Main findings and advances in bioinformatics and biomedical engineeringIWBBIO 2018

We want to thank the great work done by the reviewers of each of the papers, together with the great interest shown by the editorial of BMC Bioinformatics in IWBBIO Conference. Special thanks to D. Omar El Bakry for his interest and great help to make this Special Issue. Thank the Ministry of Spain for the economic resources within the project with reference RTI2018-101674-B-I00.In the current supplement, we are proud to present seventeen relevant contributions from the 6th International Work-Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering (IWBBIO 2018), which was held during April 25-27, 2018 in Granada (Spain). These contributions have been chosen because of their quality and the importance of their findings.This research has been partially supported by the proyects with reference RTI2018-101674-B-I00 (Ministry of Spain) and B-TIC-414-UGR18 (FEDER, Junta Andalucia and UGR)

Multi-Class Classifier in Parkinson’s Disease Using an Evolutionary Multi-Objective Optimization Algorithm

This work was funded by the Spanish Ministry of Sciences, Innovation and Universities under Project RTI-2018-101674-B-I00 and the projects from Junta de Andalucia B-TIC-414, A-TIC-530-UGR20 and P20-00163.In this contribution, a novel methodology for multi-class classification in the field of Parkinson’s disease is proposed. The methodology is structured in two phases. In a first phase, the most relevant volumes of interest (VOI) of the brain are selected by means of an evolutionary multi-objective optimization (MOE) algorithm. Each of these VOIs are subjected to volumetric feature extraction using the Three-Dimensional Discrete Wavelet Transform (3D-DWT). When applying 3D-DWT, a high number of coefficients is obtained, requiring the use of feature selection/reduction algorithms to find the most relevant features. The method used in this contribution is based on Mutual Redundancy (MI) and Minimum Maximum Relevance (mRMR) and PCA. To optimize the VOI selection, a first group of 550 MRI was used for the 5 classes: PD, SWEDD, Prodromal, GeneCohort and Normal. Once the Pareto Front of the solutions is obtained (with varying degrees of complexity, reflected in the number of selected VOIs), these solutions are tested in a second phase. In order to analyze the SVM classifier accuracy, a test set of 367 MRI was used. The methodology obtains relevant results in multi-class classification, presenting several solutions with different levels of complexity and precision (Pareto Front solutions), reaching a result of 97% as the highest precision in the test data.Spanish Government RTI-2018-101674-B-I00Junta de Andalucia B-TIC-414 A-TIC-530-UGR20 P20-0016

Novel methodology for detecting and localizing cancer area in histopathological images based on overlapping patches

This work has been partially supported by the Project PID2021-128317OB-I0, funded by the MCIN/AEI/ 10.13039/501100011033 and ‘‘ERDF A way of making Europe". Funding for open access charge: Universidad de Granada / CBUA. All authors approved the final version of manuscript to be published.Cancer disease is one of the most important pathologies in the world, as it causes the death of millions of people, and the cure of this disease is limited in most cases. Rapid spread is one of the most important features of this disease, so many efforts are focused on its early-stage detection and localization. Medicine has made numerous advances in the recent decades with the help of artificial intelligence (AI), reducing costs and saving time. In this paper, deep learning models (DL) are used to present a novel method for detecting and localizing cancerous zones in WSI images, using tissue patch overlay to improve performance results. A novel overlapping methodology is proposed and discussed, together with different alternatives to evaluate the labels of the patches overlapping in the same zone to improve detection performance. The goal is to strengthen the labeling of different areas of an image with multiple overlapping patch testing. The results show that the proposed method improves the traditional framework and provides a different approach to cancer detection. The proposed method, based on applying 3x3 step 2 average pooling filters on overlapping patch labels, provides a better result with a 12.9% correction percentage for misclassified patches on the HUP dataset and 15.8% on the CINIJ dataset. In addition, a filter is implemented to correct isolated patches that were also misclassified. Finally, a CNN decision threshold study is performed to analyze the impact of the threshold value on the accuracy of the model. The alteration of the threshold decision along with the filter for isolated patches and the proposed method for overlapping patches, corrects about 20% of the patches that are mislabeled in the traditional method. As a whole, the proposed method achieves an accuracy rate of 94.6%.MCIN/AEI/ 10.13039/501100011033/ PID2021-128317OB-I0ERDF A way of making EuropeUniversidad de Granada / CBU

