Saltar navegación e ir al contenido principal

Estás filtrando por

Se encontraron 110737 resultados en recursos

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi | Fecha: 2020

Antecedentes. La sepsis es una enfermedad potencialmente mortal y un síndrome de respuesta inflamatoria sistémica (SRIS) provocado por una infección. El objetivo de este estudio era investigar la expresión del microARN-103 (miR-103) en pacientes con sepsis, evaluar su valor diagnóstico y explorar el efecto regulador del miR-103 sobre la inflamación inducida por LPS en monocitos. Métodos. La expresión de miR-103 se midió mediante PCR cuantitativa en tiempo real. Se trazó una curva de características operativas del receptor para evaluar el valor diagnóstico de miR-103. Los niveles de citocinas proinflamatorias en suero y sobrenadante celular se analizaron mediante ELISA. La interacción entre miR-103 y los receptores tipo Toll 4 (TLR4) se analizó mediante un ensayo de luciferasa. El efecto de miR-103 sobre la inflamación se examinó en monocitos tratados con LPS. Resultados. La expresión sérica de miR-103 disminuyó en los pacientes con SRIS no infeccioso y sepsis en comparación con los controles sanos, y el valor de expresión más bajo se observó en los pacientes con sepsis (todos P<0,05). Los niveles séricos de miR-103 tienen una precisión diagnóstica considerable para distinguir a los pacientes con sepsis de los pacientes con SRIS y los controles sanos. Se encontró una correlación negativa entre miR-103 y las respuestas inflamatorias en pacientes con sepsis. Se demostró que TLR4 era una diana directa de miR-103 y que estaba regulado negativamente por miR-103 en los monocitos. Las respuestas inflamatorias promovidas por LPS en los monocitos fueron revertidas por la sobreexpresión de miR-103. Conclusiones. Todos los datos revelaron que la disminución de miR-103 en suero en pacientes con sepsis sirve como un prometedor biomarcador de diagnóstico no invasivo y puede estar implicado en la patogénesis de la sepsis mediante la regulación de las respuestas inflamatorias a través de TLR4.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi | Fecha: 2020

Objetivo. La secuenciación de nueva generación (NGS) se ha vuelto más accesible, lo que ha dado lugar a un número creciente de estudios genéticos de bradicardia familiar. Sin embargo, la mayoría de las variantes carecen de una evaluación completa. La relación entre los factores genéticos y la bradicardia debe ser resumida y reevaluada. Métodos. Se resumieron los estudios genéticos publicados en la base de datos PubMed desde 2008/1/1 hasta 2019/9/1 y se utilizó el marco de clasificación ACMG/AMP para analizar las variantes de secuencia relacionadas. Resultados. Identificamos 88 artículos, 99 variantes de secuencia y 34 genes después de buscar en la base de datos PubMed y clasificamos ABCC9, ACTN2, CACNA1C, DES, HCN4, KCNQ1, KCNH2, LMNA, MECP2, LAMP2, NPPA, SCN5A y TRPM4 como genes de alta prioridad causantes de bradicardia familiar. Se ha informado de que la mayoría de los genes mutados presentan múltiples manifestaciones clínicas. Conclusiones. Se recomienda la evaluación de 13 genes de alta prioridad en pacientes con CCD familiar. En los estudios genéticos, las variantes deben evaluarse cuidadosamente utilizando el marco de clasificación de variantes ACMG/AMP antes de su publicación.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

El problema del Sudoku es un conocido rompecabezas lógico de colocación de números combinatoria. Consiste en rellenar una cuadrícula de n2 × n2, compuesta por n columnas, n filas y n subcuadrículas, cada una de las cuales contiene enteros distintos de 1 a n2. Dicho rompecabezas pertenece a la colección de problemas NP-completos, para los que existen diversos métodos exactos y aproximados capaces de resolverlo. En este trabajo, proponemos un nuevo algoritmo híbrido que combina inteligentemente un procedimiento clásico de búsqueda tabú con la restricción global alldifferent del mundo de la programación de restricciones. Se sabe que la restricción alldifferent es eficiente para el filtrado de dominios en presencia de restricciones que deben ser pares diferentes, que son exactamente el tipo de restricciones que poseen los Sudokus. Esta capacidad alivia claramente el trabajo de la búsqueda tabú, resultando en un enfoque más rápido y robusto para resolver Sudokus. Ilustramos interesantes resultados experimentales en los que nuestro algoritmo propuesto supera los mejores resultados anteriormente reportados por los métodos híbridos y aproximados.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

