A Topological Framework for the Computation of the HOMFLY Polynomial and Its Application to Proteins

Polymers can be modeled as open polygonal paths and their closure generates knots. Knotted proteins detection is currently achieved via high-throughput methods based on a common framework insensitive to the handedness of knots. Here we propose a topological framework for the computation of the HOMFLY polynomial, an handedness-sensitive invariant. Our approach couples a multi-component reduction scheme with the polynomial computation. After validation on tabulated knots and links the framework was applied to the entire Protein Data Bank along with a set of selected topological checks that allowed to discard artificially entangled structures. This led to an up-to-date table of knotted proteins that also includes two newly detected right-handed trefoil knots in recently deposited protein structures. The application range of our framework is not limited to proteins and it can be extended to the topological analysis of biological and synthetic polymers and more generally to arbitrary polygonal paths.Comment: 20 pages, 7 figure

Aportes de la prospectiva al desarrollo de modelos de enseñanza en la modalidad blended learning para carreras de Ingeniería

Se presentan los resultados de un estudio cuali cuantitativo, con orientación prospectiva, con el objetivo de identificar variables clave para implementar un modelo educativo en la modalidad Blended Learning que favorezca la percepción de los alumnos respecto de su rendimiento académico. Se presentan los resultados del análisis estructural realizado así como también el análisis de juego de actores, los que permiten visualizar las variables estratégicas del sistema definido,- en este caso de carreras de ingeniería,- como así también el posicionamiento de los diferentes actores respecto de los posibles apoyos que eventualmente podrían dar a las acciones que se implementen en el marco de un modelo de enseñanza innovado

A Validation Study of the SSM/I Temperature Algorithm and Comparison with the CAL/VAL Land Surface Temperatures

The USAF operational cloud model, the Real-Time Nephanalysis (RTNEPH), requires infrared and visual scene scans as well as input from the Special Sensor Microwave Imager (SSM/I), featured on the Defense Meteorological Satellite Program (DMSP) polar orbiters. Additionally, SSM/I provides input to the Air Force Global Weather Center (AFGWC) surface temperature model (SFCTMP). The global surface temperatures are required for identifying which pixel of a scene is cloud and which is ground and as a first guess input to initialize NWP models. The SSM/I provides brightness temperatures sampled at four discrete: frequencies and dual polarizations to produce surface temperatures. Two algorithms are operationally available: one currently in use at AFGWC called TMPSMI, which feeds RTNEPH and SFCTMP; the other: an earlier model created by the U.S. Navy during the calibration/validation of the SSM/I sensor, aptly named the CAL/VAL temperature algorithm. Using SSM/I brightness temperatures for the CONUS from days in August and October 1996, this study runs both algorithms and compares the output with observations collected at U.S. reporting sites. The results indicate both models produce similar output, exhibiting a cold bias with respect to the observed surface temperature. Furthermore, the CAL/VAL temperatures approached the observed temperature values more closely than did the SFCTMP output

Rknots: topological analysis of knotted biopolymers with R

Motivation: Rknots is a flexible R package providing tools for the detection and characterization of topological knots in biological polymers. The package is well documented and provides a simple syntax for data import and preprocessing, structure reduction, topological analyses and 2D and 3D visualization. Remarkably, Rknots is not limited to protein knots and allows researchers from interdisciplinary fields to analyze different topological structures and to develop simple yet fully custom pipelines. Availability: Rknots is distributed under the GPL-2 license and is available from the CRAN (the Comprehensive R Archive network) at http://cran.r-project.org/web/packages/Rknots Contact: [email protected] Supplementary Information: Supplementary data are available at Bioinformatics onlin

Red Nacional de Educación: Aportes para pensar la formación en Turismo

El trabajo presenta un análisis sobre la Educación en el Sector Turismo en la Argentina, en el Espacio Europeo y Mercosur. Se analiza el Sistema Educativo en la Argentina en todos los niveles (medio y superior), en particular se hace foco en la dinámica y necesidades de la formación de Recursos Humanos para el sector Turismo. Se describen los aportes de la Red de Educación del Ministerio de Turismo de la Nación y otros dispositivos tales como, Lineamientos para la mjora de formación de Recursos Humanos en Turismo, el Sistema Argentino de Calidad en Turismo y el Plan Federal Estratégico de Turismo Sustentable PFETS 2020

El lugar del error en las producciones de los alumnos en Probabilidad y Estadística

A partir de la observación de las producciones de los alumnos, es posible observar que aquellos con muy buen desempeño académico cometen errores. Esto se debe a que la producción del error no es necesariamente falta de estudio, sino la aplicación de un “esquema cognitivo inadecuado”. Los errores tienen su génesis en el mismo proceso de aprendizaje y estos a su vez se conectan formando redes verdaderamente complejas, actuando como obstáculos que se translucen en la práctica en respuestas erróneas. Las producciones de los alumnos (exámenes parciales y trabajos prácticos) permiten indagar la aparición del error vinculándolo con el sistema de prácticas y la configuración de objetos y procesos. En el presente trabajo se indagan estas relaciones a partir de la mirada del Enfoque Ontosemiótico. Se presentan algunos resultados correspondientes al Primer Cuatrimestre de 2016 en la materia de Probabilidad y Estadística de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Lomas de Zamora