Reconocimiento de objetos en imágenes: su aplicación a la identificación de especies de serpientes

El reconocimiento de objetos en una imagen es una de las tareas centrales de la visión por computadora y tiene por finalidad encontrar e identificar los elementos presentes en dicha imagen. Esta tesina toma como objetos de estudio a las distintas especies de serpientes de la provincia de Buenos Aires y en especial a las correspondientes al partido de La Plata. El objetivo particular es desarrollar e implementar un algoritmo capaz de identificar la especie a la que pertenece una serpiente a partir de la imagen de un ejemplar. El uso de la aplicación hará tomar conciencia de la importancia de las serpientes para el medio ambiente, ya que obligará al usuario a informarse sobre las especies que vea.Asesor profesional: Luis GiambellucaFacultad de Informátic

Second-generation nitazoxanide derivatives: thiazolides are effective inhibitors of the influenza A virus

Aim: The only small molecule drugs currently available for treatment of influenza A virus (IAV) are M2 ion channel blockers and sialidase inhibitors. The prototype thiazolide, nitazoxanide, has successfully completed Phase III clinical trials against acute uncomplicated influenza. Results: We report the activity of seventeen thiazolide analogs against A/PuertoRico/8/1934(H1N1), a laboratory-adapted strain of the H1N1 subtype of IAV, in a cell culture-based assay. A total of eight analogs showed IC50s in the range of 0.14–5.0 μM. Additionally a quantitative structure–property relationship study showed high correlation between experimental and predicted activity based on a molecular descriptor set. Conclusion: A range of thiazolides show useful activity against an H1N1 strain of IAV. Further evaluation of these molecules as potential new small molecule therapies is justified

Herramienta informática para la identificación de especies de serpientes bonaerenses

Sin bien las serpientes juegan un papel importante en el control de ciertas plagas se considera que deben ser matadas con celeridad ya que sólo pueden causar problemas. Afortunadamente, en la actualidad, se comenzó a rever esa postura, dándole a las serpientes un rol mucho más racional, considerándolas como un grupo mas junto con otras especies que conforman a un ecosistema. El desarrollo de este proyecto busca resguardar las distintas especies de serpientes la Provincia de Buenos Aires y en particular las del partido de La Plata, así como concientizar y educar a los usuarios sobre los distintos ofidios que habitan la zona. Resultará de suma utilidad para aquellas personas que desempeñen un rol tanto en la salud (salitas de primeros auxilios, hospitales) o de seguridad (bomberos, policías); grupos que muchas veces deben decidir qué hacer con un ejemplar hallado en un ámbito no esperado o qué medidas tomar respecto a una persona posiblemente intoxicada por una mordedura. El desarrollo realizado corresponde a una aplicación informática que a partir de la foto de un ejemplar posee la capacidad de informar a que especie corresponde junto con su grado de peligrosidad. El proceso inicia con la captura de la imagen de un ejemplar de serpiente. Una vez cargada la foto, el sistema identifica las zonas de la imagen con mayor información  las cuales generalmente se relacionan con el color, la textura y el diseño de las manchas del animal. Utilizando esta información del ejemplar se lo compara con una base de datos en la que constan las distintas especies presentes en la zona para determinar de qué tipo se trata. Como devolución, el usuario recibirá un resumen detallado sobre las particularidades de ese animal y cuál es su riesgo sanitario junto con el grado de acierto (credibilidad de la respuesta). La implementación de este desarrollo requirió del estudio y análisis de distintos mecanismos y técnicas para el reconocimiento de objetos presentes en una imagen. El énfasis estuvo puesto en los aspectos relacionados con la detección de patrones que distingan unívocamente a un objeto en particular. Se examinaron con detalle aquellas partes que describen a un objeto para su posterior selección y adaptación a un modelo de datos. Esta información, además de haber sido utilizada como fuente de aprendizaje para el sistema a implementar, brinda  la posibilidad a otros investigadores de contar con imágenes de serpientes de la región para desarrollar y probar sus propias estrategias. Este trabajo contó con el asesoramiento de profesionales del CEPAVE, especialistas en la temática, quienes se encuentran profundamente comprometidos con la conservación de las serpientes. El aporte concreto de toda esta investigación consiste en una aplicación capaz de reconocer un número de especies de serpientes bonaerenses. Si bien existen soluciones equivalentes para otros tipos de organismos, como por ejemplo plantas, otras especies animales, etc. esta es la primera aplicación dedicada a esta temática a ejemplares de la zona

