realidad, liberando del supuesto de independencia y de normalidad. Estos modelos, más complejos en esencia, simplificará el análisis debido a la modelización directa de los datos crudos sin la aplicación de transformaciones para lograr distribuciones más simétricas. Produciendo también a una estimación estadísticamente más eficiente de los efectos presentes y por tanto a una detección más certera de los genes/ proteínas involucrados en procesos biológicos de interés. La característica relevante de esta tecnología es que no se conoce a priori cuáles son las proteínas presentes. Estas son identificadas mediante otras técnicas más costosas una vez que se detectó un conjunto de manchas diferenciales sobre los geles 2DE. Por ende disminuir los falsos positivos es fundamental en la identificación de tales manchas ya que inducen a resultados erróneas y asociaciones biológica ficticias. Esto no solo se logrará mediante el desarrollo de técnicas de normalización que incorporen explícitamente las CE, sino también con el desarrollo de métodos que permitan salirse del supuesto de gaussianidad y evaluar otros supuestos distribucionales más adecuados para este tipo de datos. También, se desarrollarán técnicas de aprendizaje automática que mediante optimización de funciones de costo específicas nos permitan identificar el subconjunto de proteínas con mayor potencialidad diagnóstica. Este proyecto tiene una alta componente estadístico/bioinformática, pero creemos que es el campo de aplicación, es decir la genómica y la proteómica, los que mas se beneficiarán con los resultados esperados. Para tal fin se utilizarán diversas bases de datos de distintos experimentos provistos por distintos centros de investigación nacionales e internacionales

Análisis de la respuesta química de una especie liquénica a contaminantes atmosféricos, en relación a datos de calidad del aire provenientes del Sistema del Monitoreo del Aire (SiMA)

La contaminación atmosférica puede definirse como cualquier condición en la cual ciertas sustancias, en concentraciones lo suficientemente elevadas con respecto a su nivel normal, se encuentran en el aire produciendo efectos mensurables en el hombre, animales y la vegetación o los materiales. Según Warner (1981), los contaminantes pueden existir en la atmósfera en forma de gases, de gotas líquidas o de partículas sólidas. (...) La contaminación del aire tiene efectos marcados sobre plantas, las cuales varían considerablemente en su susceptibilidad a los polutantes. La identificación y categorización en especies sensibles y tolerantes, resulta importante, especialmente en programas de biomonitoreo. (...) La acción de los contaminantes sobre plantas ha permitido valerse de muchos organismos como indicadores de polución en diferentes sitios y bajo diversas condiciones de contaminación. En este sentido, una de las técnicas alternativas para conocer las características de un ambiente en cuanto a sus niveles de contaminación es el empleo del biomonitoreo, el cual se trata de un modelo experimental que mide las respuestas de organismos a la contaminación atmosférica. En este sentido las respuestas fisiológicas han sido propuestas como indicadoras, aún de bajos niveles de contaminación, ya que si bien la concentración de algunos contaminantes en el aire puede no ser lo suficientemente elevada como para ser detectada por medios convencionales (monitoreo por sensores químicos), ésta puede provocar modificaciones permanentes por efecto acumulativo. (...) La importancia de conocer por un lado, la concentración de contaminantes en el aire y por otro, analizar los efectos que estos contaminantes producen sobre un bioindicador, radica en la posibilidad de aproximarnos a la implementación de un sistema de monitoreo que tenga en cuenta no sólo la cuantificación de contaminantes sino también la estimación de sus efectos biológicos en determinadas condiciones ambientales. (...) Debe tenerse en cuenta que a partir de la respuesta química del bioindicador se evalúa además del efecto puntual de picos de elevada concentración, el efecto aditivo, sinérgico o antagónico de los distintos contaminantes durante el período de exposición. Estos efectos se encuentran fuertemente ligados a condiciones ambientales, que pueden potenciar o atenuar la toxicidad de los diferentes compuestos sobre el bioindicador. (...) Objetivo general Establecer grados de correlación entre la concentración de contaminantes atmosféricos, cuantificados por el Sistema de Monitoreo de Aire (SiMA) de la Municipalidad de Córdoba, y la respuesta química de Usnea sp., en diferentes condiciones ambientales.

