Mitochondrial DNA markers to identify commercial spiny lobster species (Panulirus spp.) from the Pacific coast of Mexico: an application on phyllosoma larvae

Molecular markers based on mitochondrial DNA (mtDNA) are extensively used to study genetic relationships. mtDNA has been used in phylogenetic studies to understand the evolutionary history of species because it is maternally inherited and is not subject to genetic recombination (Gyllensten et al., 1991). The high mutation rate of mtDNA makes it a useful tool for differentiating between closely related species (Brown et al., 1979)—a tool that is especially important when significant variations occur between species, but not within species (Hill et al., 2001; Blair et al., 2006; Chow et al., 2006a)

Combining Contemporary and Paleoecological Perspectives for Estimating Forest Resilience

In the face of dramatic climate change and human pressure acting on remaining forest areas across tropical, temperate and boreal biomes, there has emerged a coordinated effort to identify and protect forests that are currently considered “intact”. These forests are hypothesized to be more resilient to future abiotic perturbations than fragmented or degraded forests, and therefore, will provide more reliable carbon storage and/or biodiversity services into an uncertain future. Research in the fields of contemporary and paleoecology can offer valuable insights to enhance our ability to assess resilience of forests and whether these would be comparable across forest biomes. Contemporary ecological monitoring has been able to capture processes acting over the short-to-medium term, while paleoecological methods allow us to derive insights of the long-term processes affecting forest dynamics. Recent efforts to both identify intact forests, based on area definitions, and assess vegetation climate sensitivity globally have relied on satellite imagery analysis for the time period 2000–2013. In this paper, we compare these published datasets and do find that on average intact forests in boreal and tropical biomes are less sensitive to temperature and water availability, respectively; however, the patterns are less clear within biomes (e.g., across continents). By taking a longer perspective, through paleoecology, we present several studies that show a range of forest responses to past climatic and human disturbance, suggesting that short-term trends may not be reliable predictors of long-term resilience. We highlight that few contemporary and paleoecology studies have considered forest area when assessing resilience and those that have did find that smaller forest areas exhibited greater dynamism in species composition, which could be a proxy for declining resilience. Climatic conditions in the Anthropocene will be pushing forest systems across biomes into novel climates very rapidly and with current knowledge it is difficult to predict how forests will react in the immediate term, which is the most relevant timeframe for global efforts to reduce carbon emissions

Análisis de la flota sardinera-anchovetera del noroeste de México

Tesis (Maestría en Ciencias con Especialidad en Pesquerías), Instituto Politécnico Nacional, CICIMAR, 1988, 1 archivo PDF, (109 páginas). tesis.ipn.m

Lunar phase and catch success of the striped marlin (Tetrapturus audax) in sport fishing at Los Cabos, Baja California Sur, Mexico

The influence of the lunar phases on the catch-per-unit effort (CPUE) of the striped marlin (Tetrapturus audax) captured by the Cabo San Lucas, Baja California Sur, Mexico sport-fishing fleet from October 1987 to June 1989 was analyzed. The information is from 3 377 fishing trips by 13 vessels that represent about 10 % of the fleet. The analysis of the CPUE showed a maximum in January 1988 and a minimum in February 1989. Taking into account the knowledge of the factors that had influence on the fishing success is important in the resource management. No significant difference during the full moon compared with results during other lunar phases was found.Se analizó la influencia de las fases lunares sobre la captura por unidad de esfuerzo en el marlín rayado (Tetraptus audax) capturado por la flota deportiva en Cabo San Lucas, Baja California Sur, desde octubre de 1987 a junio de 1989. La información de 3377 viajes de pesca por 13 embarcaciones que representan cerca de un 10% de la flota. El análisis mostró un máximo en enero de 1988 y un mínimo en febrero de 1989. Tomar en consideración el conocimiento de los factores que tuvieron influencia en el éxito en la pesca es importante en el manejo de los recursos. No se encontró diferencias significativas durante la luna llena comparado con los resultados obtenidos durante las otras fases de la luna

Cómputo paralelo para la resolución de la multiplicación de matrices de gran tamaño

La multiplicación se define dadas dos matrices A y B, se dicen multiplicables si el número de columnas de A coincide con el número de filas de B. En la nueva matriz C, los elementos Cij parten del producto que se obtiene multiplicando cada elemento de la fila i de la matriz A por cada elemento de la columna j de la matriz B y sumándolos. Cabe destacar que a medida que aumenta el tamaño de las matrices el volumen de cómputo también aumenta considerablemente.Nuestro objetivo con ésta investigación es poder determinar la forma más eficiente para realizar multiplicaciones de matrices de gran volumen, cálculos que son de gran utilidad en diversas áreas con en aplicaciones tales como resolución de sistemas de ecuaciones de muchas variables, cálculo numérico, y actualmente también utilizada con frecuencia en el cálculo de microarrays, en el área de la bioinformática. Para este estudio comparativo, se propone desarrollar dos algoritmos: uno que aproveche la capacidad de cómputo de un cluster de computadoras parte del Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido (LICPaD) ubicado en la UTN-FRM, y otro algoritmo cuya ejecución sea secuencial. Una vez desarrollados, procederemos a realizar una serie de pruebas con matrices de distintos tamaños y con distinta cantidad de nodos.Para concluir, luego de obtenidos los resultados de tiempos de cálculo para cada experimento podremos realizar un análisis de métricas como el Speedup, la Eficiencia, el Balanceo de Carga, etc., y en base a ellos determinar en qué medida o en qué casos el cómputo paralelo resulta la forma más conveniente y/o eficiente para este cálculo, y también implementar mejoras y optimizaciones en los algoritmos utilizados.Fil: Díaz Acevedo, Karvin. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; ArgentinaFil: Ponce de León, Alejo G.. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; ArgentinaFil: Caymes Scutari, Paola Guadalupe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; ArgentinaFil: Bianchini, German. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; ArgentinaCongreso de Investigaciones y Desarrollo en Tecnología y CienciaVilla MaríaArgentinaUniversidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Villa María. Secretaría de Ciencia, Tecnología y Posgrad

