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Análisis con electroencefalografía (EEG) de la escucha de música para el estudio de estrés académico

Rogelio Sotero Reyes Galaviz (2021)

This research aims to find a relationship between listening to music and the academic stress generated by cognitive activity, by observing significant changes in the brain waves of students from the National Institute of Astrophysics, Optics and Electronics (INAOE). The signals were obtained with an electroencephalographic headset (Epoc+ by Emotiv). The students were under different sound stimuli performing basic multiplications for 5 minutes. The study was carried out at the laboratory of biosignals and medical computing of the INAOE with the participation of 12 graduate students, all males, in good health and aged between 20 and 30 years, who attended three sessions where the sound stimulus changed per session, but the cognitive task was the same. One session was in total silence (Silent Session), another one listening to music that the participant liked (Pleasant Session) and another one listening to a predefined song for all the participants; Canon in D Major by Johann Pachelbel (Relaxing Session). An analysis is made by extracting the frequency bands of all the participants to discover which ones increased or decreased depending on the session and the power bands were calculated to be used with classifiers to see if a similarity can be found among the participants. With the results obtained, it can be observed that the silent session and the relaxing session were more effective in reducing the appearance of high beta waves (20-32 Hz), which are related to stress. On the other hand, the behavior of the brain waves depends a lot on the musical tastes of the participants and their daily interaction with the music.

Esta investigación tiene como propósito hallar una relación entre la escucha de música y el estrés académico generado por una actividad cognitiva, al observar cambios significativos en las ondas cerebrales de estudiantes del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE). Las señales se obtuvieron con una diadema electroencefalográfica (Epoc+ de Emotiv). Los estudiantes estuvieron bajo distintos estímulos sonoros realizando multiplicaciones básicas durante 5 minutos. El estudio se realizó en el laboratorio de bioseñales y computación médica del INAOE con la participación de 12 alumnos de posgrado, todos varones, en buen estado de salud y con edades de entre 20 y 30 años, quienes asistieron a tres sesiones en donde el estímulo sonoro cambiaba por sesión, pero la tarea cognitiva era la misma. Una sesión fue en silencio total (Sesión en silencio), otra escuchando música del agrado del participante (sesión placentera) y otra escuchando una canción predefinida para todos los participantes; Canon en Re Mayor de Johann Pachelbel (sesión relajante). Se hace un análisis extrayendo las bandas de frecuencias de todos los participantes para ver cuales aumentaron o disminuyeron dependiendo la sesión y también se calcularon las bandas de poder para usarlas con clasificadores y ver si se puede encontrar una similitud entre los participantes. Con los resultados obtenidos, se puede observar que la sesión en silencio y la sesión relajante tuvieron mayor efectividad al reducir la aparición de ondas beta alta (20-32 Hz), las cuales están relacionadas con el estrés. Por otro lado, el comportamiento de las ondas cerebrales depende mucho de los gustos musicales de los participantes y su interacción diaria con la música.

Master thesis

Electroencephalography Academic stress Music therapy Brain waves Frequency bands Power bands MEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD CIENCIAS MÉDICAS CIENCIAS CLÍNICAS RADIOTERAPIA RADIOTERAPIA

EvoEEG: un estudio basado en el análisis de ondas cerebrales mediante una interfaz cerebro-computadora

EvoEEG: a study based in brainwave analysis through a brain-computer interface

AARÓN BARRERA ROMÁN (2017)

