Estudio para detectar usuarios influyentes de Twitter

Por su masividad y trascendencia, las redes sociales han captado un gran interés tanto de usuarios como de analistas. Son un campo de estudio novedoso donde, internautas de todo el mundo, interactúan entre sí permitiendo un contacto directo con personalidades destacadas de la sociedad. Numerosos trabajos de investigación analizan el comportamiento de los usuarios, el contenido de los mensajes y el modo que se propaga una idea u opinión a través de estas redes. En el siguiente trabajo se presenta una nueva herramienta denominada TwitterDigger, desarrollada con el propósito de medir la influencia de los usuarios de la red social Twitter. El software analiza las características de los mensajes emitidos por un usuario y los compara con los emitidos por su red de seguidores. A partir de ciertos atributos clave y mediante el resultado de aplicar una fórmula denominada Índice de Propagación, el sistema determina el nivel de propagación de un usuario. Finalmente se presenta un caso de estudio realizado a partir de un conjunto de datos reales y se obtienen las conclusiones.VI Workshop Innovación en Sistemas de Software (WISS)Red de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Estudio para detectar usuarios influyentes de Twitter

Por su masividad y trascendencia, las redes sociales han captado un gran interés tanto de usuarios como de analistas. Son un campo de estudio novedoso donde, internautas de todo el mundo, interactúan entre sí permitiendo un contacto directo con personalidades destacadas de la sociedad. Numerosos trabajos de investigación analizan el comportamiento de los usuarios, el contenido de los mensajes y el modo que se propaga una idea u opinión a través de estas redes. En el siguiente trabajo se presenta una nueva herramienta denominada TwitterDigger, desarrollada con el propósito de medir la influencia de los usuarios de la red social Twitter. El software analiza las características de los mensajes emitidos por un usuario y los compara con los emitidos por su red de seguidores. A partir de ciertos atributos clave y mediante el resultado de aplicar una fórmula denominada Índice de Propagación, el sistema determina el nivel de propagación de un usuario. Finalmente se presenta un caso de estudio realizado a partir de un conjunto de datos reales y se obtienen las conclusiones.VI Workshop Innovación en Sistemas de Software (WISS)Red de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Estudio para detectar usuarios influyentes de Twitter

Por su masividad y trascendencia, las redes sociales han captado un gran interés tanto de usuarios como de analistas. Son un campo de estudio novedoso donde, internautas de todo el mundo, interactúan entre sí permitiendo un contacto directo con personalidades destacadas de la sociedad. Numerosos trabajos de investigación analizan el comportamiento de los usuarios, el contenido de los mensajes y el modo que se propaga una idea u opinión a través de estas redes. En el siguiente trabajo se presenta una nueva herramienta denominada TwitterDigger, desarrollada con el propósito de medir la influencia de los usuarios de la red social Twitter. El software analiza las características de los mensajes emitidos por un usuario y los compara con los emitidos por su red de seguidores. A partir de ciertos atributos clave y mediante el resultado de aplicar una fórmula denominada Índice de Propagación, el sistema determina el nivel de propagación de un usuario. Finalmente se presenta un caso de estudio realizado a partir de un conjunto de datos reales y se obtienen las conclusiones.VI Workshop Innovación en Sistemas de Software (WISS)Red de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Sistema de interacción con la ECU de un automóvil empleando procesamiento de lenguaje natural

En este trabajo se realiza una breve revisión general acerca de las oportunidades y desafíos que presenta la intención de la industria de sumar a Internet objetos de la vida cotidiana. Esta tendencia denominada Internet de las Cosas, implica cambios en el modo como las personas interactuarían con esos objetos-dispositivos-cosas. En base a la disponibilidad de datos a través de la interfaz OBD2 (On Board Diagnostics 2) presente en todos los automóviles y la masividad de las redes sociales, se propone un sistema que permita a las personas interactuar con su auto empleando lenguaje coloquial y a través de Twitter. El prototipo convierte las consultas en comandos que son dirigidos a la ECU (Electronic Control Unit) y la respuesta es traducida a lenguaje humano no experto. Empleando técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y un sistema experto, se confirma la viabilidad de estas herramientas para crear interfaces más humanas para los dispositivos. Para una siguiente etapa, se planea incorporar análisis por distancia semántica y comparación de estructura sintáctica con patrones locales.VII Workshop Innovación en Sistemas de Software (WISS)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistema de interacción con la ECU de un automóvil empleando procesamiento de lenguaje natural

En este trabajo se realiza una breve revisión general acerca de las oportunidades y desafíos que presenta la intención de la industria de sumar a Internet objetos de la vida cotidiana. Esta tendencia denominada Internet de las Cosas, implica cambios en el modo como las personas interactuarían con esos objetos-dispositivos-cosas. En base a la disponibilidad de datos a través de la interfaz OBD2 (On Board Diagnostics 2) presente en todos los automóviles y la masividad de las redes sociales, se propone un sistema que permita a las personas interactuar con su auto empleando lenguaje coloquial y a través de Twitter. El prototipo convierte las consultas en comandos que son dirigidos a la ECU (Electronic Control Unit) y la respuesta es traducida a lenguaje humano no experto. Empleando técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y un sistema experto, se confirma la viabilidad de estas herramientas para crear interfaces más humanas para los dispositivos. Para una siguiente etapa, se planea incorporar análisis por distancia semántica y comparación de estructura sintáctica con patrones locales.VII Workshop Innovación en Sistemas de Software (WISS)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistema de interacción con la ECU de un automóvil empleando procesamiento de lenguaje natural

