Transiciones topológicas en interfases

El origen de la forma y sus cambios conformacionales en membranas son cruciales en muchos procesos físicos y biológicos. Por lo tanto, estudiar los efectos de la forma en diferentes interfases representa un interés creciente en la ciencia y la industria. En algunos sistemas, la descripción de una membrana mediante la tensión superficial y el módulo de doblamiento de su superficie, usando la curvatura media, ha sido suficiente para comprender muchas propiedades. No obstante, existen efectos de interfase que requieren el uso de la curvatura gaussiana para comprender los cambios estructurales. En esta charla, mostraremos un modelo de campo de fase que usa términos de curvatura gaussiana para describir la dinámica de fisión de membranas.

Clasificación de los estados estables de una red de regulación genética compleja en el contexto de leucemia linfocítica crónica a través de algoritmos de inteligencia artificial

Según datos de la Sociedad Americana Contra El Cáncer, la leucemia linfocítica crónica (LLC) representa el 25% de los nuevos casos de leucemia. En México, esta enfermedad engloba la mitad de casos nuevos en menores de 18 años. De acuerdo con la información de Globocan 2020, la LLC se coloca entre los cánceres con mayor incidencia y mortalidad en México. Esta enfermedad es una neoplasia maligna de células B maduras en la que los macrófagos derivados de monocitos promueven la proliferación de las células cancerígenas. El análisis desde una perspectiva de sistemas complejos de las redes de regulación genética de este tipo de células, contribuye al entendimiento del comportamiento biológico, las consecuencias de su desarrollo y la progresión de tumores cancerígenos. En esta dirección, se emplea una red booleana de 40 nodos para modelar este sistema. Los métodos de análisis tradicionales son iterativos, exhaustivos y de alto costo computacional por lo que son ineficientes para el análisis de redes complejas de alta dimensión. En este trabajo, se propone una solución basada en algoritmos de inteligencia artificial (IA) para clasificar y analizar el comportamiento cualitativo de los estados estables correspondientes a M1 (supresor de tumores), M2 (promotor de tumores), o fenotipo NCL (resitencia a fármacos), tal y como se ha observado en tejidos $\textit{in vitro}$. Mediante técnicas de Support Vector Machine, K-nearest neighbor y K-means, se encontraron 1384 atractores estables; en donde el 67.9% corresponde a M2, el 4.7% a M1 y el 2% a NLC. La reducción considerable del costo computacional y la robustez con la que cuentan los algoritmos aquí empleados permiten el reconocimiento de patrones y características intrínsecas de los atractores, que son de gran utilidad para el análisis dinámico de las redes de regulación genética. Finalmente, se discute el resultado anterior con observables biológicos reportados en la literatura.

CALMECAC: Un protocolo de dinámica fisiológica

La recolección de señales fisiológicas mediante monitoreo no invasivo, así como su análisis, es un área en desarrollo que tiene grandes impactos potenciales en el área de la salud. Aunque cada vez hay un número mayor de herramientas de esta naturaleza, rara vez se realiza el esfuerzo de coordinar y obtener un gran número de señales. Adicionalmente, las estrategias de análisis y la utilidad de estas para generar medicina personalizada siguen siendo un desafío. Este trabajo muestra diferentes estrategias no invasivas para la recolección de datos fisiológicos y el análisis de series de tiempo para comprender los procesos fisiológicos que originan estas señales. Mediante un equipo BIOPAC MP160 de 16 canales se recolectan las derivaciones DI, DII, V1 y V5, electrogastrograma, pneumograma, temperatura corporal, actividad electrodérmica, fotopletismografía y monitoreo continuo de la presión arterial. Usando un Zephyr bioharness se recolecta la señal electrocardiográfica y la onda respiratoria, así como tres ejes de aceleración. Utilizando un oxímetro MightySat se puede recolectar la onda fotopletismográfica. Con un Fitbit Sense es posible obtener saturación de oxígeno y temperatura durante el sueño, así como monitoreo continuo de la frecuencia cardiaca y la actividad. Mostramos los aspectos técnicos necesarios para una adecuada toma de las señales fisiológicas, los fundamentos físicos y fisiológicos detrás de cada señal, así como sus estrategias de análisis convencionales y su significado. Proponemos el uso de estrategias de análisis de series de tiempo que ya se utilizan ampliamente en otras áreas de la física para implementarlas también en este tipo de señales y las comparamos con los respectivos estándares actuales.