Desde los inicios de la electroencefalografía como herramienta para el estudio del cerebro humano a finales de la década de 1920, sus campos de aplicación han ido incrementando, haciendola cada vez más versátil aunado al surgimiento de nuevas tecnologías con las que ha seguido en boga debido a sus notables ventajas como bajo costo de implementación, alta resolución temporal y su carácter no invasivo. Tales características, hacen a la electroencefalografía una tecnología ideal para campos de aplicación emergentes como el de las interfaces cerebro-computadora, que son interfaces controladas directa o indirectamente mediante la actividad cerebral del usuario. Por otro lado, se dice que la electroencefalografía, sacrifica la precisión de las mediciones, por lo que las señales obtenidas mediante estudios electroencefalográficos son complejas y se encuentran formadas por distintas componentes conocidas como ondas o ritmos cerebrales. Durante los primeros registros electroencefalográficos, se estudió una componente con una frecuencia de 10 Hz identificada como “Ritmo de Gran Amplitud”, que posteriormente fue renombrada como onda alfa, por tratarse de la primera onda cerebral observada. En la actualidad, la detección de ondas alfa se utiliza con frecuencia como una prueba inicial para el equipo de adquisición de datos electroencefalográficos, ya que la presencia de estas ondas cerebrales puede ser identificada sin conocimientos especializados en electrofisiología, es por esto que tal experimento se puede considerar como un buen punto de partida para estudios electroencefalográficos de mayor complejidad. Como primer enfoque hacia un estudio de mayor complejidad, la presente investigación se centra en desarrollar un sistema capaz de extraer señales electroencefalográficas a partir de una interfaz cerebro-computadora, mismas que posteriormente son transformadas en pseudo-imágenes que conservan las características espaciales, de potencia y frecuencia de las señales originales, las cuales finalmente son interpretadas a través un modelo computacional basado en una estructura jerárquica que imita la forma en que la información visual es procesada por el cerebro humano. Este último paso permite determinar si las señales electroencefalográficas originales presentan o no actividad en la banda alfa.

Since the beginning of electroencephalography as a tool for the study of the human brain at the end of the 1920s, its application fields have been increasing, making it increasingly versatile joined to the emergence of new technologies with which it has remained in vogue due to its remarkable advantages such as low implementation cost, high temporal resolution and its non invasive nature. Such characteristics, make the electroencephalography an ideal technology for emerging application fields such as the brain-computer interfaces, which are interfaces controlled directly or indirectly by the user’s brain activity. On the other hand, it is said that in electroencephalography, the precision of the measurements is sacrificed, so that the signals obtained from electroencephalography studies are complex and formed by different components known as brain waves or rhythms. During the first electroencephalographic recordings, a component with a frequency of 10 Hz identified as “Large Amplitude Rhythm” was studied, which was later renamed as alpha wave, because it was the first observed brain wave. Nowadays, alpha wave detection is often used as an initial test for the electroencephalographic data acquisition system, due to the presence of these brain waves can be identified without specialized electrophysiology knowledge, this is why such experiment can be considered a good starting point for more complex electroencephalographic studies. As a first approach towards a more complex study, this research is focused in developing a system capable of extracting electroencephalographic signals by the means of a brain-computer interface, which are later transformed into pseudo-images that keep the spatial, power and frequency features from the original signals, that are finallyinterpretedthroughacomputationalmodelbasedinahierarchicalstructurethat mimics the way the visual information is processed by the human brain. This last step allows the system to determine whether or not the original electroencephalographic signals contain activity in the alpha band.

Master thesis

Electroencefalografía, Interfaz Cerebro-Computadora, Ondas Alfa Electroencephalography, Brain-Computer Interface, Alpha Waves INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LA INSTRUMENTACIÓN INSTRUMENTOS ELECTRÓNICOS

Clasificación de palabras no pronunciadas presentes en electroencefalogramas (EEG)

ALEJANDRO ANTONIO TORRES GARCIA (2011)

The present work aims to the development of a method for the processing and

classification of electroencephalographic signals (EEG), belonging of a single subject,

to recognize unspoken words belonging to a reduced vocabulary. Specifically,

a precise recognition would allow to mentally control a computer screen cursor,

thus, with this purpose, the vocabulary is composed by the Spanish language

words: “arriba”,“abajo”, “izquierda”, “derecha”, and “seleccionar”.