Software for the identification of species of snakes from Buenos Aires Province

Sin bien las serpientes cumplen una actividad de relevancia en el control de ciertas plagas, se considera que deben ser eliminadas con celeridad, ya que sólo pueden causar problemas a la población. Afortunadamente, en la actualidad, se comenzó a rever esa postura, dándole a las serpientes un rol mucho más racional, considerándolas como otro grupo que conforma un ecosistema. El desarrollo de este proyecto busca resguardar las distintas especies de serpientes de la Provincia de Buenos Aires y en particular las del partido de La Plata, así como concientizar y educar a los usuarios sobre los distintos ofidios que habitan la zona.Resultará de suma utilidad para aquellas personas que desempeñen un rol tanto en la salud (salas de primeros auxilios, hospitales) o de seguridad (bomberos, policías); grupos que muchas veces deben decidir qué hacer con un ejemplar hallado en un ámbito no esperado o qué medidas tomar respecto a una persona posiblemente intoxicada por una mordedura.El desarrollo realizado corresponde a una aplicación informática que, a partir de la foto de un ejemplar, posee la capacidad de informar a qué especie corresponde junto con su grado de peligrosidad. El proceso inicia con la captura de la imagen de un ejemplar de serpiente. Una vez cargada la foto, el sistema identifica las zonas de la imagen con mayor información, las cuales, generalmente, se relacionan con el color, la textura y el diseño de las manchas del animal. Esta información del ejemplar se la compara con una base de datos formada por las distintas especies presentes en la zona, para determinar de qué tipo de especie de serpiente se trata.Como devolución, el usuario recibe un resumen detallado sobre las particularidades de ese animal y cuál es su riesgo sanitario, junto con el grado de acierto (credibilidad de la respuesta).Si bien existen soluciones equivalentes para otros tipos de organismos, como por ejemplo plantas, y otras especies animales, esta es la primera aplicación dedicada a esta temática acerca de ejemplares de la zona.Although snakes have an important role in the control of certain pests it is considered that they should be eliminated quickly because they can only cause problems to people. Fortunately, at present, this position has begun to be reviewed, giving snakes a much more rational role, considering them as another group among other species that conform an ecosystem. The development of this project aims to protect the various species of snakes in Province of Buenos Aires and in particular those of La Plata district, as well as to raise awareness and educate users about the different ophidians that inhabit the area. It will be extremely useful for those who play a role in health (first aid rooms, hospitals) or safety (firefighters, police); groups that often have to decide what to do with a specimen found in an unexpected environment or how to proceed when a person is poisoned by a bite. The development carried out corresponds to a computer application that starting with a photograph of a specimen can inform the species to which they belong and its degree of danger. The process begins with the capture of the image of a snake specimen. Once the photograph is uploaded, the system identifies areas of the image with relevant information, which are generally related to the color, texture and design of the animal's spots. Using this information, the specimen is compared with a database formed by different species present in the area, to determine its type. In response, the user receives a detailed summary of the particularities of that animal, its health risk and the degree of success (credibility of the response). Although there are equivalent solutions for other types of organisms, such as plants and other animal species, this is the first application dedicated to this subject to specimens from the area.Fil: La Frazia, Luciano. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática; ArgentinaFil: Lanzarini, Laura Cristina. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática. Instituto de Investigación en Informática Lidi; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata; ArgentinaFil: Estrebou, César Armando. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática. Instituto de Investigación en Informática Lidi; ArgentinaFil: Giambelluca, Luis Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Centro de Estudios Parasitológicos y de Vectores. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Naturales y Museo. Centro de Estudios Parasitológicos y de Vectores; Argentin