En este trabajo se realiza una breve revisión general acerca de las oportunidades y desafíos que presenta la intención de la industria de sumar a Internet objetos de la vida cotidiana. Esta tendencia denominada Internet de las Cosas, implica cambios en el modo como las personas interactuarían con esos objetos-dispositivos-cosas. En base a la disponibilidad de datos a través de la interfaz OBD2 (On Board Diagnostics 2) presente en todos los automóviles y la masividad de las redes sociales, se propone un sistema que permita a las personas interactuar con su auto empleando lenguaje coloquial y a través de Twitter. El prototipo convierte las consultas en comandos que son dirigidos a la ECU (Electronic Control Unit) y la respuesta es traducida a lenguaje humano no experto. Empleando técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y un sistema experto, se confirma la viabilidad de estas herramientas para crear interfaces más humanas para los dispositivos. Para una siguiente etapa, se planea incorporar análisis por distancia semántica y comparación de estructura sintáctica con patrones locales.VII Workshop Innovación en Sistemas de Software (WISS)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Data_Sheet_4_Origin and Evolution of Flavin-Based Electron Bifurcating Enzymes.FASTA

<p>Twelve evolutionarily unrelated oxidoreductases form enzyme complexes that catalyze the simultaneous coupling of exergonic and endergonic oxidation–reduction reactions to circumvent thermodynamic barriers and minimize free energy loss in a process known as flavin-based electron bifurcation. Common to these 12 bifurcating (Bf) enzymes are protein-bound flavin, the proposed site of bifurcation, and the electron carrier ferredoxin. Despite the documented role of Bf enzymes in balancing the redox state of intracellular electron carriers and in improving the efficiency of cellular metabolism, a comprehensive description of the diversity and evolutionary history of Bf enzymes is lacking. Here, we report the taxonomic distribution, functional diversity, and evolutionary history of Bf enzyme homologs in 4,588 archaeal, bacterial, and eukaryal genomes and 3,136 community metagenomes. Bf homologs were primarily detected in the genomes of anaerobes, including those of sulfate-reducers, acetogens, fermenters, and methanogens. Phylogenetic analyses of Bf enzyme catalytic subunits (oxidoreductases) suggest they were not a property of the Last Universal Common Ancestor of Archaea and Bacteria, which is consistent with the limited and unique taxonomic distributions of enzyme homologs among genomes. Further, phylogenetic analyses of oxidoreductase subunits reveal that non-Bf homologs predate Bf homologs. These observations indicate that multiple independent recruitments of flavoproteins to existing oxidoreductases enabled coupling of numerous new electron Bf reactions. Consistent with the role of these enzymes in the energy metabolism of anaerobes, homologs of Bf enzymes were enriched in metagenomes from subsurface environments relative to those from surface environments. Phylogenetic analyses of homologs from metagenomes reveal that the earliest evolving homologs of most Bf enzymes are from subsurface environments, including fluids from subsurface rock fractures and hydrothermal systems. Collectively, these data suggest strong selective pressures drove the emergence of Bf enzyme complexes via recruitment of flavoproteins that allowed for an increase in the efficiency of cellular metabolism and improvement in energy capture in anaerobes inhabiting a variety of subsurface anoxic habitats where the energy yield of oxidation-reduction reactions is generally low.</p

Table_3_Origin and Evolution of Flavin-Based Electron Bifurcating Enzymes.XLSX

<p>Twelve evolutionarily unrelated oxidoreductases form enzyme complexes that catalyze the simultaneous coupling of exergonic and endergonic oxidation–reduction reactions to circumvent thermodynamic barriers and minimize free energy loss in a process known as flavin-based electron bifurcation. Common to these 12 bifurcating (Bf) enzymes are protein-bound flavin, the proposed site of bifurcation, and the electron carrier ferredoxin. Despite the documented role of Bf enzymes in balancing the redox state of intracellular electron carriers and in improving the efficiency of cellular metabolism, a comprehensive description of the diversity and evolutionary history of Bf enzymes is lacking. Here, we report the taxonomic distribution, functional diversity, and evolutionary history of Bf enzyme homologs in 4,588 archaeal, bacterial, and eukaryal genomes and 3,136 community metagenomes. Bf homologs were primarily detected in the genomes of anaerobes, including those of sulfate-reducers, acetogens, fermenters, and methanogens. Phylogenetic analyses of Bf enzyme catalytic subunits (oxidoreductases) suggest they were not a property of the Last Universal Common Ancestor of Archaea and Bacteria, which is consistent with the limited and unique taxonomic distributions of enzyme homologs among genomes. Further, phylogenetic analyses of oxidoreductase subunits reveal that non-Bf homologs predate Bf homologs. These observations indicate that multiple independent recruitments of flavoproteins to existing oxidoreductases enabled coupling of numerous new electron Bf reactions. Consistent with the role of these enzymes in the energy metabolism of anaerobes, homologs of Bf enzymes were enriched in metagenomes from subsurface environments relative to those from surface environments. Phylogenetic analyses of homologs from metagenomes reveal that the earliest evolving homologs of most Bf enzymes are from subsurface environments, including fluids from subsurface rock fractures and hydrothermal systems. Collectively, these data suggest strong selective pressures drove the emergence of Bf enzyme complexes via recruitment of flavoproteins that allowed for an increase in the efficiency of cellular metabolism and improvement in energy capture in anaerobes inhabiting a variety of subsurface anoxic habitats where the energy yield of oxidation-reduction reactions is generally low.</p