To start the process, the EEG signals were acquired using a protocol based

on markers, to know a priori in what part of the EEG signal a subject imagines

the pronunciation of an indicated word. With the markers were formed windows,

between which the samples could be found. To accomplish the objective, only the

signals from channels F7, FC5, T7 y P7 (which are the nearest to the Wernicke

and Broca areas) were taken in count. After that, the signals coming from those

channels were filtered using a band-pass FIR filter at 4-25 Hz., and the windows

were adjusted to 256 samples. Furthermore, features were obtained using discrete

wavelet transform (DWT) to train and assess four classifiers: Naive Bayes (NB),

Random Forests (RF), Support Vector Machines (SVM) and Bagging-RF. The

evaluation measures are accuracy and kappa index obtained using 10-folds cross

validation.

EEG signals belonging to 21 subjects were recorded, for each subject around

30 windows for each word were obtained. In the case of the best classifier, Bagging-

RF, the accuracy rate and kappa index average were 40.48% and 0.24, respectively. Furthermore, an analysis at the unspoken words level classification for Bagging-

RF and Random Forests was performed, where the classifiers were assessed with

recall, specificity, precision, and f-measure.

The results are still far of the precision needed to effectively control a BCI, but

they are encouraging because accuracy rates are above 20 %, i.e. above chance for

five classes, and kappa values are greater than 0, which are values comparable

to state of the art research. Based on them, it can be concluded that EEG signals

actually, contain information to allow the classification of the unspoken words

belonging to a reduced vocabulary by the proposed method. That is why, unspoken

speech turns out to be a promising and intuitive electrophysiologic source to

control BCIs.

La presente investigación tiene como objetivo desarrollar un método de procesamiento

y clasificación de señales electroencefalográficas (EEG) de un individuo

para reconocer palabras no pronunciadas de un vocabulario reducido. Específicamente,

un reconocimiento preciso permitirá controlar mentalmente el cursor de

una computadora, ya que, con ese fin, el vocabulario consta de las palabras del

lenguaje español: “arriba”, “abajo”, “izquierda”, “derecha”, y “seleccionar”.

Para iniciar el proceso, las señales EEG se adquieren utilizando un protocolo

básico basado en marcadores, para saber a priori en qué parte de la señal la

persona imagina la dicción (habla no pronunciada) de la palabra indicada, con

los marcadores se forman ventanas. Para cumplir el objetivo, únicamente son de

interés las señales de los canales F7, FC5, T7 y P7 (los más cercanos a las áreas

cerebrales de Broca y Wernicke). Posteriormente, éstas son filtradas utilizando

un FIR pasa-bandas en el rango de 4-25 Hz, y las ventanas son ajustadas a 256

muestras. Además, se extraen características mediante la transformada wavelet

discreta que son utilizadas para entrenar y evaluar a cuatro clasificadores: Naive

Bayes (NB), Random Forests (RF), Máquina de vectores de soporte (SVM), y Bagging

de Random Forest (Bagging-RF). Las medidas de evaluación son la exactitud

y el coeficiente kappa obtenidas mediante validación cruzada con 10 pliegues.

Se grabaron señales EEG de 21 individuos, para cada uno de los cuales se tienen

alrededor de 30 ventanas correspondientes a cada una de las palabras. Para el caso

del mejor clasificador Bagging-RF, los valores promedio tanto del porcentaje de exactitud como para el coeficiente kappa son 40.48% y 0.24, respectivamente.

Además, se presenta un análisis de Bagging-RF y RF a nivel de la clasificación de

las palabras no pronunciadas, donde se evalúa a los clasificadores con el recuerdo,

la especificidad, la precisión y la medida-F.

Los resultados aún distan de lo necesario para controlar eficazmente a una

BCI sin embargo, debido a que los porcentajes de exactitud están arriba del 20 %,

es decir, arriba del azar para cinco clases, y los valores de kappa mayores a 0, se

puede concluir que las señales EEG efectivamente contienen información que hace

posible la clasificación de las palabras no pronunciadas del vocabulario reducido

mediante el método propuesto.

