Correction: The Role of Compensatory Mutations in the Emergence of Drug Resistance

Pathogens that evolve resistance to drugs usually have reduced fitness. However, mutations that largely compensate for this reduction in fitness often arise. We investigate how these compensatory mutations affect population-wide resistance emergence as a function of drug treatment. Using a model of gonorrhea transmission dynamics, we obtain generally applicable, qualitative results that show how compensatory mutations lead to more likely and faster resistance emergence. We further show that resistance emergence depends on the level of drug use in a strongly nonlinear fashion. We also discuss what data need to be obtained to allow future quantitative predictions of resistance emergence

Correction: Computational Model Explains High Activity and Rapid Cycling of Rho GTPases within Protein Complexes

Peer reviewedPublisher PD

Técnicas de minería de datos aplicadas al procesamiento de ADN de comunidades microbiológicas

Se expone la línea de investigación que lleva adelante el Grupo de Investigación y Desarrollo en Data Mining del Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas de la UNLaM. Se detallan los resultados del proyecto de investigación “Data Mining y Simulación en Evaluaciones de Biodiversidad”, C141 del Programa de Incentivos, y las perspectivas de un nuevo proyecto, “Aplicaciones de Data Mining al estudio del Microbioma Humano”, que se inicia dentro del mismo programa institucional. Las modernas técnicas de secuenciación de ADN transforman su estructura química en secuencias informáticas de símbolos cada una de las cuales puede ser vista como una instancia de una base de datos. Es posible entonces aplicar métodos para clasificar casos y predecir patrones de comportamiento de forma similar a como se lo hace sobre otros dominios. Dentro de esta línea de trabajo se desarrolló un algoritmo que permite evaluar la cantidad de especies distintas en una comunidad microbiana, mejorando la eficiencia de otras estimaciones estadísticas a partir de muestras. Actualmente se trabaja en las formas de agrupamientos (clustering) que resulten compatibles con la evaluación clínica del metagenoma humano (microbioma), el cual sufre importantes variaciones en presencia de patologías. Se pretende desarrollar un clasificador de enterotipos, conjuntos de genes asociados a diferentes vías metabólicas, que permita determinar y predecir variaciones debidas al curso de una enfermedad.Eje: Base de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Técnicas de minería de datos aplicadas al procesamiento de ADN de comunidades microbiológicas

Se expone la línea de investigación que lleva adelante el Grupo de Investigación y Desarrollo en Data Mining del Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas de la UNLaM. Se detallan los resultados del proyecto de investigación “Data Mining y Simulación en Evaluaciones de Biodiversidad”, C141 del Programa de Incentivos, y las perspectivas de un nuevo proyecto, “Aplicaciones de Data Mining al estudio del Microbioma Humano”, que se inicia dentro del mismo programa institucional. Las modernas técnicas de secuenciación de ADN transforman su estructura química en secuencias informáticas de símbolos cada una de las cuales puede ser vista como una instancia de una base de datos. Es posible entonces aplicar métodos para clasificar casos y predecir patrones de comportamiento de forma similar a como se lo hace sobre otros dominios. Dentro de esta línea de trabajo se desarrolló un algoritmo que permite evaluar la cantidad de especies distintas en una comunidad microbiana, mejorando la eficiencia de otras estimaciones estadísticas a partir de muestras. Actualmente se trabaja en las formas de agrupamientos (clustering) que resulten compatibles con la evaluación clínica del metagenoma humano (microbioma), el cual sufre importantes variaciones en presencia de patologías. Se pretende desarrollar un clasificador de enterotipos, conjuntos de genes asociados a diferentes vías metabólicas, que permita determinar y predecir variaciones debidas al curso de una enfermedad.Eje: Base de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Técnicas de minería de datos aplicadas al procesamiento de ADN de comunidades microbiológicas

Se expone la línea de investigación que lleva adelante el Grupo de Investigación y Desarrollo en Data Mining del Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas de la UNLaM. Se detallan los resultados del proyecto de investigación “Data Mining y Simulación en Evaluaciones de Biodiversidad”, C141 del Programa de Incentivos, y las perspectivas de un nuevo proyecto, “Aplicaciones de Data Mining al estudio del Microbioma Humano”, que se inicia dentro del mismo programa institucional. Las modernas técnicas de secuenciación de ADN transforman su estructura química en secuencias informáticas de símbolos cada una de las cuales puede ser vista como una instancia de una base de datos. Es posible entonces aplicar métodos para clasificar casos y predecir patrones de comportamiento de forma similar a como se lo hace sobre otros dominios. Dentro de esta línea de trabajo se desarrolló un algoritmo que permite evaluar la cantidad de especies distintas en una comunidad microbiana, mejorando la eficiencia de otras estimaciones estadísticas a partir de muestras. Actualmente se trabaja en las formas de agrupamientos (clustering) que resulten compatibles con la evaluación clínica del metagenoma humano (microbioma), el cual sufre importantes variaciones en presencia de patologías. Se pretende desarrollar un clasificador de enterotipos, conjuntos de genes asociados a diferentes vías metabólicas, que permita determinar y predecir variaciones debidas al curso de una enfermedad.Eje: Base de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Aplicaciones de data mining al estudio de la biodiversidad

El trabajo propone la utilización conjunta de técnicas de data mining y simulación para evaluar la riqueza y diversidad de comunidades microbianas. Se parte de una muestra formada por distintas secuencias de ADN que se alinean para luego ser agrupadas según su similaridad en clusters. Cada uno de estos clusters es una especie y el propósito es estimar su número y distribución en la comunidad basándose en la información que da la muestra. La técnica de rarefacción, sustentada en el procedimiento bootstrap, permite construir una curva cuya tendencia asintótica es precisamente la riqueza de la comunidad. Para alcanzar tal asíntota, y a la vez para estimar la distribución estadística de las especies, se propone una simulación que utiliza la estimación de Turing sobre la probabilidad de nueva especie al seleccionar un individuo nuevo y la idea de cobertura para la porción de la distribución que cubre la muestra.Eje: Bases de datos y minería de datosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI