Los cantos de sirena del multiculturalismo jurídico político. La identidad cultural en la jurisprudencia de la corte constitucional

Este artículo debate las posibilidades y las restricciones generadas por el multiculturalismo jurídico en la jurisprudencia de la Corte Constitucional colombiana. El texto se fundamenta en un estudio de la jurisprudencia de esa corporación en el tema concreto de la identidadcultural. Desde el punto de vista teórico el multiculturalismo jurídico es analizado a la luz del concepto de dispositivo desarrollado en la obra de Michel Foucault y contrastado empíricamente en las prácticas discursivas de la jurisprudencia constitucional colombiana. El artículo hace parte de la investigación de tesis doctoral adelantada por el autor, en la que se explora el papel que juega el multiculturalismo jurídico político en los procesos de construcción de la justicia propia que adelantan algunos pueblos indígenas en Colombia

Priorización de genes y búsqueda de dianas terapéuticas por medio de herramientas informáticas y técnicas de aprendizaje automatizado en cáncer de mama

Programa Oficial de Doutoramento en Tecnoloxías da Información e as Comunicacións. 5032V01Tese por compendio de publicacións[Resumen] El cáncer de mama (CM) es la principal causa de muerte relacionada a neoplasias en mujeres y es el tipo de cáncer más diagnosticado a nivel mundial. CM es una enfermedad heterogénea en donde están envueltos diversos factores como alteraciones genómicas, desregulación de la expresión de proteínas, alteración de cascadas genéticas, desregulación hormonal, determinantes ambientales y etnicidad. A pesar de los grandes avances tecnológicos y científicos en los últimos años, la comprensión de los procesos moleculares, la identificación de nuevas dianas terapéuticas y la predicción de proteínas envueltas inmunoterapia, metástasis, y unión al ARN es indispensable para el desarrollo de fármacos y la aplicación de la medicina de precisión en la práctica clínica. La tesis aquí propuesta plantea el desarrollo de una estrategia consenso altamente eficiente en el reconocimiento de genes y proteínas asociadas al CM; la validación oncológica de dichos genes y proteínas priorizadas mediante la estrategia OncoOmics que consistió en el análisis de bases de datos experimentales de alta relevancia a nivel mundial; la identificación de mutaciones oncogénicas y fármacos indispensables para el desarrollo y aplicación de la medicina de precisión; y la predicción de proteínas de CM asociadas a inmunoterapia, metástasis y unión al ARN mediante diversas herramientas informáticas y métodos de inteligencia artificial. Todos los resultados se publicaron en revistas internacionales de importante factor de impacto.Abstract] Breast cancer (BC) is the leading cause of cancer-related death among women and the most commonly diagnosed cancer worldwide. BC is a heterogeneous disease where genomic alterations, protein expression deregulation, signaling pathway alterations, hormone disruption, ethnicity and environmental determinants are involved. Despite the technological and scientific advances in recent years, an understanding of molecular processes, the identification of new therapeutic targets and the prediction of proteins involved in immunotherapy, metastasis, and RNA binding is essential for drug development and application of precision medicine in clinical practice. The current thesis proposes the development of a high efficient consensus strategy in the recognition of genes and proteins associated with BC; the oncological validation of these prioritized genes and proteins using the OncoOmics strategy, which consisted of the analysis of outstanding experimental databases; the identification of oncogenic mutations and essential drugs for the development and application of precision medicine; and the prediction of BC proteins associated with immunotherapy, metastasis and RNA-binding using bioinformatics tools and artificial intelligence methods. All results were published in international journals with a significant impact factor.[Resumo] O cancro de mama (CM) é a principal causa de morte relacionada con enfermidades malignas en mulleres e é o tipo de cancro máis diagnosticado a nivel mundial. A CM é unha enfermidade heteroxénea onde interveñen varios factores, como alteracións xenómicas, desregulación da expresión proteica, alteración de cascadas xenéticas, desregulación hormonal, determinantes ambientais e etnia. A pesar dos grandes avances tecnolóxicos e científicos dos últimos anos, a comprensión dos procesos moleculares, a identificación de novas dianas terapéuticas e a predición de proteínas implicadas na inmunoterapia, metástase e unión ao ARN é fundamental para o desenvolvemento de fármacos e aplicación da medicina de precisión na práctica clínica. Esta tese propón o desenvolvemento dunha estratexia de consenso altamente eficiente no recoñecemento de xenes e proteínas asociadas a CM; a validación oncolóxica destes xenes e proteínas prioritarias mediante a estratexia OncoOmics, que consistiu na análise de bases de datos experimentais altamente relevantes en todo o mundo; a identificación de mutacións oncogénicas e fármacos esenciais para o desenvolvemento e aplicación da medicina de precisión; e a predición de proteínas CM asociadas á inmunoterapia, metástase e unión ao ARN usando diversas ferramentas informáticas e métodos de intelixencia artificial. Todos os resultados publicáronse en revistas internacionais cun importante factor de impacto