Master thesis

Electroencephalography Classification Brain CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA MATEMÁTICAS CIENCIA DE LOS ORDENADORES

Reconocimiento de imaginación motora de señales EEG en el dominio temporal aplicando modelos paramétricos

DAVID FELIPE DCROZ BARON (2011)

In this thesis electroencephalography (EEG) signals are analyzed. The electrophysiological activity addressed in this work is Sensorimotor Activity, specifically Motor Imagery of the left and right hands. The EEG data were obtained from the public repository of the Brain- Computer Interface (BCI) Competition, available to the international community for academic and research purposes. In addition, an experiment was proposed in order to obtain the Neuro- Imaging, Cognition and Engineering Laboratory (NICE Lab) database at Texas Tech University.

An algorithm that basically has two stages, feature extraction and classification, is proposed. Autoregressive Modeling (AR) and Adaptive Autoregressive Modeling (AAR) are used for feature extraction to analyze the EEG signals as a time series in order to obtain a set of coefficients that will be used as a feature vector. The classification task is carried out using Linear Discriminant Analysis (LDA), which is a linear classifier. The algorithm is implemented in MATLAB® and at the end a comparison between the used techniques is evaluated.

En esta tesis se analizan señales de electroencefalografía (EEG) correspondientes a la actividad fisiológica Sensorial- Motora, específicamente en la imaginación de movimientos de las manos izquierda y derecha, con orientación al desarrollo de interfaces cerebro- computadora (BCI). Las señales son obtenidas de las bases de datos de competiciones BCI, disponibles a la comunidad científica para propósitos académicos y de investigación. Adicionalmente se realizó un experimento en el Neuro-Imaging, Cognition and Engineering Laboratory (NICE Lab) en el Texas Tech University.

Se propone un algoritmo que básicamente consta de dos etapas: extracción de características y clasificación. En la extracción de características se utilizan modelos Autorregresivos (AR) y Autorregresivos Adaptables (AAR) para analizar la señal EEG como una serie de tiempo, obteniendo así un conjunto de coeficientes de orden definido que representa el vector a clasificar. En la clasificación se utiliza un clasificador lineal denominado Análisis de Discriminantes Lineales (LDA). El algoritmo es implementado en MATLAB® y al final se realiza una comparación de las técnicas utilizadas.

Master thesis

Keywords Autoregressive processes Brain Classification CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA FÍSICA ELECTRÓNICA

Modelación tridimensional de la atmósfera solar en su régimen quieto para el estudio de su emisión en radio

VICTOR HUGO DE LA LUZ RODRIGUEZ (2007)

La evolución de modelos físicos y sus simulaciones computacionales, han avanzado de

forma paralela al poder de computo con el que se cuenta. En México, existen esfuerzos

serios que tratan de involucrarnos en la cada vez más competida carrera de las simulaciones

y visualizaciones. La UNAM cuenta con varios clusters y supercomputadoras,

así como laboratorios virtuales, conectados a una nueva red científica, el Internet 2. Esta

infraestructura, permite pensar en el uso extensivo de computo de alto rendimiento

con el fin de probar y recrear modelos numéricos. En este trabajo, damos el primer

paso, Recreando un modelo tridimensional del Sol, en esta etapa, para el régimen del

Sol quieto, pero dejándolo preparado para incorporar mejoras, o mejor dicho, para una

mejor aproximación física.

Este modelo, por si solo, no tendría mucha razón de ser, a menos que generara resultados

comparables con las observaciones.

Por esta razón, el objetivo de este trabajo, es que a partir de un modelo numérico,

geométrico (3D) y teórico del Sol quieto, podamos reconstruir imágenes bidimensionales

en múltiples frecuencias con el fin de comparar con observaciones realizadas.

Una vez probado el modelo, es decir, comparado con observaciones, procedemos a

realizar simulaciones a frecuencias no observadas, con el fin de predecir y tener herramientas

teóricas que nos permitan validar observaciones futuras, como será el caso del

Radio Telescopio Solar RT5.

La geometría utilizada en nuestro modelo es radial con origen en el centro del Sol.

Los cálculos se hacen sobre líneas de visión provenientes de la Tierra, que al integrarse

pueden generar una imagen bidimensional. Se usó esta configuración debido a que

los perfiles de temperatura y densidad necesarios como entradas para las funciones

de emisión y absorción son radiales, haciendo natural el uso de ellas en el modelo

numérico.