Modelos exponenciales con dispersión y ajuste de modelos lineales generalizados con extravariación

El presente proyecto consta de dos partes. 1. Modelos exponenciales con dispersión. 2. Ajuste de modelos lineales generalizados para datos de conteo con superdispersión. (...) Objetivos generales y específicos: El estudio de los modelos exponenciales con dispersión conduce a desarrollar y perfeccionar métodos de estimación y de inferencia tanto desde el punto de vista teórico como numérico. (...) i) Presentar, sin sin usar el teorema de Mora, resultados sobre la convergencia de modelos exponenciales con dispersión infinitamente divisibles. ii) Proponer una metodología apropiada para el análisis estadístico de variables aleatorias discretas enteras en función de posibles modelos adoptados para su explicación. Construcción de los algoritmos necesarios para la estimación de los parámetros especificados en el modelo adoptado y presentación de las macros correspondientes para su implementación.

Prospección histopatológica y bacteriológica de la encefalomiocarditis porcina

La Encefalomiocarditis es una enfermedad infectocontagiosa que afecta a la especie porcina, provocada por un virus de genoma RNA perteneciente a la familia de Picornaviridae, género Cardiovirus. El virus de la Encefalomiocarditis ha sido reconocido como un patógeno para el cerdo desde hace muchos años, sin embargo en los últimos diez años parece haber aumentado considerablemente la frecuencia de presentación de la enfermedad a nivel mundial. Los signos clínicos de la enfermedad parecen variar considerablemente entre diferentes países, quizás debido a variaciones en la virulencia o patogenicidad de las cepas, ya que los virus de la encefalomiocarditis, aunque antigenéticamente homólogos, son biológicamente diversos. (...) En general, la mayoría de los animales afectados no muestran signos clínicos apreciables, siendo la principal característica la muerte súbita debido a fallas cardíacas; sin embargo estos mismos autores plantean que probablemente, en las situaciones de campo las mortalidades representen los casos agudos severos, mientras que una considerable proporción de los casos son subclínicos, con lesiones que se resuelven. Esto explicaría el casi 305 de animales clínicamente sanos que al sacrificio en mataderos presentan lesiones miocárdicas. Actualmente en Argentina se diagnosticó, en el Departamento de Patología de la Facultad de Agronomía y Veterinaria de la Universidad Nacional de Río Cuarto, una enfermedad compatible con Encefalomiocarditis, en la región de Río Cuarto, situación que nos conduce a profundizar los estudios referentes a esta enfermedad emergente. Objetivos generales: Los objetivos generales de esta investigación obedecen a la necesidad de aportar antecedentes sobre la presencia de la Encefalomiocarditis porcina y enfermedades relacionadas. Objetivos específicos: * Clasificación (microscópica e histopatológica) de las lesiones encontradas en muestras de cerdos de matadero. * Identificación del virus de la encefalomiocarditis porcina y lesiones a nivel de microscopía electrónica. * Identificación de enfermedades asociadas a la encefalomiocarditis. * Estimación de las prevalencias.

Demografía genética y estructura poblacional en semiaislados humanos del valle de Traslasierra: Análisis de la población del Departamento Minas (Provincia de Córdoba)

El análisis de las poblaciones humanas desde el punto de vista antropológico-evolutivo persigue como finalidad última el establecimiento de un diagnóstico sobre el estado de equilibrio/desequilibrio genético de la población estudiada, y sobre los factores -tanto biológicos cuanto culturales- que al momento presente constituyen los principales condicionantes de la situación encontrada. Establecer tal diagnóstico implica llegar a: 1) una estimación fiable de la variabilidad genética del grupo, y 2) una medición de la influencia de los procesos evolutivos (mutación, selección, migración y deriva génica) sobre tal variabilidad. Sabido es que un empobrecimiento genético puede ser causado por diferentes procesos que disminuyesen el tamaño de los grupos, cruzamientos de tipo endógamo y elevada consanguinidad, falta de nuevos genes llegados por inmigración, o a causa de la actuación conjunta de dichos factores, con diferente intensidad según el momento histórico y el lugar geográfico considerado. El requisito previo imprescindible para que pueda llevarse a cabo el enfoque planteado es el conocimiento exhaustivo de la estructura de la población, que indefectiblemente debe realizarse desde una doble perspectiva: 1) el análisis de los procesos demográficos determinantes de la misma, con sus concomitantes condicionantes socio-culturales, y 2) las posibles consecuencias a nivel biológico que éstos traen aparejadas, y que se constituyen en factores conductores de la posterior evolución poblacional. El presente plan de investigación forma parte de un proyecto más amplio que ha tomado como zona de estudio el área del valle de Traslasierra. El mismo se lleva a cabo desde hace cinco años en la Cátedra de Antropología de la Facultad de Ciencias Naturales de la Universidad Nacional de Córdoba, contando con el apoyo financiero del CONICET y de la SECYT Córdoba.