Aprendizaje automático: aplicaciones en visión por computadora

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de reconocimiento de patrones en imágenes y video, utilizando técnicas de Aprendizaje Automático. El trabajo presentado describe diferentes casos de aplicación en visión por computador de técnicas tanto supervisadas como no supervisadas. Uno de los principales problemas desarrollados es el reconocimiento de lengua de señas. Este es un caso que presenta diversas aristas a atacar como el reconocimiento del intérprete, la segmentación de manos, la clasificación de diferentes configuraciones y de un gesto dinámico, entre otros problemas. Con respecto a la segmentación de manos se realizaron diferentes trabajos, tanto utilizando marcadores de colores, redes neuronales capaces de reconocer el color de la piel de una persona, como así también redes convolucionales. Por otro lado, para llevar a cabo la clasificación de diferentes gestos dinámicos, incluyendo la lengua de señas, se realizó un clasificador dinámico capaz de identificar acciones humanas que faciliten la interfaz hombre/máquina. En el área del procesamiento de video se está comenzando a investigar sobre detectores de peatones y automóviles para utilizar con cámaras instaladas en la vía pública. Adicionalmente, se están realizando trabajos de clasificación de imágenes de especies de serpientes utilizando técnicas clásicas del aprendizaje automático

Aprendizaje automático: aplicaciones en visión por computadora

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de reconocimiento de patrones en imágenes y video, utilizando técnicas de Aprendizaje Automático. El trabajo presentado describe diferentes casos de aplicación en visión por computador de técnicas tanto supervisadas como no supervisadas. Uno de los principales problemas desarrollados es el reconocimiento de lengua de señas. Este es un caso que presenta diversas aristas a atacar como el reconocimiento del intérprete, la segmentación de manos, la clasificación de diferentes configuraciones y de un gesto dinámico, entre otros problemas. Con respecto a la segmentación de manos se realizaron diferentes trabajos, tanto utilizando marcadores de colores, redes neuronales capaces de reconocer el color de la piel de una persona, como así también redes convolucionales. Por otro lado, para llevar a cabo la clasificación de diferentes gestos dinámicos, incluyendo la lengua de señas, se realizó un clasificador dinámico capaz de identificar acciones humanas que faciliten la interfaz hombre/máquina. En el área del procesamiento de video se está comenzando a investigar sobre detectores de peatones y automóviles para utilizar con cámaras instaladas en la vía pública. Adicionalmente, se están realizando trabajos de clasificación de imágenes de especies de serpientes utilizando técnicas clásicas del aprendizaje automático.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Aprendizaje automático: aplicaciones en visión por computadora

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de reconocimiento de patrones en imágenes y video, utilizando técnicas de Aprendizaje Automático. El trabajo presentado describe diferentes casos de aplicación en visión por computador de técnicas tanto supervisadas como no supervisadas. Uno de los principales problemas desarrollados es el reconocimiento de lengua de señas. Este es un caso que presenta diversas aristas a atacar como el reconocimiento del intérprete, la segmentación de manos, la clasificación de diferentes configuraciones y de un gesto dinámico, entre otros problemas. Con respecto a la segmentación de manos se realizaron diferentes trabajos, tanto utilizando marcadores de colores, redes neuronales capaces de reconocer el color de la piel de una persona, como así también redes convolucionales. Por otro lado, para llevar a cabo la clasificación de diferentes gestos dinámicos, incluyendo la lengua de señas, se realizó un clasificador dinámico capaz de identificar acciones humanas que faciliten la interfaz hombre/máquina. En el área del procesamiento de video se está comenzando a investigar sobre detectores de peatones y automóviles para utilizar con cámaras instaladas en la vía pública. Adicionalmente, se están realizando trabajos de clasificación de imágenes de especies de serpientes utilizando técnicas clásicas del aprendizaje automático.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Aprendizaje automático: aplicaciones en visión por computadora