En el Primer Capitulo, haremos un recorrido histórico nacional e internacional sobre

la Radioastronomía Solar. Enumeramos la infraestructura con la que cuenta el país en

esta rama de las ciencias espaciales.

En el Segundo Capitulo presentamos la radioemisión térmica, los principales componentes,

así como una serie de observaciones para el Sol Quieto.

En el Tercer Capítulo hacemos un recuento de la estructura del Sol Quieto, los principales

modelos que existen en los perfiles de temperatura y densidad.

Master thesis

Radiometry Radio waves Numerical analysis Radiometry - History - Mexico CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA ASTRONOMÍA Y ASTROFÍSICA RADIOASTRONOMÍA PROPAGACIÓN DE ONDAS ELECTROMAGNÉTICAS

Generación de chorros líquidos mediante el enfocamiento de ondas acústicas

Jos´é Manuel Pérez Corte (2019)

The thesis presents the study of the propagation of an acoustic wave inside an elliptical cavity to achieve high speed jets, which are intended to be used in needleless injection devices. The device that was used is based on the focusing of waves with the aim of concentrating the greatest pressure at the exit of this. This work is based on the phenomenon of thermocavitation which can be explained as the creation, growth and collapse of a vapor bubble inside a liquid from the absorption of a laser light source. When the bubble collapses, it emits a high intensity pressure wave that travels through a vessel, which when it reaches the liquid-air interface generates a jet. Studies using the COMSOL Multiphysics® software show that the use of a cone at the exit of the device increases the pressure at the exit of the device, as well as reducing the size of the cavity and decreasing the diameter of the nozzle; In addition, the attribution of the material with which the device is manufactured. The use of this software also allows us to get an idea of the speed that the liquid jet can reach, also of the influence that the channel has on it. The results obtained when manufacturing the device are encouraging, because speeds of 30 m / s and jet lengths of approximately 7 cm were obtained with a large device, since due to manufacturing problems the optimal cavity could not be had, which is intended to be done in the future and with this make tests on skin substitutes.

En la tesis se presenta el estudio de la propagación de una onda acústica dentro de una cavidad elíptica para conseguir chorros de alta velocidad, los cuales se pretenden usar en dispositivos de inyecciones sin aguja. El dispositivo que se utilizó se basa en el enfocamiento de ondas con el objetivo de concentrar la mayor presión a la salida de este. Este trabajo se basa en el fenómeno de termocavitación el cual se puede explicar como la creación, crecimiento y colapso de una burbuja de vapor dentro de un líquido a partir de la absorción de una fuente de luz láser. Al colapsar la burbuja emite una onda de presión de alta intensidad que viaja a través de un recipiente, la cual al llegar a la interfaz líquido-aire genera un chorro. Los estudios mediante el uso del software COMSOL Multiphysics® muestran que el uso de un cono a la salida del dispositivo aumenta la presión a la salida de este, así como la reducción del tamaño de la cavidad y el disminuir el diámetro de la boquilla; además, de la atribución que tiene el material con que se fabrique el dispositivo. El uso de este software también nos permite darnos una idea de la velocidad que puede llegar a alcanzar el chorro líquido, también de la influencia que tiene el canal sobre este. Los resultados obtenidos al fabricar el dispositivo son alentadores, porque se obtuvieron velocidades de 30 m/s y longitudes del chorro de aproximadamente 7 cm con un dispositivo grande, ya que por problemas de fabricación no se pudo tener la cavidad optima, la cual se pretende hacer en un futuro y con esta hacer pruebas en sustitutos de piel.

