Descubrimiento de información y minería de datos para la toma de decisiones en Biotecnología

En la actualidad la información es uno de los elementos de mayor valor agregado, más cuando es expresión novedosa y útil que permite acelerar el proceso de toma de decisiones o aumentar el conocimiento sobre determinados elementos. Los volúmenes de información que se generan en forma permanente (por ej. en el ámbito hospitalario, experimento genómicos, epidimeológicos, etc.) están creciendo considerablemente. El análisis y procesos diagnósticos exitosos implican la utilización de un número cada vez mayor de variables a asociar. Por otra parte, el formato digital está reemplazando cada vez más el papel en todos los ambientes, desde el empresarial hasta el de salud, pasando indudablemente por el de los experimentos científicos, particularmente los experimentos genéticos. Estos procesos de recolección o generación de información producen volúmenes tales que superan las capacidades humanas para analizarlas. Esta limitación se debe a varios factores, entre los que podemos mencionar, la disponibilidad en tiempo y la incapacidad de relacionar grandes volúmenes con eventos y una gran cantidad de variables. Entonces ¿Qué hacer con toda la información disponible? ¿Cómo extraer conocimiento de dicha información? El Descubrimiento de Información en Bases de Datos (DIBD) y las técnicas de Minería de Datos (MD) (entre las que podemos mencionar aquellas provenientes del campo de la Inteligencia Artificial, tales como los modelos Neuronales Artificiales) son metodologías asociadas, tendientes a resolver los problemas de la extracción de información novel y útil sobre un conjunto de datos y/o señales biomédicas. Este proyecto trata sobre el desarrollo y aplicación de metodologías de análisis de datos para el descubrimiento de información en bases de datos biológicas y biomédicas, tendientes a mejorar y/o desarrollar nuevas técnicas de diagnóstico, como también para el análisis de señales e información biomédica.

Redes de datos inalámbricas y dispositivos de transmisión de datos por radio frecuencia

La etapa del proyecto para este año consiste en la aplicación concreta de los conocimientos adquiridos. La principal aplicación es la implementación del sistema en la Clínica Reina Fabiola, en el servicio médico que se definirá con las autoridades de la misma. Se continuará trabajando en el diseño de la antena y en la etapa de RF en el Chip Pasivo, que se está desarrollado en conjunto con el equipo de Microelectrónica y en la etapa del transmisor “Reader”. Además se continúa con la investigación en circuitos y dispositivos de Alta Frecuencia, para ser aplicados en sistemas de telecomunicaciones y generar conocimientos para ser transferidos a las distintas cátedras relacionadas con el proyecto. Se establecieron las pautas con la Facultad de Ciencias Agropecuarias para desarrollar una aplicación de trazabilidad de ganado utilizando chips pasivos.

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.

Sistemas de comunicaciones digitales inalámbricos para servicios de voz, video y datos integrados

El proyecto está basado en la investigación y desarrollo de sistemas de comunicaciones digitales inalámbricos, dentro del campo de las telecomunicaciones, encarando como aspecto distintivo la prestación de servicios integrados es decir, la posibilidad de acceder a voz, video y datos a través de un solo medio. Este tipo de comunicaciones se denomina multimedio y es posible debido a adelantos tecnológicos en el área de integración de circuitos, la difusión en el uso de computadoras y el creciente avance de los servicios de las empresas prestadoras. Los sistemas inalámbricos de comunicaciones multimedio requieren frecuentemente la transmisión de señales codificadas, las cuales pueden representar audio, video, imágenes estáticas, datos, etc. (...) El desvanecimiento de Rayleigh y las multitrayectorias de la señal en un sistema inalámbrico de comunicaciones, causa la pérdida de componentes de esa señal. Técnicas tales como el uso de códigos de corrección de errores, requisición automática de repeticiones entrelazado y las múltiples formas de diversidad, pueden proveer protección contra los desvanecimientos de Rayleigh. Sin embargo, en muchos casos, en particular en la transmisión de imágenes o video, estas técnicas pueden no ser suficientemente eficaces, o bien pueden introducir un retardo excesivo que resulta altamente objetable. Durante el desarrollo del proyecto se investigarán y aplicarán estas técnicas de avanzada para llegar a una transmisión confiable de multimedios, en forma inalámbrica, perfeccionando métodos existentes o implementando nuevos. Objetivos Generales El objetivo a lograr en el presente proyecto será la evaluación exhaustiva de esquemas propuestos, utilizando como herramientas la simulación por computadora y el análisis teórico. Se buscará generalizar resultados previamente establecidos para el caso de canales Gaussianos en Teoría de la Información, al caso de canales con desvanecimiento de Rayleigh con las siguientes condiciones de contorno: 1) Retardo de transmisión limitado; 2) Uso de criterios perceptivos para juzgar la calidad de transmisión. (...)

Cartografía del uso del suelo utilizando sistemas de bases de datos relacionales y sistemas de informaciones georreferenciadas

La erosión es, de los procesos degradativos de suelo, el mayor impacto negativo que provoca, tanto por su extensión como por la magnitud. En Córdoba, cerca de 2 millones de ha están infectadas por erosión hídrica con grados moderados a graves. Este fenómeno está regido por una serie de factores: tipo de suelo, lluvias, tipo de cultivo, labores culturales, época de siembra, etc. Los Sistemas de Información Georreferenciada (SIG) son herramientas que permitan manipular gran cantidad de datos; el potencial de un SIG se amplía cuando se asocia un Sistema de Base de Datos Relacional (SBDR). Este último puede almacenar, transformar y analizar datos en formato de tablas y producir planos de atributos correspondiente a áreas delimitadas por polígonos en un plano base que se relacionan por medio de identificadores lógicos. Existen diversos modelos que describen el proceso de erosión hídrica, los parámetros de ellos tienen distribución geográfica y temporal lo que posibilita su aplicación dentro de un ambiente SIG asociado a un SBDR. Se propone el uso de SIG asociado a un SBDR en los estudios de Erosión Hídrica, para lo cual se deberán implementar una Base de Datos con formación extraída de Sensores Remotos, relevamiento de campo, encuesta a productores, análisis de laboratorio, etc. Se confeccionará un mapa base con polígonos identificados los que se asociarán a la base de datos y se crearán los planos de información por medio de ecuaciones de búsqueda. Se espera que el SIG y el SBDR sea una herramienta útil en este tipo de estudio y quedará a disposición de otros investigadores para su actualización, incorporándose nuevos datos y nuevos campos cuando se necesite. Se proyecta realizar en años posteriores estudios multitemporales al incorporar datos de diferentes épocas lo que posibilitará prevenir efectos de degradación.

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.