Desarrollos estadísticos para el procesamiento de información genómica masiva en agro-biotecnología. Statistical developments for processing massive genomic information in agro-biotechnology.

Nuevas biotecnologías, como los marcadores de la molécula de ADN, permiten caracterizar el genoma vegetal. El uso de la información genómica producida para cientos o miles de posiciones cromosómicas permite identificar genotipos superiores en menos tiempo que el requerido por la selección fenotípica tradicional. La mayoría de los caracteres de las especies vegetales cultivadas de importancia agronómica y económica, son controlados por poli-genes causantes de un fenotipo con variación continua, altamente afectados por el ambiente. Su herencia es compleja ya que resulta de la interacción entre genes, del mismo o distinto cromosoma, y de la interacción del genotipo con el ambiente, dificultando la selección. Estas biotecnologías producen bases de datos con gran cantidad de información y estructuras complejas de correlación que requieren de métodos y modelos biométricos específicos para su procesamiento. Los modelos estadísticos focalizados en explicar el fenotipo a partir de información genómica masiva requieren la estimación de un gran número de parámetros. No existen métodos, dentro de la estadística paramétrica capaces de abordar este problema eficientemente. Además los modelos deben contemplar no-aditividades (interacciones) entre efectos génicos y de éstos con el ambiente que son también dificiles de manejar desde la concepción paramétrica. Se hipotetiza que el análisis de la asociación entre caracteres fenotípicos y genotipos moleculares, caracterizados por abundante información genómica, podría realizarse eficientemente en el contexto de los modelos mixtos semiparamétricos y/o de métodos no-paramétricos basados en técnicas de aprendizaje automático. El objetivo de este proyecto es desarrollar nuevos métodos para análisis de datos que permitan el uso eficiente de información genómica masiva en evaluaciones genéticas de interés agro-biotecnológico. Los objetivos específicos incluyen la comparación, respecto a propiedades estadísticas y computacionales, de estrategias analíticas paramétricas con estrategias semiparamétricas y no-paramétricas. Se trabajará con aproximaciones por regresión del análisis de loci de caracteres cuantitativos bajo distintas estrategias y escenarios (reales y simulados) con distinto volúmenes de datos de marcadores moleculares. En el área paramétrica se pondrá especial énfasis en modelos mixtos, mientras que en el área no paramétrica se evaluarán algoritmos de redes neuronales, máquinas de soporte vectorial, filtros multivariados, suavizados del tipo LOESS y métodos basados en núcleos de reciente aparición. La propuesta semiparamétrica se basará en una estrategia de análisis en dos etapas orientadas a: 1) reducir la dimensionalidad de los datos genómicos y 2) modelar el fenotipo introduciendo sólo las señales moleculares más significativas. Con este trabajo se espera poner a disposición de investigadores de nuestro medio, nuevas herramientas y procedimientos de análisis que permitan maximizar la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genómicos y su aplicación en desarrollos agro-biotecnológicos.

Modelos Mixtos-Aditivos Generalizados para el Estudio de Fenómenos Biológicos y Sociales Descriptos por Datos Agregados y/o Longitudinales. Generalized Mixed Additive Models for the Study of Biological and Social Phenomenons from Longitudinal and/or Aggregated Data.