Janneth Español Casallas, Literatura y Derecho. Discursos literarios y jurídicos de la memoria histórica en Colombia y España. Bogotá D.C.: Editorial Tirant Lo Blanch y Universidad Libre, 2021, 408 págs.

Recibido: 15 de octubre del 202

Límites y posibilidades del análisis de discurso en la construcción de la subjetividad de las víctimas indígenas del conflicto armado en Colombia

Esta ponencia se ocupará entonces de presentar algunas de las dificultades, pero también de las potencias, que hemos encontrado en el análisis crítico de discurso al momento de explorar la manera como en la política pública se ha conformado la subjetividad “víctimas del conflicto pertenecientes a pueblos indígenas”, que en lo sucesivo llamaremos “víctimas indígenas”. Los textos que conforman el corpus provienen fundamentalmente de documentos institucionales, entre los cuales se destacan decisiones judiciales, decretos del poder ejecutivo, cartillas de reparación elaboradas por diferentes agencias estatales, entre otros. En esta investigación está contemplada una segunda fase en la cual se analizarán los discursos de comunidades indígenas de tres departamentos del sur de Colombia, discursos de las organizaciones no gubernamentales y de activistas defensores de derechos humanos. Por ahora se presentará únicamente resultados parciales, correspondientes al primer corpus mencionado.Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educació

Panoramas laborales para los jóvenes en Colombia

A lo largo de las últimas décadas, el gobierno Colombiano ha promovido una política pública de emprendimiento como mecanismo de mitigación del desempleo y sus consecuencias, las cuales afectan, mayoritariamente, a la población joven No obstante, esa política se ha enfocado en generar oportunidades de ingresos, y solo marginalmente, a generar empleos dignos. Esta política se ha dado en un contexto marcado por múltiples transformaciones, que podrían clasificarse en tres niveles: estructurales, como el auge de la flexibilización laboral, transnacionalización de la producción/concentración de la riqueza, crisis del sector educativo, pérdida de autonomía de los estados a manos de las instituciones financieras; transformaciones institucionales, como la ineficacia de las normas laborales y los mecanismos de vigilancia y control, los cierres, fusiones y reestructuraciones de empresas, la privatización de activos públicos, el aumento de control ejercido por las compañías privadas sobre las funciones estatales; y finalmente, transformaciones en la subjetividad de los trabajadores, quienes afectados por la inestabilidad laboral y agobiados por la incertidumbre, emprenden trayectorias líquidas (Bauman, 2007), las cuales generan la imposibilidad de proyectar la vida a largo plazo (Sennett, 2006