Estudio de la complejidad macroscópica espacial de autómatas celulares

Los modelos de agentes con automatas celulares han sido utilizado para estudiar sistemas complejos como los mercados financieros y como paradigmas para entender procesos tales como la autorganizacion y la emergencia de complejidad. Se presenta un estudio de la complejidad espacial en autómatas celulares bidimensionales a partir un observable macroscopico construido de los microestados del sistema. La evolucion temporal del observable sigue un proceso difusivo unidimensional realizando que se estudia a partir de estadisticas sobre ensambles de condiciones iniciales distintas. Se presentan resultados para dos sitemas, el Juego de la Vida de Conway y el modelo de la Pila de Arena de Bak . En el primer caso se observa que el proceso es compatible con un proceso de Bessel de orden y se muestran resultados para ello. Para el segundo sistema consierado la caracterizacion del proceso difusivo es una investigacion en curso.

Path-Integral Cellular Automaton Stoichiometric Simulation Algorithm for the Chemical Master Equation

We present a Path-Integral Cellular Automaton Algorithm to simulate the time-evolution of Chemical Reaction Networks. This algorithm is developed from a Path-Integral Formulation of the Chemical Master Equation which encodes the dynamical information of the system in a Hamiltonian-like Reaction Operator constructed as a combination of creation and annihilation operators. As examples of the implementation of our algorithm, we analyze some well-known systems as the Birth-Death Process, the SIR Epidemiological Model, and a Lotka-Volterra Model.

Representación Genómica Binaria

Se muestra que la representación binaria de las secuencias genómicas proporciona un esquema natural para codificar y decodificar secuencias genómicas, Codificamos la secuencia genómica (SG) con tres números enteros: N el número de nucleótidos y un vector IN=(Inx,Iny) con componentes enteras, el procedimiento de decodificación consiste en usar IN para encontrar los vectores IR de todas las Sub-Secuencias que conforman la SG y determinar el último nucleótido de cada una de ellas, con lo cual se recupera la SG. Para valores muy grandes de N se implementa la codificación por segmentación, donde la SG se separa en p+2 vectores enteros ,siendo el primero (N+1,M), el resto siendo la secuencia de vectores {Nα} que corresponden a las Sub-secuencias. p de ellas de M nucleótidos y una de tamaño q, siendo el proceso de decodificación similar al anterior.

Estudio de la dinámica de la concentración de partículas PM10 suspendidas en aire como un movimiento Browniano fraccional en la CDMX

El presente estudio muestra algunas de las propiedades, estadísticas y dinámicas, de la concentración de material particulado PM10 que son emitidas por motores de combustión interna en la Zona Metropolitana del Valle de México México (ZMVM). El estudio consistió en el análisis de la variabilidad temporal de las concentraciones de PM10 registradas entre 2019 y 2021. La adquisición de los datos se realizo en estaciones de monitoreo atmosférico en cinco zonas (NW, NE, CE, SW y SE) de la ZMVM a cargo de la Red Automática de Monitoreo Atmosférico(RAMA). Con el análisis estadístico se obtuvieron las funciones de distribución y el estudio dinámico se basa en la estimación del exponente de Hurst $H$, en este caso, dicho exponente se obtuvo a partir del exponente espectral $β$ mediante una relación lineal. Con esta información se caracteriza la dispersión del material particulado como un movimiento Browniano fraccional. Por otro lado, los procesos involucrados en la dispersión del material particulado son no lineales y para determinar la correlación temporal se aplico la función de información mutua, que se define a partir de la entropía de Shannon y la teoría de la información. La función de información mutua toma en cuenta todas las contribuciones, lineales y no lineales, por lo que da una medida global de la correlación. Los resultados estadísticos señalan que la emisión del material particulado PM10 se caracteriza mediante una distribución lognormal y las correlaciones temporales obtenidas no decaen a cero.

