Presentación de los alumnos del Test de Razonamiento en Ciencias de la Salud
ResumenLos modelos mecanísticos cuantitativos son herramientas valiosas para desentrañar las vías bioquímicas y lograr una comprensión global de los sistemas biológicos. Sin embargo, para que sean cuantitativos, los parámetros de estos modelos deben estimarse a partir de datos experimentales. En presencia de importantes fluctuaciones estocásticas, esta es una tarea difícil, ya que las simulaciones estocásticas suelen requerir demasiado tiempo y una descripción macroscópica mediante ecuaciones de velocidad de reacción (RRE) ya no es precisa. En este manuscrito, por lo tanto, consideramos la aproximación de cierre de momentos (MA) y la expansión del tamaño del sistema (SSE), que aproximan los momentos estadísticos de los procesos estocásticos y tienden a ser más precisos que las descripciones macroscópicas. Introducimos métodos de optimización de parámetros basados en gradientes y métodos de análisis de incertidumbre para MA y SSE. La eficiencia y fiabilidad de los métodos se evalúan mediante ejemplos de simulación, así como mediante una aplicación a los datos de la señalización JAK/STAT inducida por Epo. La aplicación reveló que incluso si sólo se dispone de datos de media poblacional, MA y SSE mejoran la identificabilidad de los parámetros en comparación con RRE. Además, los ejemplos de simulación revelaron que las estimaciones resultantes son más fiables para un régimen de volumen intermedio. En este régimen el error de estimación se reduce y proponemos métodos para determinar los límites del régimen. Estos resultados ilustran que la inferencia mediante MA y SSE es factible y posee una alta sensibilidad.
Aprovechamiento de la energía (Long Story Short, Ep. 7)
ResumenLa RNA-seq unicelular cuantifica la heterogeneidad biológica a través de tipos celulares discretos y transiciones celulares continuas. La abstracción gráfica basada en la partición (PAGA) proporciona un mapa interpretable similar a un gráfico del conjunto de datos que surge, basado en la estimación de la conectividad de las particiones del conjunto (https://github.com/theislab/paga). Los mapas PAGA preservan la topología global de los datos, permiten analizar los datos a diferentes resoluciones y dan lugar a una eficiencia computacional mucho mayor del flujo de trabajo típico del análisis exploratorio de datos. Demostramos el método infiriendo mapas celulares ricos en estructuras con topología consistente a través de cuatro conjuntos de datos hematopoyéticos, planaria adulta y el embrión de pez cebra, y evaluamos el rendimiento computacional en un millón de neuronas.
ReferenciasDescargar referenciasAgradecimientosF.A.W. agradece a N. Yosef y D. Wagner por sus estimulantes discusiones, a S. Tritschler por sus valiosos comentarios al probar la implementación y a M. Luecken y V. Traag por sus comentarios sobre el particionamiento de gráficos “que preserva la conectividad”. Agradecemos al revisor 1 por indicarnos la revisión de [14].
Inferencia causal para sistemas socioeconómicos y de ingeniería
En este estudio, se propone una red neuronal convolucional profunda (DCNN) (Jin et al., 2017), llamada k-QSM, para resolver el problema de inversión del dipolo QSM aprendido en el dominio de Fourier (o espacio k), con el objetivo de reconstruir el QSM tipo COSMOS manteniendo la anisotropía de susceptibilidad magnética en WM. El k-QSM pretendía fijar las señales mal planteadas del TKD y retenía numerosas señales correctas simultáneamente, lo que nos permite aprender menos -sólo para fijar las señales mal planteadas del TKD, pero para inferir más- resultados de QSM similares a COSMOS y que preservan la anisotropía.
Bajo el efecto de un campo magnético principal externo, la distribución variable de la susceptibilidad (χ) influye en el campo magnético local debido a los electrones que se arremolinan en la RM. Como se muestra a partir de las ecuaciones magnetostáticas de Maxwell y la corrección de Lorentz para los efectos del medio, la distribución de susceptibilidad altera el campo local a lo largo del campo magnético uniforme (Marques y Bowtell, 2005), conformándose con la siguiente ecuación
donde r→ es la coordenada espacial, α es el ángulo entre el campo aplicado y r→′-r→, δB(r→)=[B(r→)-B0]/B0 representa la diferencia relativa del campo magnético, B es la componente del campo magnético local a lo largo del campo magnético principal (Li y Leigh, 2004), y ⊗ denota el operador de convolución 3D.
Por qué hacer la Residencia de Infermería y Medicina familiar y
Kuhlemann, L.-M., Tetzlaff, D., Smith, A., Kleinschmit, B., y Soulsby, C.: Using soil water isotopes to infer the influence of contrasting urban green space on ecohydrological partitioning, Hydrol. Earth Syst. Sci., 25, 927-943, https://doi.org/10.5194/hess-25-927-2021, 2021.
En muchas ciudades, la hidrología y los servicios ecosistémicos que sustentan la vida sostenible están estrechamente interrelacionados (Pataki et al., 2011a). En particular, los espacios verdes urbanos en las ciudades pueden proporcionar una serie de beneficios potenciales (Nouri et al., 2013, 2019).
El P se muestreó diariamente para el análisis isotópico utilizando un muestreador 3700 (Teledyne Isco, Lincoln, Estados Unidos). Para evitar la evaporación, se añadió 1,5 cm de aceite de parafina a cada frasco, y se rechazaron muestras ocasionales de <1,5 mm en caso de efectos de fraccionamiento exagerados.
ΔS=VWC12.5⋅h12.5+VWC45⋅h45 con h como profundidad de la capa de suelo. La ET diaria se estimó entonces como ETcalc(mm)=ΔS-P. Los pequeños valores diarios negativos de ETcalc resultantes de las aportaciones de P que no se infiltraron en los sensores se consideraron nulos. La ETcalc diaria se agregaba entonces a las sumas semanales. El procedimiento se repitió para la ET de la torre de flujo inducido a 30 m de altura. Para comparar la ET acumulada, se sumó la ETcalc mensual en los sitios individuales durante el periodo de crecimiento, y se calculó una media ponderada considerando la distribución fraccional de los tipos de vegetación en el sitio. Se calcularon las medias semanales de las variables ambientales (VWC12.5; déficit de presión de vapor (VPDair) calculado a partir de Tair y RH; y radiación neta (Rn) calculada a partir de los flujos de onda corta y larga en 2 m de altura) para explorar la correlación lineal con la ETcalc semanal y la unorm.