Control del vector del dengue Aedes aegypti (l) con la participación de estudiantes de primaria como educadores de salud en la cuidad de Guadalupe Nuevo Léon

Tesis (Maestria en Ciencias con Especialidad en Entomología Médica) UANL

Comparación de la eficiencia de rociados domiciliares en ultra bajo volumen (ULV) y termonebulización para el control de poblaciones adultas del vector del dengue Aedes aegypti (L.) en una colonia de Guadalupe, Nuevo León, México

Tesis (Maestría en Ciencias con Especialidad en Entomología Médica) UANL

Bionomia de Aedes aegypti L., vector del dengue en el sur del estado de Jalisco, México

Tesis (Maestría en Ciencias con Especialidad en Entomología Médica) UANL

Bionomía del vector de la malaria Anopheles vestitipennis Dyar & Knab (Díptera: Culicidae) en la cuenca del Río Polochic, Alta Verapaz, Guatemala, C.A. [por] Jaime Abraham Juárez Sandoval

Tesis (Maestría en Ciencias con Especialidad en Entomología Médica) U.A.N.L.

Evaluación en campo del depredador Mesocyclops longisetus (Thiebaud) (Copepoda: Cyclopoidea) para el control larval del vector del dengue Aedes aegypti (L.) en Monterrey, Nuevo León [por] Norma Gorrochotegui Escalante

Tesis (Maestría en Ciencias con Especialidad en Entomología Médica) U.A.N.L.

Construcción del vector adenoviral AD-UV2

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

Generación del vector adenoviral oncolítico Ad5

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

Generación de un vector adenoviral para la producción de anticuerpos policlonales contra la proteína ENV del XMRV (Xenotropic murine leukemia virus-related virus).

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

A composite discrete traction vector.

Tesis (Maestría en Ciencias con Orientación en Ingeniería Estructural) UANL, 2013.

The Legal Framing of Computerized Processing of Health Data : A European and Canadian Perspective

The use of information and communication technologies in the health and social service sectors, and the development of multi-centred and international research networks present many benefits for society: for example, better follow-up on an individual’s states of health, better quality of care, better control of expenses, and better communication between healthcare professionals. However, this approach raises issues relative to the protection of privacy: more specifically, to the processing of individual health information.

Generación de un vector de recombinación homóloga para la inactivación condicional del gen NURR 1 .html Humberto Rodríguez Rocha.

Tesis (Doctor en Ciencias con Orientación Terminal en Morfología) U.A.N.L., 2006.

Determinación de la seroprevalencia a trypanosoma cruzi (kinetoplastida: trypanosomatidae) y su asociación con el vector (hemíptera: triatominae) en el estado de Quintana Roo.

Tesis (Doctor en Ciencias con Acentuación en Entomología Médica) UANL, 2012.

Resistencia a insecticidas en el mosquito vector del dengue Aedes aegypti (L) en dos épocas de transmisión de la enfermedad en Mérida, Yucatán.

Tesis (Doctorado en Ciencias con Acentuación en Entomología Médica) UANL, 2013.

Apprentissage de représentations sur-complètes par entraînement d’auto-encodeurs

Les avancés dans le domaine de l’intelligence artificielle, permettent à des systèmes informatiques de résoudre des tâches de plus en plus complexes liées par exemple à la vision, à la compréhension de signaux sonores ou au traitement de la langue. Parmi les modèles existants, on retrouve les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), dont la popularité a fait un grand bond en avant avec la découverte de Hinton et al. [22], soit l’utilisation de Machines de Boltzmann Restreintes (RBM) pour un pré-entraînement non-supervisé couche après couche, facilitant grandement l’entraînement supervisé du réseau à plusieurs couches cachées (DBN), entraînement qui s’avérait jusqu’alors très difficile à réussir. Depuis cette découverte, des chercheurs ont étudié l’efficacité de nouvelles stratégies de pré-entraînement, telles que l’empilement d’auto-encodeurs traditionnels(SAE) [5, 38], et l’empilement d’auto-encodeur débruiteur (SDAE) [44]. C’est dans ce contexte qu’a débuté la présente étude. Après un bref passage en revue des notions de base du domaine de l’apprentissage machine et des méthodes de pré-entraînement employées jusqu’à présent avec les modules RBM, AE et DAE, nous avons approfondi notre compréhension du pré-entraînement de type SDAE, exploré ses différentes propriétés et étudié des variantes de SDAE comme stratégie d’initialisation d’architecture profonde. Nous avons ainsi pu, entre autres choses, mettre en lumière l’influence du niveau de bruit, du nombre de couches et du nombre d’unités cachées sur l’erreur de généralisation du SDAE. Nous avons constaté une amélioration de la performance sur la tâche supervisée avec l’utilisation des bruits poivre et sel (PS) et gaussien (GS), bruits s’avérant mieux justifiés que celui utilisé jusqu’à présent, soit le masque à zéro (MN). De plus, nous avons démontré que la performance profitait d’une emphase imposée sur la reconstruction des données corrompues durant l’entraînement des différents DAE. Nos travaux ont aussi permis de révéler que le DAE était en mesure d’apprendre, sur des images naturelles, des filtres semblables à ceux retrouvés dans les cellules V1 du cortex visuel, soit des filtres détecteurs de bordures. Nous aurons par ailleurs pu montrer que les représentations apprises du SDAE, composées des caractéristiques ainsi extraites, s’avéraient fort utiles à l’apprentissage d’une machine à vecteurs de support (SVM) linéaire ou à noyau gaussien, améliorant grandement sa performance de généralisation. Aussi, nous aurons observé que similairement au DBN, et contrairement au SAE, le SDAE possédait une bonne capacité en tant que modèle générateur. Nous avons également ouvert la porte à de nouvelles stratégies de pré-entraînement et découvert le potentiel de l’une d’entre elles, soit l’empilement d’auto-encodeurs rebruiteurs (SRAE).