The contribution game. A model to categorize communities and a practice to promote self-government in communities and multidisciplinary teams

Este artículo propone un modelo para categorizar las comunidades y una práctica para mejorar su autogobierno. El diseño parte de tres ideas básicas: una comunidad es un caso particular de sistema adaptativo complejo (CAS); es necesario mejorar el autogobierno de las personas y del conjunto; y el mecanismo para producir un cambio de comportamiento es un juego en el que se aprende haciendo. El modelo define cinco tipos básicos de comunidad y sirve como herramienta de diagnóstico e instrumento de orientación para los equipos. El juego mejora el conocimiento de la comunidad sobre su propia situación y estimula nuevas conversaciones que guían la mejora del rendimiento de la comunidad. El modelo y la práctica aspiran a ser válidos sobre cualquier tipo de comunidad, y, por extensión, cualquier clase de equipo multidisciplinar. Se realiza una prueba sobre tres comunidades, donde se verifica la coherencia y utilidad del modelo y se constata una rápida mejora del rendimiento en las tres comunidades.This article proposes a model to categorize communities and a practice to improve their self-government. The design starts from three basic ideas: a community is a particular case of a complex adaptive system (CAS); it is necessary to improve the self-government of both, each persona and the community as a whole; and the mechanism to produce a behavior change is a game in which you learn by doing. The model defines five basic types of communities and serves as a diagnostic and guidance tool for teams. The game enhances the community's knowledge of their own situation and stimulates new conversations that guide the improvement of community performance. The model and practice aspire to be valid over any type of community, and, by extension, any kind of multidisciplinary team. A test is carried out on three communities, where the coherence and usefulness of the model is verified and a rapid improvement in self-government and performance is verified in the three reference communities

El Desarrollo de Software por Steelmood

Este artículo analiza el Desarrollo de Software en las empresas a través de la experien- cia y los casos vividos por la empresa consultora, ‘Steelmood’. Teniendo como guía los siguientes puntos: Lecciones aprendidas de otras industrias, La industria de fabricación de software a medida hoy, Las bases del Modelo Software Development by Steelmood, La dinámica de trabajo de un equi- po en SDS, Beneficios del Modelo SDS, Barreras para implantar el Modelo SDS y El proceso de transformación y escalado. Llegando a la conclusión de que estamos cerca de un importante cambio de paradigma en la indus- tria del desarrollo de software a medida y presentando su propia propuesta para ayudar a las empre- sas a dar el salto a este nuevo paradigma cuanto antesThis paper analyzes Software Development in companies through experience and cases experienced by the consulting firm, 'SteelMood'. Taking as a guide the following: Lessons lear- ned from other industries, Manufacturing industry custom software today, Bases of the Model Software Development by SteelMood, Work dynamic of a team in SDS, SDS Model Benefits, Barriers to implement SDS Model and Process of transformation and scaling. Concluding that companies are near a major paradigm shift in software development industry as and presenting their proposal to help companies make the leap to this new paradigm as soon as possibl

Tributacion de las Concesionarias de Infraestructura vial.

