Fragmentación primaria en la combustión en lecho fluidizado de pellets de serrín

Parece ser que La combustión en lecho fluidizado tiene buenas perspectivas dentro de las opciones tecnológicas para la generación de energía a partir de un combustible, dada su flexibilidad respecto a los combustibles a emplear como sus posibilidades de operación limpia y eficiente, junto a la posibilidad de cambio de escala. En este artículo se exponen los resultados alcanzados a escala de planta piloto en el funcionamiento de un reactor de lecho fluidizado en la combustión de pellets de serrín con vistas a su aplicación en el aprovechamiento de los residuos sólidos en el proceso de producción de bioetanol de lignocelulósicos

Big Data Supervised Pairwise Ortholog Detection in Yeasts

Ortholog are genes in different species, evolving from a common ancestor. Ortholog detection is essential to study phylogenies and to predict the function of unknown genes. The scalability of gene (or protein) pairwise comparisons and that of the classification process constitutes a challenge due to the ever-increasing amount of sequenced genomes. Ortholog detection algorithms, just based on sequence similarity, tend to fail in classification, specifically, in Saccharomycete yeasts with rampant paralogies and gene losses. In this book chapter, a new classification approach has been proposed based on the combination of pairwise similarity measures in a decision system that consider the extreme imbalance between ortholog and non-ortholog pairs. Some new gene pair similarity measures are defined based on protein physicochemical profiles, gene pair membership to conserved regions in related genomes, and protein lengths. The efficiency and scalability of the calculation of these measures are analyzed to propose its implementation for big data. In conclusion, evaluated supervised algorithms that manage big and imbalanced data showed high effectiveness in Saccharomycete yeast genomes

Inclusión en Weka de filtros basados en conjuntos aproximados para bases desbalanceadas

El problema de desbalance en la clasificación se presenta en conjuntos de datos que tienen una cantidad grande de datos de cierto tipo (clase mayoritaria), mientras que el número de datos del tipo contrario es considerablemente menor (clase minoritaria). En este artículo se hace un breve resumen de la teoría de conjuntos aproximados basados en relaciones de similitud para su utilización en la implementación en Weka de tres filtros para tratar el problema de desbalance de clases. Luego se realiza un análisis de los resultados en dos conjuntos de datos para probar su validación, obteniéndose resultados satisfactorios

Inclusión en Weka de filtros basados en conjuntos aproximados para bases desbalanceadas (Inclusion of filters in Weka based in rough sets for imbalanced bases)

Spanish abstract. El problema de desbalance en la clasificación se presenta en conjuntos de datos que tienen una cantidad grande de datos de cierto tipo (clase mayoritaria), mientras que el número de datos del tipo contrario es considerablemente menor (clase minoritaria). En este artículo se hace un breve resumen de la teoría de conjuntos aproximados basados en relaciones de similitud para su utilización en la implementación en Weka de tres filtros para tratar el problema de desbalance de clases. Luego se realiza un análisis de los resultados en dos conjuntos de datos para probar su validación, obteniéndose resultados satisfactorios. English abstract The class imbalance problem is shown in datasets which have a great amount of data of a certain type (majority class), whilst in the case of the contrary data type it is considerably less (minority class). In this paper, a brief summary of the rough set theory is made based in similarity relations for its use on three filters Weka for class imbalance management. Finally, an analysis of the results in both sets of data is made in order to prove its validation, obtaining satisfying results

Inclusión en Weka de filtros basados en conjuntos aproximados para bases desbalanceadas (Inclusion of filters in Weka based in rough sets for imbalanced bases)

El problema de desbalance en la clasificación se presenta en conjuntos de datos que tienen una cantidad grande de datos de cierto tipo (clase mayoritaria), mientras que el número de datos del tipo contrario es considerablemente menor (clase minoritaria). En este artículo se hace un breve resumen de la teoría de conjuntos aproximados basados en relaciones de similitud para su utilización en la implementación en Weka de tres filtros para tratar el problema de desbalance de clases. Luego se realiza un análisis de los resultados en dos conjuntos de datos para probar su validación, obteniéndose resultados satisfactorios.English abstractThe class imbalance problem is shown in datasets which have a great amount of data of a certain type (majority class), whilst in the case of the contrary data type it is considerably less (minority class). In this paper, a brief summary of the rough set theory is made based in similarity relations for its use on three filters Weka for class imbalance management. Finally, an analysis of the results in both sets of data is made in order to prove its validation, obtaining satisfying results

Emerging Computational Approaches for Antimicrobial Peptide Discovery

In the last two decades many reports have addressed the application of artificial intelligence (AI) in the search and design of antimicrobial peptides (AMPs). AI has been represented by machine learning (ML) algorithms that use sequence-based features for the discovery of new peptidic scaffolds with promising biological activity. From AI perspective, evolutionary algorithms have been also applied to the rational generation of peptide libraries aimed at the optimization/design of AMPs. However, the literature has scarcely dedicated to other emerging non-conventional in silico approaches for the search/design of such bioactive peptides. Thus, the first motivation here is to bring up some non-standard peptide features that have been used to build classical ML predictive models. Secondly, it is valuable to highlight emerging ML algorithms and alternative computational tools to predict/design AMPs as well as to explore their chemical space. Another point worthy of mention is the recent application of evolutionary algorithms that actually simulate sequence evolution to both the generation of diversity-oriented peptide libraries and the optimization of hit peptides. Last but not least, included here some new considerations in proteogenomic analyses currently incorporated into the computational workflow for unravelling AMPs in natural sources

Algunas aplicaciones de la estructura booleana del código genético

Las estructuras boolenas del código genético constituyen modelos matemáticos minimales y muy simplificados que nos ayudan a comprender mejor la lógica subyacente del código genético. Más específicamente, estas estructuras reflejan una fuerte conexión entre los órdenes del código genético y las propiedades físico-químicas de los aminoácidos. En este artículo presentamos dos aplicaciones de esta estructura algebraica en problemas típicos de Bioinformática. El primer es el de la clasificación de las mutaciones de una proteína dada. El siguiente es un caso particular del problema de predicción de estructura secundaria. Usamos además técnicas estadísticas y de inteligencia artificial en la solución de ellos