Este proyecto propone extender y generalizar los procesos de estimación e inferencia de modelos aditivos generalizados multivariados para variables aleatorias no gaussianas, que describen comportamientos de fenómenos biológicos y sociales y cuyas representaciones originan series longitudinales y datos agregados (clusters). Se genera teniendo como objeto para las aplicaciones inmediatas, el desarrollo de metodología de modelación para la comprensión de procesos biológicos, ambientales y sociales de las áreas de Salud y las Ciencias Sociales, la condicionan la presencia de fenómenos específicos, como el de las enfermedades.Es así que el plan que se propone intenta estrechar la relación entre la Matemática Aplicada, desde un enfoque bajo incertidumbre y las Ciencias Biológicas y Sociales, en general, generando nuevas herramientas para poder analizar y explicar muchos problemas sobre los cuales tienen cada vez mas información experimental y/o observacional.Se propone, en forma secuencial, comenzando por variables aleatorias discretas (Yi, con función de varianza menor que una potencia par del valor esperado E(Y)) generar una clase unificada de modelos aditivos (paramétricos y no paramétricos) generalizados, la cual contenga como casos particulares a los modelos lineales generalizados, no lineales generalizados, los aditivos generalizados, los de media marginales generalizados (enfoques GEE1 -Liang y Zeger, 1986- y GEE2 -Zhao y Prentice, 1990; Zeger y Qaqish, 1992; Yan y Fine, 2004), iniciando una conexión con los modelos lineales mixtos generalizados para variables latentes (GLLAMM, Skrondal y Rabe-Hesketh, 2004), partiendo de estructuras de datos correlacionados. Esto permitirá definir distribuciones condicionales de las respuestas, dadas las covariables y las variables latentes y estimar ecuaciones estructurales para las VL, incluyendo regresiones de VL sobre las covariables y regresiones de VL sobre otras VL y modelos específicos para considerar jerarquías de variación ya reconocidas. Cómo definir modelos que consideren estructuras espaciales o temporales, de manera tal que permitan la presencia de factores jerárquicos, fijos o aleatorios, medidos con error como es el caso de las situaciones que se presentan en las Ciencias Sociales y en Epidemiología, es un desafío a nivel estadístico. Se proyecta esa forma secuencial para la construcción de metodología tanto de estimación como de inferencia, comenzando con variables aleatorias Poisson y Bernoulli, incluyendo los existentes MLG, hasta los actuales modelos generalizados jerárquicos, conextando con los GLLAMM, partiendo de estructuras de datos correlacionados. Esta familia de modelos se generará para estructuras de variables/vectores, covariables y componentes aleatorios jerárquicos que describan fenómenos de las Ciencias Sociales y la Epidemiología.

Evaluación cuantitativa de riesgo para la salud pública por trichinelosis debido al consumo de productos elaborados con carne porcina en la provincia de Santa Fe y Córdoba.

La trichinelosis es una zoonosis parasitaria transmitida especialmente por carne de cerdo no tratada adecuadamente, siendo un problema de salud pública en zonas endémicas, originando considerables pérdidas económicas. La continua recurrencia de la trichinelosis animal involucra distintos eslabones de la cadena de elaboración de productos porcinos. Para mitigar el riesgo de esta enfermedad se deben aplicar medidas de manejo sustentadas científicamente y una estrategia para lograrlo es el análisis de riesgos. Éste es un proceso mediante el cual se examinan los posibles efectos nocivos para la salud como consecuencia de un peligro presente en un alimento y se establecen opciones para mitigarlo. No se han desarrollado evaluaciones cuantitativas de riesgos bajo las condiciones de producción, procesamiento y consumo nacionales. Se elaborará un modelo de riesgos que contemple desde la producción primaria hasta el consumo final. La información científica disponible para cada etapa del proceso será integrada al modelo como distribuciones de probabilidad empleando el programa @Risk®. Posteriormente, se obtendrá una estimación de la ocurrencia y extensión de la contaminación de productos de cerdo con trichinelosis, se identificarán las etapas del proceso que más afectan la probabilidad de infección, se analizará el impacto de diferentes estrategias de manejo sobre el riesgo de infección y se identificarán las áreas de investigación relevantes. Los resultados generados aportarán evidencia científica para la toma de decisiones sobre la gestión y comunicación del riesgo, siendo de utilidad para los organismos gubernamentales, empresas privadas del sector y otras organizaciones no gubernamentales relacionadas con el área de interés.

