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

Factores tecnológicos que inciden sobre la residualidad de plaguicidas en granos de soja. Technological factors affecting pesticide residues in soybean grains.

La producción de los cultivos está afectada por factores bióticos entre los que se destacan las enfermedades, malezas y plagas, por esto es de importancia el uso de plaguicidas que permitan mantener la producción. Sin embargo, estos productos constituyen un serio riesgo para la salud si no se aplican adecuadamente a fin de no dejar residuos en los granos. La introducción de marcos regulatorios cada vez más estrictos constituyen una barrera para las exportaciones actuales y futuras. El sistema agrícola-industrial argentino no cuenta aún con suficiente información para implementar las medidas adecuadas para prevenir la contaminación de granos con plaguicidas en pre y postcosecha. Se hipotetiza que la residualidad de plaguicidas en granos de soja en la Región Centro de Córdoba está influenciada por factores tanto tecnológicos como ambientales. La evaluación de la importancia relativa de estos factores permite sugerir estrategias de manejo adecuadas para asegurar niveles de residuos por debajo de los límites máximos permitidos. Se plantea como objetivo general identificar los factores tecnológicos (tecnología del cultivo, propiedades fisico-químicas de los plaguicidas, tecnología de aplicación) y sus interacciones, que inciden a campo y en postcosecha sobre el nivel de residuos de insecticidas en granos de soja, en la Región Centro de Córdoba. Como objetivos específicos se pretende cuantificar los residuos que generan las aplicaciones habituales de insecticidas, evaluar la influencia de los diferentes factores tecnológicos y sus interacciones sobre los niveles de residuos y adecuar curvas de disipación de plaguicidas a las condiciones de la región. También aportar conocimientos e información sobre el tema y sugerir prácticas de manejo que reduzcan los niveles de residuos, asegurando la calidad e inocuidad de los alimentos. Para el logro de estos objetivos se realizarán ensayos de evaluación de insecticidas a campo y en postcosecha en la localidad de Manfredi, Provincia de Córdoba, durante dos temporadas agrícolas. Se evaluarán distintas dosis y momentos de aplicación de los insecticidas endosulfán, clorpirifós+cipermetrina y fenitrotión en los ensayos a campo y fenitrotión, esfenvalerato, clorpirifós, deltametrina, DDVP y pirimifós metil en postcosecha. Con endosulfan se realizarán ensayos adecuados para el desarrollo de curvas de disipación. La determinación de residuos de plaguicidas se realizará utilizando determinación de multiresiduos a través cromatografía. Las curvas de disipación para endosulfan se ajustarán a través de modelos no lineales. Los conocimientos e información respecto a la influencia de los factores tecnológicos y sus interacciones sobre el nivel de residuos de plaguicidas en granos de soja, generados como resultados del presente proyecto, serán de utilidad para enriquecer las bases científico-técnicas en el tema y enfrentar el problema de la contaminación de granos con plaguicidas. Identificar la influencia de los factores tecnológicos y sus interacciones permitirá desarrollar prácticas de manejo tendientes a obtener productos con un nivel de residuos por debajo de los límites permitidos. La adecuación de curvas de disipación de plaguicidas a la Región Centro de Córdoba, permitirá efectuar predicciones sobre el contenido de residuos a causa de un tratamiento en un momento dado, conocer la importancia de las distintas variables y la posibilidad de variarlas para disminuir el nivel de residuos en los granos. Es importante profundizar sobre este tema ya que no existe la cantidad de información suficiente para enfrentar el problema de la contaminación por plaguicidas en nuestros sistemas productivos. Esta información es necesaria para poder garantizar la calidad e inocuidad de los alimentos tanto para el comercio interno como externo, asegurando la permanencia de los productos argentinos en los mercados internacionales.

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.

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.

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.

Modelos de simulación aplicados a sistemas de producción de leche bovina

Los sistemas de producción de leche bovina son extremadamente complejos por la gran cantidad de variables que inciden sobre la magnitud de los resultados. Esto dificulta el análisis de los sistemas reales abordados en su totalidad y como una unidad. Resulta imposible utilizar todas las variables que inciden sobre los resultados de un sistema real al momento de construir un modelo de simulación. Es por eso que se hace necesario simplificar el modelo que describe el sistema, considerando un número limitado de variables que sean la fuente de las grandes variaciones en la magnitud del producto final (Silva Genneville y Mansilla Martínez, 1993). El apoyo informático de las técnicas de simulación resulta de gran utilidad para entender, explicar o mejorar el sistema (Aguilar González, 1997) y a su vez permite que la simulación sea factible, rápida y económica. Los modelos proporcionan a más bajo costo y menor tiempo un conocimiento más rápido de las situaciones reales (Silva Genneville y Mansilla Martínez, 1993). Los modelos de simulación están dirigidos al estudio de un problema específico y la búsqueda de soluciones. La predicción de la respuesta animal en función del nivel de alimentación y el tiempo bajo distintas condiciones de manejo, puede ser utilizada para la planificación física y económica de los sistemas ganaderos. El objetivo general del proyecto es brindar una herramienta que permita planificar la alimentación y presupuestar recursos de los diferentes sistemas de producción de carne en Argentina para contribuir al mejoramiento de la productividad de los mismos.