Master thesis

Thermocavitation Pressure waves Focus Needleless injections CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA FÍSICA ÓPTICA ÓPTICA

Evaluation of inflammation-related genes polymorphisms in mexican with Alzheimer’s disease: a pilot study

DANIRA TORAL RIOS DIANA KARINA FRANCO BOCANEGRA OSCAR ROSAS CARRASCO FRANCISCO JAVIER MENA BARRANCO Rosa Carvajal García MARCO ANTONIO MERAZ RIOS VICTORIA CAMPOS PEÑA (2015)

Abstract: amyloid peptide is able to promote the activation of microglia and astrocytes in Alzheimer’s disease (AD), and this stimulates the production of pro-inflammatory cytokines. Inflammation contributes to the process of neurodegeneration and therefore is a key factor in the development of AD. Some of the most important proteins involved in AD inflammation are: clusterin (CLU), complement receptor 1 (CR1), C reactive protein (CRP), tumor necrosis factor α (TNF-α), the interleukins 1α (IL-1α), 6 (IL-6), 10 (IL-10) and cyclooxygenase 2 (COX-2). In particular, COX-2 is encoded by the prostaglandin-endoperoxide synthase 2 gene (PTGS2). Since variations in the genes that encode these proteins may modify gene expression or function, it is important to investigate whether these variations may change the developing AD. The aim of this study was to determine whether the presence of polymorphisms in the genes encoding the aforementioned proteins is associated in Mexican patients with AD. Fourteen polymorphisms were genotyped in 96 subjects with AD and 100 controls; the differences in allele, genotype and haplotype frequencies were analyzed. Additionally, an ancestry analysis was conducted to exclude differences in genetic ancestry among groups as a confounding factor in the study. Significant differences in frequencies between AD and controls were found for the single-nucleotide polymorphism (SNP) rs20417 within the PTGS2 gene. Ancestry analysis revealed no significant differences in the ancestry of the compared groups, and the association was significant even after adjustment for ancestry and correction for multiple testing, which strengthens the validity of the results. We conclude that this polymorphism plays an important role in the development of the AD pathology and further studies are required, including their proteins.

Article

BIOLOGÍA Y QUÍMICA Ciencias de la vida Neurociencias Neuroquímica Enfermedades del sistema nervioso central Enfermedades cerebrales Demencia Alzheimer, Enfermedad de Enzimas Complejos multienzimáticos Síntesis de prostagladina-endoperóxido Neurosciences Neurochemistry Central nervous system diseases Brain diseases Dementia Alzheimer disease Enzimes Multienzime complexes Prostagladin-endoperoxide synthases

EEG/ECoG-based BCI systems: a NeuroFuzzy approach using recurrent neural networks and adaptive filters

EMMANUEL MORALES FLORES (2015)

A brain computer interface (BCI) is a system aimed to provide the brain with

an additional channel of communication and control, which does not depend

on the normal output pathways. This dissertation is focused on the study of

signal processing techniques to address two issues of current BCI methodologies.

These issues are related to spatial filtering techniques and approaches

for capturing temporal behavior of electrical brain signals recorded through two

different modalities: Electroencephalography (EEG) and electrocorticography

(ECoG). Concerning to spatial filtering, a non-supervised algorithm based on

the steepest descent method to adapt spatial filter’s coefficients for preprocessing

ECoG signals is proposed.

Doctoral thesis

Brain computer Neurophysiological signls Electroencephalography Dynamical recurrent networks Fuzzy systems CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA FÍSICA ELECTRÓNICA

Nitric oxide donors as neuroprotective agents after an ischemic stroke-related inflammatory reaction

JULIANA MARISOL GODINEZ RUBI ARGELIA ESPERANZA ROJAS MAYORQUIN DANIEL ORTUÑO SAHAGUN (2013)