En los últimos años se ha propuesto un algoritmo de optimización basado en la enseñanza-aprendizaje (TLBO) que simula el fenómeno de enseñanza-aprendizaje de un aula para resolver eficazmente la optimización global de problemas multidimensionales, lineales y no lineales sobre espacios continuos. En este trabajo se presenta un algoritmo de optimización basado en la enseñanza-aprendizaje mejorado, que se denomina algoritmo de optimización basado en la enseñanza-aprendizaje ponderado por inercia no lineal (NIWTLBO). Este algoritmo introduce un factor ponderado de inercia no lineal en el TLBO básico para controlar la tasa de memoria de los aprendices y utiliza un factor ponderado de inercia dinámico para reemplazar el número aleatorio original en la fase del profesor y en la fase del aprendiz. El algoritmo propuesto se somete a prueba en una serie de funciones de referencia, y su rendimiento se compara con el TLBO básico y algunos otros algoritmos de optimización bien conocidos. Los resultados del experimento muestran que el algoritmo propuesto tiene una tasa de convergencia más rápida y un mejor rendimiento que el TLBO básico y algunos otros algoritmos.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

Las redes neuronales artificiales (RNA) se han utilizado ampliamente en aplicaciones de reconocimiento y clasificación de patrones. Sin embargo, las RNA son notablemente lentas en el cálculo, especialmente cuando el tamaño de los datos es grande. Hoy en día, el big data ha recibido un gran impulso tanto en la industria como en el mundo académico. Para aprovechar el potencial de las RNA en aplicaciones de big data, es necesario acelerar el proceso de cálculo. Para ello, este trabajo paraleliza las redes neuronales basándose en MapReduce, que se ha convertido en un importante modelo de computación para facilitar las aplicaciones de datos intensivos. En el proceso de paralelización se consideran tres escenarios de datos intensivos en cuanto al volumen de datos de clasificación, el tamaño de los datos de entrenamiento y el número de neuronas de la red neuronal. El rendimiento de las redes neuronales paralelizadas se evalúa en un clúster informático experimental de MapReduce desde los aspectos de precisión en la clasificación y eficiencia en el cálculo.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

En este trabajo se presenta y estudia empíricamente una optimización de enjambre de partículas mejorada con cría de elitistas (EB-QPSO) para la optimización sin restricciones. En EB-QPSO, la novedosa estrategia de cría de elitistas actúa sobre los elitistas del enjambre para escapar de los probables óptimos locales y guiar al enjambre para que realice una búsqueda más eficiente. Durante el proceso de optimización iterativo de EB-QPSO, cuando se cumplen los criterios, el mejor individuo de cada partícula y el mejor global del enjambre se utilizan para generar nuevos individuos diversos mediante los operadores de transposones. Los nuevos individuos generados con mejor aptitud se seleccionan para ser las nuevas partículas mejores personales y la mejor partícula global para guiar el enjambre para la exploración de soluciones adicionales. Se lleva a cabo un amplio estudio de simulación con un conjunto de doce funciones de referencia. En comparación con cinco algoritmos de optimización de enjambre de partículas con comportamiento cuántico, el EB-QPSO propuesto es más competitivo en todas las funciones de referencia en términos de mejor capacidad de búsqueda global y mayor velocidad de convergencia.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

El artículo propone un nuevo método de expresión de funciones para predecir series temporales caóticas, utilizando un algoritmo mejorado de recocido simulado genético (IGSA) para establecer la expresión óptima de la función que describe el comportamiento de las series temporales. Para hacer frente a la debilidad asociada con el algoritmo genético, el algoritmo propuesto incorpora la operación de recocido simulado, que tiene la fuerte capacidad de búsqueda local en el algoritmo genético para mejorar el rendimiento de la optimización; además, la función de fitness y los operadores genéticos también se mejoran. Por último, el método se aplica a las series temporales caóticas de los mapas de Quadratic y Rossler para su validación. También se estudia numéricamente el efecto del ruido en las series temporales caóticas. Los resultados numéricos verifican que el método puede pronosticar series temporales caóticas con gran precisión y eficacia, y la precisión de la predicción con cierto ruido es también satisfactoria. Se puede concluir que el algoritmo IGSA es energéticamente eficiente y superior.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