Un nuevo modelo estocástico del ciclo biológico del Aedes Aegypti para estudiar la dinámica poblacional del mosquito y simular la transmisión del virus del Dengue

Las enfermedades víricas como el zika, el chikungunya y el dengue son transmitidas por el mosquito Aedes aegypti y en menor medida por el Aedes Albopictus. El dengue es una enfermedad con síntomas similares a la gripe y puede llegar a tener efectos nocivos en la salud ya que el dengue (grave) ha provocado 500, 000 hospitalizaciones al año alcanzando el 5 % de mortalidad en algunas áreas; estos números van en aumento cada año, y una tercera parte de la población mundial es vulnerable a contraer dicha enfermedad. En este trabajo presentamos un nuevo modelo estocástico detallado del ciclo de vida biológico del Aedes aegypti incorporando nuevos parámetros obtenidos de manera experimental. De estos parámetros los más relevantes para la supervivencia del mosquito son los criaderos y la temperatura. Involucramos también la probabilidad de género del mosquito, la probabilidad de supervivencia en la fase acuática (larva-pupa), la transición a la madurez sexual, la probabilidad de copulación y de ser fecundada la mosquita hembra, la probabilidad de ser alimentada la mosquita fecundada para madurar los huevos a través de la picadura al ser humano para extraer su sangre. Este modelo detallado es una contribución para estudiar la evolución poblacional de los mosquitos y posteriormente estudiar la propagación del virus en diferentes escenarios y condiciones. Consideramos para la simulación la tasa de crecimiento poblacional y la temperatura para la ciudad de Tuxtla Gutiérrez, Chiapas. El modelo es implementado en Python y la simulación es realizada a través del algoritmo de Gillespie.

Machine learning para la detección de medicamentos adulterados

Se presume que entre el año 2006 y 2013, la distribución y consumo de medicamentos adulterados afectó a niños y niñas con cáncer del estado de Veracruz al suministrarles agua destilada en vez de los fármacos quimioterapéuticos. Por lo tanto, resulta de gran importancia el desarrollo de métodos de detección de medicamentos apócrifos. El estudio de la formación de patrones a partir de gotas secas ha sido una herramienta de utilidad en el diagnóstico médico, detección de biomoléculas y adulteración en consumibles líquidos. En este trabajo se presenta el desarrollo de un algoritmo basado en Machine Learning capaz de predecir el porcentaje de pureza del metotrexato. Este se basa en la entropía obtenidad con el análisis de textura de coocurrencia de nivel de gris (GLCM) de gotas secas. Encontramos que es posible alcanzar una efectividad cercana al 98% en la detección de impurezas.

La Complejidad Algorítmica como la Métrica Más Adecuada para Estimar la Aleatoriedad de los Objetos

El acto de explicar lo que nuestros ojos ven ha sido siempre una necesidad del ser humano. Entender la realidad constituye la base actual de la ciencia, nuestro sentido común y no es otra cosa que clasificar la aleatoriedad. Esto es, cuando uno descubre el mecanismo de funcionamiento de un fenómeno en la naturaleza, lo que hemos hecho es encontrar que dicho fenómeno no es aleatorio, que tiene una causa y la encontramos. Para ello, el fenómeno, que puede ser abstraído y representado como una cadena de símbolos, lo llamaremos el objeto. Sin embargo, medir la aleatoriedad es un reto, hay varias métricas usadas en la comunidad científica como la entropía de Shannon, que viene en la Teoría de la Información, métodos de compresión, entre otros, pero la que ha demostrado ser la mejor métrica es la usada en la Complejidad Algorítmica, CA, y en particular la metodología usada por el profesor Héctor Zenil que se utilizó en este trabajo. La idea es que para evaluar el contenido de un objeto que se puede identificar con un algoritmo generador y un mecanismo causal, CA nos provee de un criterio preciso para decidir si un objeto es aleatorio o no. Y como en la ciencia, podemos encontrar una descripción más breve que el propio fenómeno. En este trabajo se comparan la estimación de la aleatoriedad de varios objetos como la secuencia de Thue-Morse, cadenas binarias estructuradas y algunas representaciones de fenómenos físicos en donde se demostró la eficacia que tiene CA contra otras métricas para clasificar la aleatoriedad de un objeto. En este trabajo se ofrece un nuevo paradigma a la comunidad científica al presentar el formalismo subyacente para usar las herramientas del Dr. Zenil provee y aplicar la metodología de CA a cualquier área de las ciencias que requiera medir la aleatoriedad.