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de reconocimiento de patrones en imágenes y video, utilizando técnicas de Aprendizaje Automático. El trabajo presentado describe diferentes casos de aplicación en visión por computador de técnicas tanto supervisadas como no supervisadas. Uno de los principales problemas desarrollados es el reconocimiento de lengua de señas. Este es un caso que presenta diversas aristas a atacar como el reconocimiento del intérprete, la segmentación de manos, la clasificación de diferentes configuraciones y de un gesto dinámico, entre otros problemas. Con respecto a la segmentación de manos se realizaron diferentes trabajos, tanto utilizando marcadores de colores, redes neuronales capaces de reconocer el color de la piel de una persona, como así también redes convolucionales. Por otro lado, para llevar a cabo la clasificación de diferentes gestos dinámicos, incluyendo la lengua de señas, se realizó un clasificador dinámico capaz de identificar acciones humanas que faciliten la interfaz hombre/máquina. En el área del procesamiento de video se está comenzando a investigar sobre detectores de peatones y automóviles para utilizar con cámaras instaladas en la vía pública. Adicionalmente, se están realizando trabajos de clasificación de imágenes de especies de serpientes utilizando técnicas clásicas del aprendizaje automático.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Molecular and Structural Aspects of Clinically Relevant Mutations of SARS-CoV-2 RNA-Dependent RNA Polymerase in Remdesivir-Treated Patients

(1) Background: SARS-CoV-2 RNA-dependent RNA polymerase (RdRp) is a promising therapeutic target to fight COVID-19, and many RdRp inhibitors nucleotide/nucleoside analogs, such as remdesivir, have been identified or are in clinical studies. However, the appearance of resistant mutations could reduce their efficacy. In the present work, we structurally evaluated the impact of RdRp mutations found at baseline in 39 patients treated with remdesivir and associated with a different degree of antiviral response in vivo. (2) Methods: A refined bioinformatics approach was applied to assign SARS-CoV-2 clade and lineage, and to define RdRp mutational profiles. In line with such a method, the same mutations were built and analyzed by combining docking and thermodynamics evaluations with both molecular dynamics and representative pharmacophore models. (3) Results: Clinical studies revealed that patients bearing the most prevalent triple mutant P323L+671S+M899I, which was present in 41% of patients, or the more complex mutational profile P323L+G671S+L838I+D738Y+K91E, which was found with a prevalence of 2.6%, showed a delayed reduced response to remdesivir, as confirmed by the increase in SARS-CoV-2 viral load and by a reduced theoretical binding affinity versus RdRp ( Delta Gbind(WT) = 122.70 kcal/mol; Delta Gbind(P323L+ 671S+M899I) = 84.78 kcal/mol; Delta Gbind(P323L+ G671S+L838I+D738Y+K91E) = 96.74 kcal/mol). Combined computational approaches helped to rationalize such clinical observations, offering a mechanistic understanding of the allosteric effects of mutants on the global motions of the viral RNA synthesis machine and in the changes of the interactions patterns of remdesivir during its binding

Proteasomal protein degradation: adaptation of cellular proteolysis with impact on virus-and cytokine-mediated damage of heart tissue during myocarditis

Viral myocarditis is an inflammation of the heart muscle triggered by direct virus-induced cytolysis and immune response mechanisms with most severe consequences during early childhood. Acute and long-term manifestation of damaged heart tissue and disturbances of cardiac performance involve virus-triggered adverse activation of the immune response and both immunopathology, as well as, autoimmunity account for such immune-destructive processes. It is a matter of ongoing debate to what extent subclinical virus infection contributes to the debilitating sequela of the acute disease. In this review, we conceptualize the many functions of the proteasome in viral myocarditis and discuss the adaptation of this multi-catalytic protease complex together with its implications on the course of disease. Inhibition of proteasome function is already highly relevant as a strategy in treating various malignancies. However, cardiotoxicity and immune-related adverse effects have proven significant hurdles, representative of the target's wide-ranging functions. Thus, we further discuss the molecular details of proteasome-mediated activity of the immune response for virus-mediated inflammatory heart disease. We summarize how the spatiotemporal flexibility of the proteasome might be tackled for therapeutic purposes aiming to mitigate virus-mediated adverse activation of the immune response in the heart