65 p.Las Concesionarias nacieron para cubrir el déficit de infraestructura vial que presentaba nuestro país en la década de los noventa, lo cual, entre otras razones, provocaba que Chile perdiera competitividad, respecto de las demás naciones. Una Concesionaria es el negocio jurídico por el cual la administración que puede ser el Estado, cede a una persona facultades de uso privativo de una pertenencia del dominio público o la gestión de un servicio público en un plazo determinado cumpliendo ciertas condiciones. La concesionaria será la institución encargada de la declaración y existencia del proyecto hasta la construcción y explotación de la obra efectuada cumpliendo requisitos administrativos y jurídicos para su construcción, administración y explotación de la obra. Las concesiones en Chile están presentes a nivel de vías transversales, rutas 5 Sur y Norte, Autopistas Urbanas, Infraestructura Pública y de Penitenciaria. La contabilidad de las concesionarias de infraestructura vial está normada a través de los Boletines Técnicos 39 y 67 del Colegio de Contadores de Chile las cuales señalan como gran incógnita el reconocimiento de ingresos que va a ser en diferentes períodos. Dependiendo del método de reconocimiento, ya sea a través del grado de avance o terminado, dependerá de los ingresos y costos que deba reconocer la concesionaria dentro de su contabilidad para dejarlos expresado en sus estados financieros. El impuesto al valor agregado que afecta a las concesionarias se encuentra regulado en el Decreto Ley 825 teniendo como principal consideración que el monto recibido por la Concesionaria de los usuarios que utilizan una obra y que se denomina Peaje, no constituye hecho gravado básico de venta con el IVA por ser una simple cobranza que realiza la Concesionaria en nombre del Ministerio de Obras Públicas, según lo expresado en el Decreto Ley 850. Al aplicar el IVA a los contratos de construcción, tenemos que considerar cual va a ser el sujeto del impuesto ante la entidad fiscalizadora el cual podría ser el Concesionario u otro que se le haya entregado en cesión, el hecho gravado sobre el cual nace la obligación de pagar un impuesto, la base imponible sobre la cual se calcula el IVA junto con el momento en que se aplica el impuesto y, la posterior emisión del documento tributario que respalda la operación efectuada. Además, la Concesionaria tendrá que tener información adecuada que permita aprovechar los créditos fiscales resultados de los desembolsos que realice para las operaciones de su giro. Cabe destacar de que el Crédito Fiscal que se origina por adquisiciones no se verá afectado por el sistema de proporcionalidad, a pesar de que el Peaje se considera un hecho no gravado con el IVA. El impuesto a las rentas que afecta a las Concesionarias o sus cesionarias se encuentra específicamente normado en la ley mediante los artículos 15, 29, 30 y 84 de la Ley de Renta en los cuales señalan que los ingresos de estas empresas, sólo deben ser reconocidos, cuando empiece a explotar la obra, por lo cual generan ingresos, resultado del uso que hagan los usuarios de la carreteras. El reconocimiento de ingresos normado en los Art. 15 y 29 de la L.I.R son la clave para la posterior determinación del estado de resultados y cálculo del impuesto que afecta a las rentas de primera categoría, ya que estas empresas son clasificadas dentro del artículo 20 N° 03 de la ley, con tasa del 17% para el año comercial 2005. La tributación de estas empresas es especial debido a que sus ingresos y costos son reconocidos en un período de tiempo mayor al que fueron desembolsados

Structural Characterization of Factors for the Digital Training of Public Primary School Teachers: The Peruvian Case

The aim of this study was to determine the key factors of the digital teacher training system in public primary schools, which aims to improve teachers' digital competence. Digital competence is defined as the creative, critical, and safe use of Information and Communication Technologies (ICT) [1]. Worldwide, several countries use within their digital training programs institutional frameworks such as the European Framework for the Digital Competence of Educators, the International Society for Technology in Education (ISTE) and/or UNESCO [2] [3]. In Peru, the Framework for Good Teaching Performance, a guiding document for public teachers, only encourages its use according to the purpose of the learning session. In 2020, the Closing Digital Divide strategy revealed that 81% of public teachers required training to integrate technologies into their pedagogical practice. This study used structural analysis to analyse key factors in teachers' training to improve their digital competence. Results showed that among the key factors of the training system were the differentiated support in the use of ICT, the courses based on the participants' profile, the blended learning model, the technological infrastructure within the institutions and the creation of digital competence within the Framework of Teaching Performance. The results provide support to provide guidance to create the required digital training for teachers. Future research should evaluate digital teacher training policies, as well as the role of the school leaders in the implementation of ICT.Faculty of Education, Queensland University of TechnologyRevisión por pare

Integration of RNA-Seq data with heterogeneous microarray data for breast cancer profiling