Extensión del Juego del Caos para Proteínas

La extensión de la Representación del Juego del Caos (CGR) es un algoritmo mediante el cual secuencias proteicas pueden ser estudiadas mediante el uso de matrices de frecuencias, las cuales ayudarán al análisis de la información obtenida en la imagen CGR como sobre población o escasez de regiones. En este algoritmo es necesario usar un dodecaedro el cual tiene 20 vértices, los cuales coinciden con el número de aminoácidos que conforman a las secuencias de proteínas. Para la obtención de las imágenes CGR tridimensionales de proteínas el algoritmo emplea mapeos contractivos que impiden que los puntos resultantes de las iteraciones subsecuentes se sobre pongan, esta característica es fundamental para el análisis de las características de las secuencias. Este algoritmo presenta diversas aplicaciones siendo una de ellas la comparación de secuencias proteicas, es aquí donde el uso de herramientas computaciones como lo es el Deep Learning entran en acción debido al potencial que estas presentan al localizar patrones en diversos sistemas.

Análisis de una red de colaboraciones en un departamento de investigación en la UAM-Iztapalapa

El objetivo de este estudio es comparar la red de colaboraciones de los investigadores de un departamento de la Universidad Autónoma Metropolitana unidad Iztapalapa, obtenida a partir de sus perfiles de Google Scholar, con los modelos de redes de Erdos-Rényi, Watts-Strogatz y Barabási-Albert, con el fin de evaluar sus características y comprender su estructura. La metodología implicó la generación de redes utilizando cada modelo y el análisis comparativo de diversas métricas de red como la distribución de grado, coeficiente de agrupamiento, diámetro, entre otras más. Dichas métricas nos han permitido determinar las propiedades de la red de colaboraciones, como la eficiencia en la transmisión de información, mundo pequeño, independencia de escala o adjunción preferencial de los nodos. Estos hallazgos contribuyen a una mejor comprensión de la estructura de redes reales y modelos teóricos, así como a la aplicación de modelos más adecuados en diferentes escenarios. Futuras investigaciones podrían explorar la influencia de estos modelos de redes en la propagación de información y la robustez ante fallos que podrían tener aplicaciones en diversos dominios de estudio.

Análisis Multifractal de series RR de electrocardiograma durante actividad física

Diseñamos una prueba de caminado apta para cualquier persona sin importar la condición física ni la edad. La muestra es una de una población de 220 jóvenes de 18 a 30 años. Se construyeron a partir de los ECG digitalizados por Holter las series RR o tacogramas aplicando algoritmos previamente diseñados. Se separaron las series de tiempo de cada una de las etapas de la prueba y se aplicó el análisis multifractal a cada una de ellas. Observamos que los espectros en reposo son similares a los que se han reportado para personas sanas. Sin embargo, al realizar ejercicio los espectros son parecidos a los pacientes con insuficiencia cardiaca e incluso a los casos más graves. Esto no quiere decir que las personas que hacen ejercicio se enfermen sino más bien que las personas con algún problema cardiaco son sometidas a un esfuerzo continuo incluso cuando están en reposo.