Intra- and inter-hemispheric interactions in somatosensory processing of pain : dynamical causal modeling analysis of fMRI data

La douleur est une expérience perceptive comportant de nombreuses dimensions. Ces dimensions de douleur sont inter-reliées et recrutent des réseaux neuronaux qui traitent les informations correspondantes. L’élucidation de l'architecture fonctionnelle qui supporte les différents aspects perceptifs de l'expérience est donc une étape fondamentale pour notre compréhension du rôle fonctionnel des différentes régions de la matrice cérébrale de la douleur dans les circuits corticaux qui sous tendent l'expérience subjective de la douleur. Parmi les diverses régions du cerveau impliquées dans le traitement de l'information nociceptive, le cortex somatosensoriel primaire et secondaire (S1 et S2) sont les principales régions généralement associées au traitement de l'aspect sensori-discriminatif de la douleur. Toutefois, l'organisation fonctionnelle dans ces régions somato-sensorielles n’est pas complètement claire et relativement peu d'études ont examiné directement l'intégration de l'information entre les régions somatiques sensorielles. Ainsi, plusieurs questions demeurent concernant la relation hiérarchique entre S1 et S2, ainsi que le rôle fonctionnel des connexions inter-hémisphériques des régions somatiques sensorielles homologues. De même, le traitement en série ou en parallèle au sein du système somatosensoriel constitue un autre élément de questionnement qui nécessite un examen plus approfondi. Le but de la présente étude était de tester un certain nombre d'hypothèses sur la causalité dans les interactions fonctionnelle entre S1 et S2, alors que les sujets recevaient des chocs électriques douloureux. Nous avons mis en place une méthode de modélisation de la connectivité, qui utilise une description de causalité de la dynamique du système, afin d'étudier les interactions entre les sites d'activation définie par un ensemble de données provenant d'une étude d'imagerie fonctionnelle. Notre paradigme est constitué de 3 session expérimentales en utilisant des chocs électriques à trois différents niveaux d’intensité, soit modérément douloureux (niveau 3), soit légèrement douloureux (niveau 2), soit complètement non douloureux (niveau 1). Par conséquent, notre paradigme nous a permis d'étudier comment l'intensité du stimulus est codé dans notre réseau d'intérêt, et comment la connectivité des différentes régions est modulée dans les conditions de stimulation différentes. Nos résultats sont en faveur du mode sériel de traitement de l’information somatosensorielle nociceptive avec un apport prédominant de la voie thalamocorticale vers S1 controlatérale au site de stimulation. Nos résultats impliquent que l'information se propage de S1 controlatéral à travers notre réseau d'intérêt composé des cortex S1 bilatéraux et S2. Notre analyse indique que la connexion S1→S2 est renforcée par la douleur, ce qui suggère que S2 est plus élevé dans la hiérarchie du traitement de la douleur que S1, conformément aux conclusions précédentes neurophysiologiques et de magnétoencéphalographie. Enfin, notre analyse fournit des preuves de l'entrée de l'information somatosensorielle dans l'hémisphère controlatéral au côté de stimulation, avec des connexions inter-hémisphériques responsable du transfert de l'information à l'hémisphère ipsilatéral.