Background: Nowadays, many public repositories containing large microarray gene expression datasets are available. However, the problem lies in the fact that microarray technology are less powerful and accurate than more recent Next Generation Sequencing technologies, such as RNA-Seq. In any case, information from microarrays is truthful and robust, thus it can be exploited through the integration of microarray data with RNA-Seq data. Additionally, information extraction and acquisition of large number of samples in RNA-Seq still entails very high costs in terms of time and computational resources.This paper proposes a new model to find the gene signature of breast cancer cell lines through the integration of heterogeneous data from different breast cancer datasets, obtained from microarray and RNA-Seq technologies. Consequently, data integration is expected to provide a more robust statistical significance to the results obtained. Finally, a classification method is proposed in order to test the robustness of the Differentially Expressed Genes when unseen data is presented for diagnosis. Results: The proposed data integration allows analyzing gene expression samples coming from different technologies. The most significant genes of the whole integrated data were obtained through the intersection of the three gene sets, corresponding to the identified expressed genes within the microarray data itself, within the RNA-Seq data itself, and within the integrated data from both technologies. This intersection reveals 98 possible technology-independent biomarkers. Two different heterogeneous datasets were distinguished for the classification tasks: a training dataset for gene expression identification and classifier validation, and a test dataset with unseen data for testing the classifier. Both of them achieved great classification accuracies, therefore confirming the validity of the obtained set of genes as possible biomarkers for breast cancer. Through a feature selection process, a final small subset made up by six genes was considered for breast cancer diagnosis. Conclusions: This work proposes a novel data integration stage in the traditional gene expression analysis pipeline through the combination of heterogeneous data from microarrays and RNA-Seq technologies. Available samples have been successfully classified using a subset of six genes obtained by a feature selection method. Consequently, a new classification and diagnosis tool was built and its performance was validated using previously unseen samples.This work was supported by Project TIN2015-71873-R (Spanish Ministry of Economy and Competitiveness -MINECO- and the European Regional Development Fund -ERDF)

Aplicación de la metodología PMI para proyecto de construcción vertical de uso residencial, caso de estudio: Proyecto KD MARLY

Gestión integral y dinámica de las organizaciones empresarialesLa gestión de Proyectos en la actualidad ha tomado gran importancia, al ser una disciplina que permite administrar y organizar los recursos, el presente estudio se realizó con datos reales, y buscando implementar los procesos de la metodología PMI, con el fin de realizar una correcta planeación, previendo riesgos y costos no previsibles inicialmente, todo esto con el fin de garantizar una rentabilidad a la constructora encargada del proyecto.1. INTRODUCCIÓN 2. GENERALIDADES 3. MARCOS DE REFERENCIA 4. METODOLOGÍA 5. PRODUCTOS A ENTREGAR 6. ENTREGA DE RESULTADOS ESPERADOS E IMPACTO 7. NUEVAS ÁREAS DE ESTUDIO 8. CONCLUSIONES 9. BIBLIOGRAFÍA LISTA DE ILUSTRACIONES LISTA DE TABLAS ANEXOS FORMATOSEspecializaciónEspecialista en Gerencia de Obras Civile

Propuesta de un modelo de ruteo para la recepción de la poscosecha de maíz del sistema de riego RUT en el norte del Valle del Cauca.

El problema de ruteo vehicular (VRP) es un tema de gran interés académico y práctico, permite reducir las distancias, tiempos o costos presentes en las actividades de la cadena logística que pueden generar un impacto significativo y afectar el buen desempeño organizacional. Este documento propone un modelo de ruteo clásico TSP con capacidad vehicular heterogénea, con el fin de minimizar la distancia total recorrida en el transporte de recolección de maíz para el distrito de riego RUT en el Valle del Cauca. Asignando un total de 95 predios maiceros a unas rutas específicas de recolección. En una primera fase se diagnostica la situación actual de recolección del distrito de riego RUT, se implementa una clasificación ABC para la priorización de predios. En la segunda fase se propone el modelo de Carlos Quintero (2020), para dar solución al problema actual de recolección de maíz. se utilizó un lenguaje de programación matemática AMPL empleando el solver GUROBI bajo el entorno de desarrollo académico AMPL IDE como método de validación, realizando corridas que contemplaban los 20 nodos, posteriormente en la tercera fase se implementa una heurísticas constructiva asociada al método de los ahorros o Clark & Wright para resolver el problema de los 95 predios, el algoritmo se replicó utilizando el desarrollador de software de código abierto ANACONDA y el entorno de desarrollo SPYDER utilizando el lenguaje de programación PYTHON implementando una prueba base y 2 escenarios. Evidenciándose un disminución de 14% del costo total. Este trabajo pretende demostrar como la optimización de rutas a través de la programación matemática puede reducir las distancias y costos de la logística de distribución de una empresaPregradoINGENIERO(A) EN INDUSTRIA