Movimiento activo no recíproco con estados de auto-propulsión asimétricos

En el presente trabajo se considera un modelo unidimensional de movimiento activo a través de una dinámica generalizada del movimiento run-and-tumble. Se analizan los efectos de la no reciprocidad de las tasas de transición entre diferentes estados de movimiento, cuyas velocidades de auto-propulsión son distintas para cada estado (o asimétricas). Nos enfocamos en el caso de dos y tres estados de velocidad. En ambos casos se estudian en detalle las propiedades emergentes que presentan los procesos difusivos en función de la no reciprocidad de las tasas de transición y de la asimetría de la velocidad en los estados de movimiento.

Evolución temporal de la respuesta fisiológica durante la proyección del filme fantasía: estudio comparativo entre adultos jóvenes y mayores

Cuando vemos un filme, nuestro cuerpo experimenta una serie de cambios fisiológicos que se relacionan con la respuesta emocional que el filme nos provoca. Estas modificaciones internas permiten al espectador experimentar la historia, conectarlo emocionalmente con los personajes, lugares y situaciones. Se han llevado a cabo estudios en los que se determina cómo es la respuesta fisiológica durante escenas fílmicas específicas y en las que las emociones han sido previamente caracterizadas. Sin embargo, se desconoce cómo se modifica la respuesta fisiológica desde el inicio hasta el final del filme. El objetivo principal de este trabajo fue analizar la actividad eléctrica cardiaca de adultos jóvenes y mayores a lo largo de la proyección completa del filme fantasía (Disney, 1940) con la finalidad de determinar la evolución temporal de la respuesta fisiológica. Utilizamos la base de datos fantasía obtenida de PhysioNet. La base está compuesta de registros de la actividad eléctrica del corazón (electrocardiograma, ECG) de 20 sujetos jóvenes y 20 adultos mayores; todos evaluados como sanos. Los sujetos permanecieron en estado de reposo en ritmo sinusal mientras veían la película fantasía. Cada uno de los registros tiene una duración de 120 minutos. Encontramos que: 1) la respuesta fisiológica que los sujetos presentan a lo largo del filme completo está relacionado con la estructura narrativa del mismo y 2) que la respuesta fisiológica que presentan los adultos jóvenes durante la proyección del filme es diferente a la respuesta de los adultos mayores.

Fenómeno colectivo, modelo de partículas auto impulsadas

Los fenómenos colectivos se presentan en una gran variedad de sistemas y su estudio es de suma importancia para entender la manifestación de propiedades emergentes, resultantes de la interacción entre los elementos del sistema. Uno de los modelos que han sido desarrollados para analizar este comportamiento es el propuesto por Tamas Vicseck, el cual consiste en partículas auto impulsadas con una velocidad constante, que en cada paso de tiempo asumen la dirección promedio de sus vecinos dentro de un circulo de radio 1 con alguna perturbación aleatoria agregada (ruido). Se resolvió por medio de simulación numérica el modelo propuesto por Vicseck y los resultados obtenidos mostraron movimiento colectivo a alta densidad de partículas y al disminuir el ruido.

Factor de Forma Espectral para ensambles $\beta-$Hermite y su Relación con Modelos Unidimensionales de Espín $1/2$

Estudiamos numéricamente indicadores de caos en sistemas cuánticos de muchos cuerpos. En particular, analizamos la densidad de estados, la repulsión y rigidez del espectro energético de un sistema unidimensional de espín $1/2$ que presenta las tres simetrías de los ensambles clásicos (GOE, GUE, GSE) de la teoría de matrices aleatorias (RMT) . Se pone especial énfasis en el análisis de la manifestación de estas características en el dominio del tiempo, a través del así llamado factor de forma espectral ($SFF$). Nuestros resultados para el modelo de espín 1/2 se comparan con aquellos llamados ensambles $\beta−$Hermite, formados por matrices aleatorias tridiagonales con elementos reales y cuyas propiedades espectrales son análogas a las de los ensambles de RMT para $\beta=1,2,4$, respectivamente. Los resultados muestran que la densidad de estados de ambos modelos difieren debido a la naturaleza del operador hamiltoniano. Se encuentra que la rigidez espectral en el caso del modelo de espín $1/2$ se desvía del comportamiento que predice RMT en un punto asociado a la energía de Thouless para cada simetría del sistema. Por otro lado, la repulsión de ambos modelos es similar y captura una característica universal de sistemas cuánticos caóticos dependiendo únicamente de la clase de universalidad. En el caso del $SFF$ ambos modelos exhiben patrones interesantes y típicos de sistemas cuánticos caóticos para cada clase de universalidad.