Para estudiar el proceso de formación de la opinión del grupo en la vida real, presentamos un nuevo modelo interactivo de opinión basado en el modelo de Deffuant y sus modelos mejorados en este trabajo, ya que los modelos actuales de dinámica de opinión no tienen en cuenta la persuasión individual. Nuestro modelo tiene las siguientes ventajas: en primer lugar, la persuasión se añade a los atributos individuales que reflejan la importancia de la persuasión, lo que significa que todos los individuos son diferentes de los demás; en segundo lugar, se introduce la probabilidad en el curso de la interacción que simula la incertidumbre de la interacción. En los experimentos de simulación de Monte Carlo, se estudia en primer lugar el análisis de sensibilidad que incluye la influencia de la aleatoriedad, la distribución inicial de la persuasión y el número de individuos; a continuación, se puede predecir el rango de la opinión común en función de la distribución inicial de la persuasión. Los resultados de los experimentos de simulación muestran que cuando los valores iniciales de los agentes son fijos, no importa cuántas veces se repliquen los experimentos de forma independiente, la opinión común convergerá en un punto determinado; sin embargo, el número de iteraciones no será siempre el mismo; el rango de la opinión común puede predecirse cuando se da la distribución inicial de la opinión y la persuasión. En consecuencia, este modelo puede reflejar e interpretar algunos fenómenos de interacción de opiniones en una sociedad realista.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

En la actualidad, la comunidad neurocientífica aprovecha cada vez más la continua interacción entre ingenieros y neurocientíficos computacionales para desarrollar neuroprótesis destinadas a sustituir zonas cerebrales dañadas por dispositivos artificiales. Para ello, se requiere un esfuerzo tecnológico para desarrollar modelos de redes neuronales que puedan ser alimentados con los patrones electrofisiológicos registrados para producir la estimulación cerebral correcta para recuperar las funciones deseadas. En este trabajo presentamos un enfoque de aprendizaje automático para derivar la función de entrada-salida de la vía olfativa-límbica en el cerebro completo in vitro de cobaya, menos complejo y más controlable que un sistema in vivo. En primer lugar, caracterizamos experimentalmente la vía neuronal administrando diferentes conjuntos de estímulos eléctricos desde el tracto olfativo lateral (LOT) y registrando las respuestas correspondientes en la corteza entorrinal lateral (l-ERC). Como segundo paso, utilizamos la teoría de la información para evaluar la cantidad de información que los rasgos de salida llevan sobre la entrada. Finalmente, utilizamos los datos adquiridos para aprender la "función I/O" de LOT-l-ERC, mediante el método de mínimos cuadrados regularizados del kernel, capaz de predecir las respuestas de l-ERC sobre la base de las características de estimulación de LOT. Nuestro enfoque de modelado puede ser aprovechado para aplicaciones de prótesis cerebrales.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

La implementación móvil es una tendencia actual en el diseño biométrico. Este trabajo propone un nuevo enfoque para el reconocimiento de la huella de la palma de la mano, en el que se utilizan teléfonos inteligentes para capturar imágenes de la huella de la palma a distancia. Se ha desarrollado un sistema sin contacto debido a la demanda pública de privacidad y sanidad. Para que el reconocimiento sin contacto y basado en el móvil sea eficaz, se requiere un seguimiento robusto de la mano, una mejora de la imagen y algoritmos de procesamiento de cálculo rápidos. En este proyecto se analizó el seguimiento de la mano y el método de extracción de la región de interés (ROI). En la etapa de mejora de la imagen se propuso una operación de vecindad deslizante con ecualización de histograma local, seguida de un enfoque de umbralización adaptativa local o LHEAT, para gestionar las imágenes de baja calidad de la huella de la palma. Para acelerar el proceso de reconocimiento, se implementó un nuevo clasificador, el vecino de centroide más cercano basado en fuzzy (IFkNCN). Al eliminar los valores atípicos y reducir la cantidad de datos de entrenamiento, este clasificador mostró un cálculo más rápido. Nuestros resultados experimentales demuestran que un sistema de impresión de la palma de la mano sin contacto que utiliza LHEAT e IFkNCN alcanza una prometedora tasa de reconocimiento del 98,64%.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros