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El marco UNISEP presenta un protocolo unificado y basado en hitos anatómicos para la colocación de sensores que estandariza la captura de movimiento humano y datos fisiológicos, garantizando la reproducibilidad e interoperabilidad entre diversas modalidades y dominios de investigación.
Este artículo presenta y pone a disposición pública el conjunto de datos CAN-STRESS, que integra mediciones fisiológicas en tiempo real y autorreportes de 82 participantes para investigar las diferencias en las respuestas al estrés entre usuarios y no usuarios de cannabis en entornos cotidianos.
Este estudio propone un método sin marcaje que combina la imagen de autofluorescencia y el aprendizaje profundo para diferenciar rápidamente y con alta precisión los subtipos de cáncer de pulmón de células no pequeñas y generar tinciones inmunohistoquímicas virtuales de calidad clínica, eliminando la necesidad de procesos de tinción tradicionales.
Este artículo presenta un método para obtener cotas analíticas explícitas para las probabilidades de supervivencia en procesos de Galton-Watson supercríticos, aplicándolas a la genética de poblaciones para modelar la evolución de rasgos cuantitativos bajo selección direccional prolongada.
Este estudio presenta un modelo basado en agentes que simula la propagación acoplada de una enfermedad y el miedo en una población nacional, demostrando que la interacción entre la transmisión del miedo a través de medios y contactos, y las respuestas conductuales resultantes, puede generar múltiples oleadas epidémicas y alterar significativamente la trayectoria del brote.
El artículo presenta CITS, un marco no paramétrico para inferir estructuras causales en series temporales de alta resolución que supera a los métodos existentes en precisión y se valida tanto en simulaciones como en registros neuronales a gran escala del cerebro de ratón.
Este estudio compara modelos matemáticos probabilísticos y continuos de viroterapia oncolítica para demostrar que la capacidad de los virus para infectar tumores puede ser un factor más determinante para el éxito terapéutico que la motilidad tumoral o la reproducibilidad.
El método ScNucAdapt utiliza adaptación de dominio parcial para lograr una anotación precisa y robusta de tipos celulares entre datos de scRNA-seq y snRNA-seq, superando a los enfoques existentes al abordar las diferencias distribucionales y de composición celular.
El artículo presenta DeeDeeExperiment, una nueva clase S4 en Bioconductor que extiende a SingleCellExperiment para estandarizar el almacenamiento y la gestión de resultados de análisis de expresión diferencial y enriquecimiento funcional en experimentos ómicos, facilitando así la interoperabilidad, la reproducibilidad y la interpretación de datos complejos.
Este artículo establece cotas superiores e inferiores precisas para el número reproductivo básico () y el tamaño final de la epidemia en modelos SIR multigrupo cuando la matriz de la siguiente generación está parcialmente conocida, logrando resultados agudos en el caso general pero enfrentando mayores dificultades para obtener cotas precisas cuando la matriz satisface el balance detallado.
Este trabajo analiza un modelo de reacción-difusión para las lesiones desmielinizantes de la esclerosis múltiple mediante un análisis de inestabilidad de Turing y un análisis no lineal débil, demostrando cómo parámetros clave como la probabilidad de compresión de las células inmunitarias y la respuesta quimiotáctica influyen en la formación de patrones espaciales, lo cual se valida mediante simulaciones numéricas.
Este trabajo presenta un modelo de teoría de control que demuestra que la longevidad acotada requiere tanto que la reparación endógena supere la producción de daño regulable como que intervenciones externas limiten el daño limitado por información, revelando que la acumulación de este último domina la tasa de envejecimiento y ofreciendo directrices para el diseño de intervenciones.
El estudio demuestra que la estrategia más efectiva para controlar brotes de fiebre aftosa en Mato Grosso do Sul, Brasil, es combinar la máxima capacidad de depoblación con una vacunación limitada, logrando erradicar el 100% de los brotes en 10 a 15 días, mientras que el uso exclusivo de vacunación resulta insuficiente.
Este estudio presenta un modelo basado en redes que, al incorporar la estructura real de los campos de soja, demuestra que la eliminación temprana y dirigida de plantas infectadas es más efectiva para gestionar el mancha ojo de rana que los métodos tradicionales, ofreciendo así una guía científica para el control de esta enfermedad.
El artículo presenta GWASPoker, una herramienta en Python que automatiza la identificación y el pre-descargo parcial de archivos de estadísticas resumen de GWAS del Catálogo GWAS para optimizar la selección de datos adecuados para el cálculo de puntuaciones de riesgo poligénico sin necesidad de transferir archivos completos.
Este estudio evalúa el rendimiento de diversos algoritmos de aprendizaje automático, redes neuronales profundas y herramientas de puntuación de riesgo poligénico en la predicción de 80 fenotipos binarios del conjunto de datos openSNP, revelando que el aprendizaje automático supera a las herramientas tradicionales en 44 fenotipos, mientras que estas últimas resultan más efectivas en 36.
Este estudio propone un pipeline de aprendizaje automático y profundo que, al clasificar casos y controles mediante datos genotípicos de 30 fenotipos, identifica con éxito genes asociados a enfermedades mediante la importancia de las características, validando sus hallazgos con el Catálogo GWAS y logrando una alta tasa de identificación de genes.
Este trabajo emplea un marco lambda-omega con parámetros variables en el tiempo para modelar la asimetría en las respuestas compensatorias metabólicas, explicando así la progresión gradual de la obesidad y la dificultad biológica para mantener la pérdida de peso.
El artículo presenta HIDDENdb, una base de datos integral que integra múltiples conjuntos de datos heterogéneos para mapear y visualizar interacciones genéticas y de co-dependencia proteica, revelando módulos funcionales y correlaciones estructurales potenciales mediante un modelo estadístico robusto y una interfaz web interactiva.
Este artículo presenta el marco HSF, una metodología basada en primeros principios que supera las limitaciones de los enfoques convencionales de ADN antiguo al tratar los fragmentos como unidades primarias para gestionar la complejidad de las mezclas de origen y degradación, mejorando así la autenticidad y la precisión en la reconstrucción de linajes evolutivos.