Comparación de la intermitencia en explosiones de las palomitas de maíz con avalanchas cerebrales

Se ha reportado anteriormente la similitud de la intermitencia observada en las señales cerebrales (EEG) con las explosiones de palomitas de maíz [1], esto probablemente debido a la formación de avalanchas, las cuales, como es sabido, en el cerebro presentan un comportamiento crítico y auto-organizado [2]. En el presente trabajo se reporta la distribución de intensidad y duración de las avalanchas de explosiones de las palomitas de maíz elaboradas, tanto en microondas como de manera tradicional, usando un procedimiento similar al reportado para realizar el conteo de avalanchas en el cerebro, [2], se analiza el audio de las explosiones y se construyen las distribuciones antes mencionadas. Finalmente se hace una comparación de los resultados obtenidos y se reportan las diferencias y similitudes. [1] Selz, Karen A. y Arnold J. Mandell (1993). “Burstng Intermitency and Microwave Pop-corn: Comments on the “Reportng Out” of Neuron-Like Firing Behavior”. En: Growth Paterns in Physical Sciences and Biology. Ed. por Juan Manuel Garcia-Ruiz et al. Bos-ton, MA: Springer US, págs. 363-372. ISBN: 978-1-4615-2852-4. DOI: 10.1007/978-1-4615-2852-4_38. URL: htps://doi.org/10.1007/978-1-4615-2852-4_38. [2] Fontenele, Antonio J. et al. (2019). “Critcality between Cortcal States”. En: Phys. Rev. Let.122 (20), pág. 208101. DOI: 10.1103/PhysRevLet.122.208101. URL: htps://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevLet.122.208101.

Caracterizaci ́on de un modelo estoc ́astico de interacci ́on Planta-Polinizador

En el presente estudio se considera el modelo de interacción entre polinizadores y plantas propuesto en [Soberon and Rio, 1981]. Se lleva a cabo un análisis cualitativo y cuantitativo de los puntos críticos, de la dinámica y la sensibilidad del sistema en función de los parámetros del modelo. Las correspondientes ecuaciones del sistema dinámico (autónomo de segundo orden) son: \begin{align} \frac{dp}{dt}&\ = \ p\,\bigg[\frac{D}{1+F\,p}a \ -\ \gamma\,\bigg]\\ \frac{da}{dt}&\ = \ a\,\bigg[\,\varepsilon \,(K-a)+\frac{E}{1+F\,p}\,p\bigg]\ , \end{align} donde $a=a(t)$ es la población de polinizadores, $p=p(t)$ es la población de plantas, y $D,E,F,K$, $\varepsilon,\,\gamma$ son parámetros reales positivos. También se propone una generalización del modelo al caso de $N$ plantas con poblaciones $p_i$, $i=1,..,N$ y $M$ polinizadores con poblaciones $a_j$, $j=1,..,M$, en el cual cierto número de parámetros serán considerados parámetros estocásticos. Explícitamente, el modelo toma la forma: \begin{align} \frac{d p_{i}}{dt}&=p_{i}\left(\sum_{j=1}^{M}\frac{D_{ij}}{1+F_{ij}p_{i}}a_{j}-\gamma_{i}\right)\\ \frac{d a_{j}}{dt}&=a_{j}\left(\varepsilon_j(K_j-a_{j})+\sum_{m=1}^{N}\frac{E_{mj}}{1+F_{mj}p_{m}}p_{m}\right). \end{align} En particular, se resuelve de forma analítica este sistema generalizado para los casos con $M=1,2$ y $N=1,2$ donde se seguirá la metodología descrita en [Batista-Tomás et al., 2021], i.e., mediante integrales de camino. Para complementar el estudio, se resolverán numéricamente las ecuaciones (3)-(4). Finalmente, se explorarán soluciones para el caso más general de $M$ y $N$ arbitrarios. Referencias Batista-Tomás, A. R., Martino, A. D., and Mulet, R. (2021). Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 31(10):103–113. Soberon, J. M. and Rio, C. M. D. (1981). Journal of Theoretical Biology, 91(2):363–378.