Predicting Thermal Adaptation by Looking Into Populations’ Genomic Past

Molecular evolution offers an insightful theory to interpret the genomic consequences of thermal adaptation to previous events of climate change beyond range shifts. However, disentangling often mixed footprints of selective and demographic processes from those due to lineage sorting, recombination rate variation, and genomic constrains is not trivial. Therefore, here we condense current and historical population genomic tools to study thermal adaptation and outline key developments (genomic prediction, machine learning) that might assist their utilization for improving forecasts of populations’ responses to thermal variation. We start by summarizing how recent thermal-driven selective and demographic responses can be inferred by coalescent methods and in turn how quantitative genetic theory offers suitable multi-trait predictions over a few generations via the breeder’s equation. We later assume that enough generations have passed as to display genomic signatures of divergent selection to thermal variation and describe how these footprints can be reconstructed using genome-wide association and selection scans or, alternatively, may be used for forward prediction over multiple generations under an infinitesimal genomic prediction model. Finally, we move deeper in time to comprehend the genomic consequences of thermal shifts at an evolutionary time scale by relying on phylogeographic approaches that allow for reticulate evolution and ecological parapatric speciation, and end by envisioning the potential of modern machine learning techniques to better inform long-term predictions. We conclude that foreseeing future thermal adaptive responses requires bridging the multiple spatial scales of historical and predictive environmental change research under modern cohesive approaches such as genomic prediction and machine learning frameworks

Are small and medium-size food industry firms profitable? Explaining differences in their performance: The case of the Valencia Region

[EN] The main aim of this study was to determine the factors that influenced profitability of companies involved in the Valencia food industry between 2006 and 2015. For this, macroeconomic, sector and company variables were the key elements used in the statistical analysis, together with their dependence on the economic cycle in indicating the present state of the sector in the Valencian Region. The panel data was obtained from the sabi data base and combined with transverse data and time series. Economic and financial profitability are both influenced by certain common factors, especially the sales margin. The higher the margin the higher the profit, although this relationship also depends on where the business company is located. Rotation of assets also contributes to raising profits in times of economic expansion. The Economic Crisis saw profits fall in 2009 and 2012, two of its worst years. Finally, differences were also found between large and small enterprises.Andrés González-Moralejo, S.; García Cortés, M.; López Miquel, JF. (2021). Are small and medium-size food industry firms profitable? Explaining differences in their performance: The case of the Valencia Region. Economia agro-alimentare / Food Economy. 23(1):1-24. https://doi.org/10.3280/ecag1-2021oa11547S12423

Comparison of algorithms for reliability-based structural optimization

El diseño de estructuras confiables requiere de herramientas robustas que permitan analizar el comportamiento del sistema sometido a variabilidad en su resistencia y cargas aplicadas. Para esto, se disponen de diversas formulaciones y algoritmos computacionales que permiten modelar el comportamiento estructural bajo incertidumbres. Bajo estos requerimientos, la metodología de diseño óptimo más popular y confiable es la optimización basada en confiabilidad (RBO, reliability based optimization), que puede implementarse a través de la combinación de modelos matemáticos o computacionales de alta fidelidad, e.g. modelos de elementos finitos, métodos eficientes y precisos de estimación de la confiabilidad, y algoritmos eficientes y eficaces de optimización en ingeniería. La mayoría de aplicaciones de RBO para optimización estructural cuenta con los últimos desarrollos de técnicas computacionales eficientes para simulación y cálculo de confiabilidad, sin embargo, a pesar de que existe una gran variedad de métodos de optimización, generalmente no realizan una selección del algoritmo de optimización más apropiado para cada aplicación. En este contexto, la contribución principal de este artículo es la realización de un estudio comparativo del desempeño computacional de algoritmos de optimización aplicados en optimización estructural por RBO. El estudio realizado comparó el desempeño numérico de algoritmos de optimización en tres problemas. Los algoritmos comparados corresponden a algoritmos basados en derivadas, algoritmos de búsqueda directa, y algoritmos bioinspirados; incluyendo los algoritmos más representativos de cada categoría. Los resultados del estudio comparativo señalan ventajas y desventajas del uso de los diferentes tipos de algoritmos y permiten concluir sobre los criterios que deben considerarse para la selección de un algoritmo que favorezca el rendimiento computacional.The design of reliable structures requires robust tools that allow the analysis of the behavior of the system subject to variability in its resistance and applied loads. For this, there are several formulations and computational algorithms that enable to model the structural behavior under uncertainties. Under these requirements, the most popular and reliable optimum design methodology is the reliability based optimization (RBO), which should be implemented through the combination of high fidelity mathematical or computational models, e.g. finite element models, efficient and accurate reliability estimation methods, and efficient and effective engineering optimization algorithms. Most RBO applications for structural optimization has the latest developments in efficient computational techniques for simulation and reliability calculations, however, although a variety of optimization methods exist, they generally do not perform a selection of the optimization algorithm more appropriate for each application. In this context, the main contribution of this article is the performing of a comparative study of the computational performance of optimization algorithms applied in structural optimization by RBO. The study compared the numerical performance of optimization algorithms in three problems. Compared algorithms correspond to derivative based algorithms, direct search algorithms, and bioinspired algorithms; including the most representative algorithms of each category. The results of the comparative study point out advantages and disadvantages of the use of the different types of algorithms and allow to conclude on the criteria that must be considered for the choice of an algorithm that favors the computational performance.Peer Reviewe