Desarrollo de alternativas de mejoramiento térmico invernal y estival para viviendas de interés social en Córdoba. Diseño, construcción y verificación de modelos y/o prototipos

Los actuales planes de vivienda de carácter gubernamental, si bien significan un avance en el mejoramiento de las condiciones térmicas de confort para destinatarios de viviendas precarias, por lo general no contemplan el aprovechamiento de los recursos energéticos naturales, tales como la radiación solar, los vientos, la vegetación, la luz natural y la tierra como depósito de energía. El presente Proyecto de Investigación contempla la construcción de uno o dos prototipos y el monitoreo de sus capacidades de generar o quitar calor (según sea invierno o verano).

Estudio de las propiedades dieléctricas y ópticas de películas de sólidos moleculares sobre sustratos de diversa naturaleza

El tema de investigación propuesto en el presente proyecto es el estudio de las propiedades dieléctricas y ópticas de películas de sólidos moleculares formadas a partir de compuestos derivados del bifenilo, con halógenos como sustituyentes. Se analizará el comportamiento de bis (4 cloro fenil) sulfona y 4-4' dicloro benzofenona comparativamente con fenil sulfona y benzofenona. Se continuará con otros compuestos, variando la posición y naturaleza de los sustituyentes. Se utilizarán sustratos de naturaleza metálica como plata y oro, y dióxido de titanio. Se analizarán efectos específicos de la orientación cristalina de la superficie del sustrato. Una de las motivaciones del presente proyecto es la diversidad de aplicaciones prácticas de estas películas en el campo de la contaminación ambiental, la optoelectrónica y la industria farmacéutica. Efectivamente la actividad biológica y toxicidad de compuestos bifenílicos clorados está directamente relacionada con la conformación molecular y la movilidad relativa de los anillos bencénicos entre sí. Por otra parte muchos de estos compuestos presentan respuestas ópticas no lineales lo cual los hace atractivos para su utilización en el diseño de instrumental optoelectrónico. Además el estudio de estos compuesto presenta interés académico en el campo de la Física del Estado Sólido. En la elaboración de modelos teóricos es importante el conocimiento de los mecanismos a través de los cuales las distintas contribuciones de las fuerzas intramoleculares, intermoleculares y de interacción con el sustrato determinan la estructura del sólido molecular. (...) El objetivo general del presente proyecto es lograr controlar la estructura de películas de compuestos derivados del bifenilo variando las condiciones de trabajo. Específicamente se pretende determinar las condiciones experimentales bajo las cuales son energéticamente más estables las diferentes fases que se observan en estos compuestos. A su vez se intentará determinar los cambios en sus propiedades dieléctricas y ópticas y la toxicidad variando diversos parámetros experimentales con fines prácticos. Por otra parte, con el conocimiento del comportamiento de estas películas aportará información para la elaboración de modelos teóricos que expliquen los mecanismos involucrados en la competencia de los diversos tipos de interacciones que determinan las diferentes estructuras.

Modelos de Atmósferas Estelares y estrellas de Carbono deficientes en Hidrógeno

El trabajo apunta a determinar el origen y naturaleza de las estrellas de C deficientes en H y por lo tanto, su relación con las restantes estrellas de nuestra galaxia. Apunta a determinar la edad y el estado evolutivo de estas estrellas. En lo que se refiere a las atmósferas, se trata de desarrollar una rutina que calcule en forma automática un modelo, tomando debidamente en cuenta las dificultades del problema (apartamiento de LTE, transporte convectivo, etc.), de modo de poderlo aplicar al estudio e interpretación de los espectros de las estrellas HdC. Objetivos Contribuye a clarificar la naturaleza de las estrellas HdC: 1. Una correcta identificación de las estrellas de esta clase por las características que presentan sus espectros. 2. Determinar la abundancia de los distintos elementos en sus atmósferas. 3. Determinar su luminosidad intrínseca. 4. Poder decidir cuáles son las características cinemáticas del grupo. Dentro del tema de las atmósferas estelares, es de interés contar con una rutina que sobre la base de ciertos datos básicos (temperatura efectiva, composición química y gravedad superficial) calcule un modelo con un mínimo de intervención externa. Con este elemento disponible, hay temas interesantes que se están investigando dentro del grupo, como formación de líneas del He en estrellas B con atmósferas extendidas (en presencia de un viento estelar y de una cromósfera) y la distinta estructura que se debe esperar de una atmósfera de una estrella HdC, a causa de ser el C el siguiente elemento en importancia después del He.