Análisis de la gráfica de visibilidad de series de interlatido cardiaco

Se ha demostrado que las series temporales provenientes de sistemas complejos heredan sus propiedades cuando se obtiene su gráfica de visibilidad. Para realizar esta gráfica suponemos que cada uno de los valores de la serie representa a un nodo y éste sólo tiene conectividad con otro si la línea recta que pasa por ambos no se intercepta por un nodo entre ellos, al realizar esto para todos los datos de la serie, tendremos la formación de una red compleja o gráfica de visibilidad. Por medio de ésta se pueden obtener algunos parámetros de red, por ejemplo: el grado medio, que se refiere a la conectividad promedio de todos sus nodos y la longitud media de camino que es la distancia promedio entre todos los pares de nodos. Por otra parte, un parámetro interesante es la pendiente k-M que consiste en la pendiente obtenida con el ajuste lineal por mínimos cuadrados del gráfico de grado de conectividad vs magnitud de cada nodo. En este trabajo, se realizó el análisis de dichos parámetros obtenidos a partir de la gráfica de visibilidad de series de interlatido cardiaco grabadas con sujetos en distintas condiciones, como son personas jóvenes y ancianas, sanas y con insuficiencia cardiaca, durante el reposo y en ejercicio y, por último, personas con alta condición física y sedentarias. Los resultados mostraron que existen diferencias significativas entre estos parámetros en cada comparación de las poblaciones mencionadas, con esto se abre la posibilidad a la aplicación de los conceptos de redes complejas para el análisis y clasificación de señales fisiológicas.

Redes comunitarias de cotizaciones del mercado financiero obtenidas con matrices aleatorias

Se describe el proceso de filtrado de matrices de correlacion usando el marco teorico de matrices aleatorias y se construyen la redes comunitarias de valores cotizando en el mercado financiero sp500 y el IPC. Se describen las diferencias de los sectores obtenidos usando matrices de correlacion con/sin filtrado y se discuten posibles interpretaciones de los resultados.

Neguentropía neuronal: Una perspectiva adaptativa y compleja para comprender el cerebro y la consciencia

La comprensión del cerebro humano ha sido una de las cuestiones predominantes para todas las áreas de las ciencias desde mitad del siglo pasado y, aún con, los avances tecnológicos ofreciendo nuevas herramientas que ayudan a comprender las interacciones internas, las principales teorías aún ofrecen un entendimiento colaborativo sistémico lineal y orgánico dentro el cerebro en relación con su entorno. Sin embargo, de forma directa es necesario replantearse las formas desde las que se analizan las principales corrientes de la neurociencia y optar por un acercamiento neguentrópico como una respuesta adaptativa, no lineal y compleja; buscando dotar de orden a su entorno directo (cuerpo) y externo (ambiente) caótico a través de estructuras neguentrópicas y competitivas como las que conforman el cerebro y sus diversas células para dar paso a la, posible, formación de lo que se conoce como la "consciencia" y su potencial para alterar sus entornos a condiciones óptimas inmediatas como en el ejemplo de la aplicación y estudio de las inteligencias artificiales o el diseño de las ciencias biomédicas. El presente trabajo tiene como objetivo analizar teóricamente la interacción de distintas disciplinas científicas para comprender la consciencia y examinar el papel fundamental que juega la neguentropía en el presente y futuro de la humanidad.