Competing roles of DNA end resection and non-homologous end joining functions in the repair of replication-born double-strand breaks by sister-chromatid recombination

While regulating the choice between homologous recombination and non-homologous end joining (NHEJ) as mechanisms of double-strand break (DSB) repair is exerted at several steps, the key step is DNA end resection, which in Saccharomyces cerevisiae is controlled by the MRX complex and the Sgs1 DNA helicase or the Sae2 and Exo1 nucleases. To assay the role of DNA resection in sister-chromatid recombination (SCR) as the major repair mechanism of spontaneous DSBs, we used a circular minichromosome system for the repair of replication-born DSBs by SCR in yeast. We provide evidence that MRX, particularly its Mre11 nuclease activity, and Sae2 are required for SCR-mediated repair of DSBs. The phenotype of nuclease-deficient MRX mutants is suppressed by ablation of Yku70 or overexpression of Exo1, suggesting a competition between NHEJ and resection factors for DNA ends arising during replication. In addition, we observe partially redundant roles for Sgs1 and Exo1 in SCR, with a more prominent role for Sgs1. Using human U2OS cells, we also show that the competitive nature of these reactions is likely evolutionarily conserved. These results further our understanding of the role of DNA resection in repair of replication-born DSBs revealing unanticipated differences between these events and repair of enzymatically induced DSBs.Ministerio de Ciencia e Innovación BFU2006-05260, BFU2010-16372, CSD2007-015, SAF2010-21017, SAF2010-14877Junta de Andalucía BIO102, CVI4567European Community’s Seventh Framework Programme HEALTH-F2-2010-259893Cancer Research UK C6/A11224, C6946/A14492Wellcome Trust 09209

Drugs Repurposing Using QSAR, Docking and Molecular Dynamics for Possible Inhibitors of the SARS-CoV-2 Mpro Protease

[Abstract] Wuhan, China was the epicenter of the first zoonotic transmission of the severe acute respiratory syndrome coronavirus clade 2 (SARS-CoV-2) in December 2019 and it is the causative agent of the novel human coronavirus disease 2019 (COVID-19). Almost from the beginning of the COVID-19 outbreak several attempts were made to predict possible drugs capable of inhibiting the virus replication. In the present work a drug repurposing study is performed to identify potential SARS-CoV-2 protease inhibitors. We created a Quantitative Structure–Activity Relationship (QSAR) model based on a machine learning strategy using hundreds of inhibitor molecules of the main protease (Mpro) of the SARS-CoV coronavirus. The QSAR model was used for virtual screening of a large list of drugs from the DrugBank database. The best 20 candidates were then evaluated in-silico against the Mpro of SARS-CoV-2 by using docking and molecular dynamics analyses. Docking was done by using the Gold software, and the free energies of binding were predicted with the MM-PBSA method as implemented in AMBER. Our results indicate that levothyroxine, amobarbital and ABP-700 are the best potential inhibitors of the SARS-CoV-2 virus through their binding to the Mpro enzyme. Five other compounds showed also a negative but small free energy of binding: nikethamide, nifurtimox, rebimastat, apomine and rebastinib.Universidad de Las Américas (Quito, Ecuador); BIO.TPA.20.03Instituto de Salud Carlos III; PI17/01826Xunta de Galicia; ED431C 2018/4