Data augmentation using generative adversarial network for gastrointestinal parasite microscopy image classification

Las enfermedades parasitarias gastrointestinales representan un problema latente en los países en desarrollo; es necesario crear herramientas de apoyo para el diagnóstico médico de estas enfermedades, se requiere automatizar tareas como la clasificación de muestras de los parásitos causantes obtenidas a través del microscopio utilizando métodos como el aprendizaje profundo. Sin embargo, estos métodos requieren grandes cantidades de datos. Actualmente, la recolección de estas imágenes representa un procedimiento complejo, importante consumo de recursos y largos períodos. Por tanto, es necesario proponer una solución computacional a este problema. En este trabajo se presenta un enfoque para generar conjuntos de imágenes sintéticas de 8 especies de parásitos, utilizando Redes Generativas Adversarias Convolucionales Profundas (DCGAN). Además, buscando mejores resultados, se aplicaron técnicas de mejora de imagen. Estos conjuntos de datos sintéticos (SD) fueron evaluados en una serie de combinaciones con los conjuntos de datos reales (RD) utilizando la tarea de clasificación, donde la mayor exactitud se obtuvo con el modelo Resnet50 pre-entrenado (99,2%), mostrando que el aumento de la RD con SD obtenido de DCGAN ayuda a lograr una mayor exactitud

Evaluación de la citotoxicidad y cuantificación del ácido úsnico de los extractos acuosos y etanólicos al 70% de dos especies de líquenes (Usnea sp. y Ramalina) de la comunidad de Pacca, distrito de Anta-Cusco

El objetivo de esta investigación fue evaluar la citotoxicidad en bioensayos y cuantificación el ácido úsnico de los extractos acuosos y etanólicos al 70% de dos especies de líquenes (Usnea sp. y Ramalina). Se realizó la recolección e identificación por el herbario Vargas de las dos especies de líquenes. En el bioensayo de Artemia salina se observó un efecto citotóxico extremadamente tóxicos con una CL50 (Concentración Letal Media) de 18.702 ppm para el extracto acuoso y para el extracto etanólico de 0.109 de la Ramalina y para la Usnea con un extracto acuoso de CL50 es de 0.962 ppm y para un extracto etanólico de 0.359 ppm. Así mismo se realizó estudios de los efectos tóxicos que puedan generar los líquenes Usnea spp y Ramalina tanto en extractos acuosos y etanólicos con unos organismos específicos como son la lechuga de semilla (Lactuca sativa), Beterraga (Beta vulgaris) y Rabanito (Raphanus sativa) por medio de algunos ensayos en donde se obtuvo una CL50 (Concentración Letal Media) de 176.645 ppm para Lactuca sativa, 509,320 para Beta vulgaris y 362,266 para Raphanus sativus con el extracto acuoso de la Ramalina y para el extracto acuoso de la Usnea se obtuvo una CL50. En conclusión, los resultados muestran que los extractos acuoso y etanólico al 70% tienen un gran potencial de actividad antiproliferativa y citotóxica, pero estas pueden incrementar a dosis altas y a una larga duración, por ende, los datos sugieren que los liques se pueden considerar seguro cuando se hace uso de pequeñas dosis

The MIntAct project—IntAct as a common curation platform for 11 molecular interaction databases

IntAct (freely available at http://www.ebi.ac.uk/intact) is an open-source, open data molecular interaction database populated by data either curated from the literature or from direct data depositions. IntAct has developed a sophisticated web-based curation tool, capable of supporting both IMEx- and MIMIx-level curation. This tool is now utilized by multiple additional curation teams, all of whom annotate data directly into the IntAct database. Members of the IntAct team supply appropriate levels of training, perform quality control on entries and take responsibility for long-term data maintenance. Recently, the MINT and IntAct databases decided to merge their separate efforts to make optimal use of limited developer resources and maximize the curation output. All data manually curated by the MINT curators have been moved into the IntAct database at EMBL-EBI and are merged with the existing IntAct dataset. Both IntAct and MINT are active contributors to the IMEx consortium (http://www.imexconsortium.org