Métodos Hamiltonian Monte Carlo para la estimación de modelos de series climáticas

This work presents a detailed explanation of the HMC algorithm used for bayesian inference and an application to estimate, in the bayesian framework, a new proposed autoregressive model for the maximum daily temperatures.The proposed model is based on the previous work of Castillo-Mateo et al. (2022), where the time structure of mean was modeled. A more flexible estructure is considered modeling also the variance and including interaction terms to reflect a seasonal variability of trend and persistence. The model has easily interpretable terms, it is able to represent the short and long-term dynamics of the temperatures, specially in relation to the effect of a possible climate change. Also a procedure of selection of covariates is designed and all the estimation process is implemented using RStan library, in the R workspace.Models are fitted to series in a database built with data obtained by 18 stations placed in Aragón and its surroundings during a period of over 60 years. The estimation with the HMC-NUTS algorithm is possible but computationally slow. The results show progress towards a more complete model, because both, a non-constant variance and the addition of seasonal-trend and seasonal-persistence interactions, are necessary in Aragón series.<br /

Paisajes de energía libre en biomoléculas: modelos de redes de Markov

El estudio del plegado y desplegado de polímeros es de especial interés en la física biológica por la relación entre estructura y función. Por ello, la investigación de la estabilidad de las estructuras tiene un carácter relevante en el conocimiento de los sistemas biológicos. Una aproximación al problema es la observación del paisaje de energía libre del polímero para encontrar sus estados más estables y los caminos puede llegar a ellos. En este trabajo se presenta un algoritmo que pretende facilitar esta observación discretizando el sistema para convertirlo en una red de Markov en la que podamos ver los estados más relevantes estudiando el grafo. También se muestra otro algoritmo, no del todo perfeccionado, que toma la red generada por el primero y agrupa sus nodos en atractores (basins) que se identifican con estados concretos. El trabajo concluye con la aplicación de los algoritmos a un modelo de un sistema real: la estructura de ADN G-quadruplex, presente cerca de telómeros y en zonas relacionadas con la regulación de genes, y muy estudiada en las últimas décadas. Se sacarán conclusiones sobre la validez del modelo utilizado que demuestran la eficacia de los algoritmos.<br /

Prostate Cancer and the Mevalonate Pathway

Antineoplastic therapies for prostate cancer (PCa) have traditionally centered around the androgen receptor (AR) pathway, which has demonstrated a significant role in oncogenesis. Nevertheless, it is becoming progressively apparent that therapeutic strategies must diversify their focus due to the emergence of resistance mechanisms that the tumor employs when subjected to monomolecular treatments. This review illustrates how the dysregulation of the lipid metabolic pathway constitutes a survival strategy adopted by tumors to evade eradication efforts. Integrating this aspect into oncological management could prove valuable in combating PCa