Manual de procedimientos para el cálculo de lluvias de diseño – (escala provincial y nacional).

El diseño hidrológico se define como la evaluación del impacto de los procesos hidrológicos y la estimación de los valores correspondientes a las variables representativas con fines de diseño. Las pautas para establecer un valor de diseño para obras hidráulicas son el costo y la seguridad. Sobredimensionar las obras es antieconómico, en tanto que, si las estructuras se subdimensionan pueden fallar con resultados catastróficos. Los estudios dirigidos a determinar las crecidas de proyecto de diversas estructuras hidráulicas requieren series de datos históricos de caudal, pero esta información en nuestro país es poco frecuente. En esos casos, el análisis se hace sobre las precipitaciones causantes del fenómeno denominadas lluvia de diseño. El equipo responsable de este proyecto tiene una experiencia de investigación y desarrollo de más de 15 años en el tema. Por lo que el objeto de la presente propuesta es plasmar los avances alcanzados sobre las lluvias de diseño en un manual que permita brindar una herramienta técnica (a escala provincial y nacional) a los profesionales dedicados a la planificación, proyecto y construcción de obras hidráulicas.

Métodos estadístico-computacionales para la caracterización de patrones de expresión de proteínas en 2D-DIGE.

El volumen de datos provenientes de experimentos basados en genómica y poteómica es grande y de estructura compleja. Solo a través de un análisis bioinformático/bioestadístico eficiente es posible identificar y caracterizar perfiles de expresión de genes y proteínas que se expresan en forma diferencial bajo distintas condiciones experimentales (CE). El objetivo principal es extender las capacidades computacionales y analíticos de los softwares disponibles de análisis de este tipo de datos, en especial para aquellos aplicables a datos de electroforésis bidimensional diferencial (2D-DIGE). En DIGE el método estadístico más usado es la prueba t de Student cuya aplicación presupone una única fuente de variación y el cumplimiento de ciertos supuestos distribucionales de los datos (como independencia y homogeneidad de varianzas), los cuales no siempre se cumplen en la práctica, pudiendo conllevar a errores en las estimaciones e inferencias de los efectos de interés. Los modelos Generalizados lineales mixtos (GLMM) permiten no solo incorporar los efectos que, se asume, afectan la variación de la respuesta sino que también modelan estructuras de covarianzas y de correlaciones más afines a las que se presentan en la realidad, liberando del supuesto de independencia y de normalidad. Estos modelos, más complejos en esencia, simplificarán el análisis debido a la modelización directa de los datos crudos sin la aplicación de transformaciones para lograr distribuciones más simétricas,produciendo también a una estimación estadísticamente más eficiente de los efectos presentes y por tanto a una detección más certera de los genes/proteínas involucrados en procesos biológicos de interés. La característica relevante de esta tecnología es que no se conoce a priori cuáles son las proteínas presentes. Estas son identificadas mediante otras técnicas más costosas una vez que se detectó un conjunto de manchas diferenciales sobre los geles 2DE. Por ende disminuir los falsos positivos es fundamental en la identificación de tales manchas ya que inducen a resultados erróneas y asociaciones biológica ficticias. Esto no solo se logrará mediante el desarrollo de técnicas de normalización que incorporen explícitamente las CE, sino también con el desarrollo de métodos que permitan salirse del supuesto de gaussianidad y evaluar otros supuestos distribucionales más adecuados para este tipo de datos. También, se desarrollarán técnicas de aprendizaje automática que mediante optimización de funciones de costo específicas nos permitan identificar el subconjunto de proteínas con mayor potencialidad diagnóstica. Este proyecto tiene un alto componente estadístico/bioinformática, pero creemos que es el campo de aplicación, es decir la genómica y la proteómica, los que más se beneficiarán con los resultados esperados. Para tal fin se utilizarán diversas bases de datos de distintos experimentos provistos por distintos centros de investigación nacionales e internacionales.