La isquemia cerebral inicia una cascada de eventos perjudiciales, incluyendo la excitotoxicidad asociada al glutamato, la acumulación de calcio intracelular, la formación de especies de oxígeno reactivo (ROS), la degradación de los lípidos de membrana y el daño del ADN, que conducen a la alteración de la homeostasis celular y daño estructural del tejido isquémico cerebral . La isquemia cerebral también desencadena una inflamación aguda, que exacerba el daño cerebral primario. Por lo tanto, la reducción del estrés oxidativo (SO) y la regulación negativa de la respuesta inflamatoria son opciones que merecen ser consideradas como potenciales dianas terapéuticas para el accidente cerebrovascular isquémico. En consecuencia, los agentes capaces de modular ambos elementos constituirán soluciones terapéuticas prometedoras porque aún no se han descubierto neuroprotectores clínicamente eficaces y hasta la fecha no hay terapia específica para el accidente cerebrovascular. Debido a su capacidad para modular tanto el estrés oxidativo como la respuesta inflamatoria, se ha prestado mucha atención al papel de los donantes de óxido nítrico (NOD) como agentes neuroprotectores en la fisiopatología de la lesión por isquemia-reperfusión cerebral. Dada su breve ventana terapéutica, el NOD parece ser apropiado para el uso durante procedimientos neuroquirúrgicos que implican oclusiones arteriales transitorias, o en tratamiento muy temprano del ictus isquémico agudo, y también posiblemente como tratamiento complementario para enfermedades neurodegenerativas como Parkinson o Alzheimer, donde el estrés oxidativo es Un importante promotor de daños. En el presente trabajo, nos centramos en el papel de NOD como posibles agentes neuroprotectores terapéuticos para el tratamiento de isquemia / reperfusión.

Article

BIOLOGÍA Y QUÍMICA Ciencias de la vida Neurociencias Neurofisiología Desordenes cerebrovasculares Isquemia cerebral Citología Agentes cardiovasculares Donadores de óxido nítrico Neurosciences Neurophysiology Cerebrovascular disorders Brain ischemia Cytology

Evaluation of inflammation-related genes polymorphisms in mexican with Alzheimer’s disease: a pilot study

DANIRA TORAL RIOS DIANA KARINA FRANCO BOCANEGRA OSCAR ROSAS CARRASCO FRANCISCO JAVIER MENA BARRANCO Rosa Carvajal García MARCO ANTONIO MERAZ RIOS VICTORIA CAMPOS PEÑA (2015)

Abstract: amyloid peptide is able to promote the activation of microglia and astrocytes in Alzheimer’s disease (AD), and this stimulates the production of pro-inflammatory cytokines. Inflammation contributes to the process of neurodegeneration and therefore is a key factor in the development of AD. Some of the most important proteins involved in AD inflammation are: clusterin (CLU), complement receptor 1 (CR1), C reactive protein (CRP), tumor necrosis factor α (TNF-α), the interleukins 1α (IL-1α), 6 (IL-6), 10 (IL-10) and cyclooxygenase 2 (COX-2). In particular, COX-2 is encoded by the prostaglandin-endoperoxide synthase 2 gene (PTGS2). Since variations in the genes that encode these proteins may modify gene expression or function, it is important to investigate whether these variations may change the developing AD. The aim of this study was to determine whether the presence of polymorphisms in the genes encoding the aforementioned proteins is associated in Mexican patients with AD. Fourteen polymorphisms were genotyped in 96 subjects with AD and 100 controls; the differences in allele, genotype and haplotype frequencies were analyzed. Additionally, an ancestry analysis was conducted to exclude differences in genetic ancestry among groups as a confounding factor in the study. Significant differences in frequencies between AD and controls were found for the single-nucleotide polymorphism (SNP) rs20417 within the PTGS2 gene. Ancestry analysis revealed no significant differences in the ancestry of the compared groups, and the association was significant even after adjustment for ancestry and correction for multiple testing, which strengthens the validity of the results. We conclude that this polymorphism plays an important role in the development of the AD pathology and further studies are required, including their proteins.

Article

BIOLOGÍA Y QUÍMICA Ciencias de la vida Neurociencias Neuroquímica Enfermedades del sistema nervioso central Enfermedades cerebrales Demencia Alzheimer, Enfermedad de Enzimas Complejos multienzimáticos Síntesis de prostagladina-endoperóxido Neurosciences Neurochemistry Central nervous system diseases Brain diseases Dementia Alzheimer disease Enzimes Multienzime complexes Prostagladin-endoperoxide synthases