Cálculo paralelo para la multiplicación de matrices

La utilización de la multiplicación de matrices toma un alto grado de importancia en aplicaciones tales como resolución de sistemas de ecuaciones de muchas variables, cálculo numérico y también actualmente se utiliza mucho en el cálculo de microarrays, en el área de bioinformática. En este proyecto nos enfocamos en el uso de algoritmos para realizar dicha operación a fin de aplicar el concepto de paralelismo y así conseguir mayores velocidades en el proceso de resolución. Además, se evaluarán los métodos de balanceo de carga con el objetivo de comparar eficiencia entre diversos códigos y el incremento de velocidad con la utilización del sistema paralelo (Speedup).Fil: Ponce de León, Alejandro. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; ArgentinaFil: Díaz Acevedo, Karvin. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; ArgentinaFil: Chirino, Pamela. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; ArgentinaFil: Galdamez, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; ArgentinaFil: Caymes Scutari, Paola Guadalupe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; ArgentinaFil: Bianchini, German. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; ArgentinaXXIII Edición del Workshop de Investigadores en Ciencias de la ComputaciónChilecitoArgentinaUniversidad Nacionlal de ChilecitoRed de Universidades con Carreras de Informátic

Redes neuronales paralelas aplicadas a la visión computacional

La capacidad de permitir que una computadora reconozca en una imagen los objetos, ambiente y posición en el espacio fue el inicio de la visión computacional, un área dentro de la inteligencia artificial. Al utilizar el modelo de redes neuronales en este campo, se consiguen resultados en diversas ramas de la ciencia. Por ejemplo, diagnóstico de ciertas patologías en imágenes provenientes de ecografías o resonancia magnética; realizar vigilancia, reconocimiento dactilar y ocular como mecanismos de seguridad; entre otras tantas aplicaciones. Pero estructurar una red neuronal no es tarea sencilla, pues para conseguir que funcione y aprenda adecuadamente se requiere de un conjunto de datos de entrada que deberá analizar cierta cantidad de veces hasta producir una salida coherente con los datos ingresados. Esto implica la necesidad de una velocidad de cómputo enorme para que sea capaz de aprender en un período de tiempo razonable. Además, si el tamaño de la red es mucho mayor, los datos de entrada aumentan en cantidad y se complejiza el aprendizaje de la misma, lo que infiere en un aumento considerable de tiempo. Los procesadores actuales no brindan la velocidad suficiente y es aquí donde la programación paralela se presenta como una solución alternativa.Fil: Galdamez, Mariela. Universidad Tecnologica Nacional. Facultad Reg.mendoza. Departamento de Ingeniería Química.; ArgentinaFil: Chirino, Pamela. Universidad Tecnologica Nacional. Facultad Reg.mendoza. Departamento de Ingeniería Química.; ArgentinaFil: Díaz Acevedo, Karvin. Universidad Tecnologica Nacional. Facultad Reg.mendoza. Departamento de Ingeniería Química.; ArgentinaFil: Ponce de León, Alejo. Universidad Tecnologica Nacional. Facultad Reg.mendoza. Departamento de Ingeniería Química.; ArgentinaFil: Caymes Scutari, Paola Guadalupe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza; Argentina. Universidad Tecnologica Nacional. Facultad Reg.mendoza. Departamento de Ingeniería Química.; ArgentinaFil: Bianchini, German. Universidad Tecnologica Nacional. Facultad Reg.mendoza. Departamento de Ingeniería Química.; ArgentinaXXIII Edición del Workshop de Investigadores en Ciencias de la ComputaciónChilecitoArgentinaUniversidad Nacional de ChilecitoRed de Universidades con Carreras de Informátic

Métodos de inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre en modelos de predicción de incendios

La inteligencia artificial ha generado una revolución importante en los últimos años de la computación. En esta línea de trabajo se estudiarán dos formas de inteligencia artificial para aplicarlas en la reducción de incertidumbre en modelos de predicción, en este caso, el modelo de predicción de incendios llevado a cabo en el Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido de la UTN-FRM. En el mismo se trabaja con paralelismo, por lo tanto se analizará la posible paralelización de estos métodos. Los métodos de inteligencia artificial que se estudiarán son: Redes neuronales y Visión Computacional.Fil: Chirino, Pamela. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; ArgentinaFil: Galdamez, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; ArgentinaFil: Díaz Acevedo, Karvin. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; ArgentinaFil: Ponce de León, Alejo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; ArgentinaFil: Caymes Scutari, Paola Guadalupe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; ArgentinaFil: Bianchini, German. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Sistemas de Información. Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido; ArgentinaXXIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la ComputaciónChilecitoArgentinaUniversidad Nacional de ChilecitoRed de Universidades con Carreras de Informátic