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Aplicación de la aminocatálisis en la síntesis estereoselectiva de compuestos cíclicos altamente funcionalizados a través del modo de activación trienamina

JESSICA ROSARIO GUTIERREZ CANO (2019)

En la presente disertación se describe la aplicación de la organocatálisis asimétrica en reacciones de cicloadición [4+2] a través del modo de activación trienamina. Dicho intermediario trienamina, se generó a través de la condensación de un aminocatalizador quiral con 2,4-dienales, adquiriendo el carácter de un dieno, el cual mediante una reacción del tipo Diels-Alder con diferentes dienófilos, dio como resultado la síntesis de cicloaductos con cierto grado de estereocontrol. Por lo anterior, en el presente proyecto se expone una metodología de síntesis para la obtención de una pequeña familia de derivados tetrahidrocarbazólicos y de tipo ciclohexeno funcionalizados a través de la estrategia de aminocatálisis asimétrica. El empleo de aminas secundarias quirales como catalizadores permitió observar una ostensible estereoselectividad en la reacción. Sin embargo, la reactividad de los 2,4-dienales evaluados nos permitió identificar algunas limitaciones en nuestra metodología. Del mismo modo, se investigó la posibilidad de funcionalizar los productos de cicloadición enantioméricamente enriquecidos, a través de una serie de transformaciones químicas con la finalidad de obtener estructuras moleculares de interés sintético, abriendo paso a su posible aplicación como bloques de construcción.

In the present dissertation,the application of organocatalytic [4 + 2] cycloaddition reactions through trienamine activation mode is described. The trienamine intermediate was generated by condensation of achiral aminocatalyst with 2,4-dienals, acquiring the character of a diene, which by Diels-Alder reaction with different dienophiles, gave the synthesis of cycloadducts with a certain degree of stereo control. Therefore, in this project we present asynthetic methodology for obtaining a small family of functionalized tetrahydrocarbazole and cyclohexene derivatives through the asymmetric aminocatalysis strategy. The use of chiral secondary amines as catalysts allowed to observe an evident stereoselectivity in there action. However, the reactivity of the 2,4-dienals evaluated allowed us to identify some limitations of our methodology. In the same way, we also investigated functionalization possibilities of our enantioenriched cycloaddition products through aseveral chemical transformations in order to furnish molecular structures with synthetic interest, opening the way to their possible application as building blocks.

Master thesis

BIOLOGÍA Y QUÍMICA QUÍMICA QUÍMICA ORGÁNICA Aminocatálisis asimétrica Compuestos cíclicos - Síntesis estereoselectiva Tetrahidrocarbazólicos - Derivados Ciclohexeno - Derivados Hidrocarburos – Funcionalización Asymmetric aminocatalysis Cyclic Compounds - Stereoselective Synthesis Tetrahydrocarbazoles - Derivatives Cyclohexene - Derivatives Hydrocarbons - Functionalization

Predicción de penetración de soldadura GMAW con algoritmos de inteligencia artificial

BRUNO DIAZ SILVA (2021)

En el proceso de soldadura GMAW (Gas Metal Arc Welding), la dimensión de la penetración de soldadura está directamente relacionada con las variables de entrada, tales como: corriente base, corriente de salida, tiempo de impulso, voltaje, velocidad de alimentación de alambre, frecuencia y velocidad de soldadura. El problema que presenta la compañía es el desconocimiento de las variables que afectan el proceso de soldadura y la geometría del perfil transversal de la junta soldada. Esta falta de conocimiento afecta durante el desarrollo del producto: en la cantidad de chatarras de prueba generadas durante dicha fase y en la generación de tiempo muerto excesivo durante cada prueba. Esto resulta en el incremento de costos para las fases de desarrollo de producto e incluye los costos asociados por la generación de chatarra al realizar las pruebas destructivas cada vez que se realiza la medición del perfil transversal de soldadura. En este trabajo de investigación se evalúa el desarrollo de once algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial (Regresión lineal, Random Forest, Ibk M5 Rules, Multilayer Perceptron, Bagging, Random Subspace, Rep Tree, Gaussian Processes, SMOReg, LWL y Decision Table) con la finalidad de predecir la penetración de soldadura en los rines de acero. El resultado de la investigación muestra que los algoritmos SMOReg y Linear regression obtuvieron coeficientes de correlación de 0.86 y 0.84 para la dilución de soldadura, además de obtener valores de 0.80 para las características de Penetración en disco en eje X y Penetración en aro. De acuerdo con los modelos de regresión generados, las variables que tienen mayor efecto en la penetración de soldadura son: Voltaje de salida, Corriente de salida y Velocidad de alimentación de alambre. Los modelos desarrollados permitieron establecer los parámetros de soldadura para reducir el tiempo y la chatarra generada en la fase de desarrollo; también proporcionan una solución para evaluar la calidad de la junta soldada sin destruir la pieza.

In the GMAW (Gas Metal Arc Welding) welding process, the weld penetration dimension is directly related to the input variables, such as base current, output current, impulse time, voltage, wire feed speed, frequency, and welding speed. The company's problem is the unawareness of the variables that affect the welding process and the geometry of the welded joint's cross-sectional profile. This lack of knowledge affects product development in the amount of test scraps generated during this phase and in the generation of excessive downtime during each test. This results in increased costs for the product development phases, including scrap generation costs when performing destructive tests each time the weld cross-section measurement is performed. This research work evaluates the development of eleven machine learning and artificial intelligence algorithms (Linear Regression, Random Forest, Ibk M5 Rules, Multilayer Perceptron, Bagging, Random Subspace, Rep Tree, Gaussian Processes, SMOReg, LWL, and Decision Table) in order to predict weld penetration on steel wheels. The result of the investigation shows that the SMOReg and Linear regression algorithms obtained correlation coefficients of 0.86 and 0.84 for the weld dilution, in addition to obtaining values of 0.80 for the characteristics of disc penetration on axis X and Rim Penetration. According to the generated regression models, the variables that have the most significant effect on weld penetration are: Output Voltage, Output Current, and Wire Feed Speed. The developed models make it possible to establish the welding parameters to reduce the time and scrap generated in the development phase; they also provide a solution to assess the quality of the welded joint without destroying the part.

Master thesis

Aprendizaje automático GMAW Dilución de soldadura Penetración de soldadura SMOreg Regresión lineal Computer engineering Machine learning Welding dilution Welding penetration Linear regression INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES SISTEMAS DE CONTROL DE PRODUCCIÓN SISTEMAS DE CONTROL DE PRODUCCIÓN

Natural Disasters and Economic Growth: a synthesis of empirical evidence

Fernando Antonio Ignacio González (2021)

Natural disasters pose a serious threat globally and, in the future, their frequency and severity are expected to increase due to climate change. Empirical evidence has reported conflicting results in terms of the impact of disasters on economic growth. In this context, the present work seeks to synthesize the recent empirical evidence related to this topic. More than 650 estimates, from studies published in the last five years (2015-2020), are used. Meta-analysis and meta-regression techniques are employed. The review includes three sources (Scopus, Science Direct, and Google Scholar). The results identified the existence of a negative and significant combined effect (-0.015). Developing countries are especially vulnerable to disasters. The negative impact is greater for disasters that occurred in the last decade -in relation to previous disasters-. These findings constitute a call for attention in favor of mitigation and adaptation policies.

Article

Artículo

disasters growth GDP meta-analysis meta-regression desastres crecimiento PIB meta-análisis meta-regresión CIENCIAS SOCIALES CIENCIAS SOCIALES

Phototherapy induces an improvement in clinical and biochemical scores in rheumatoid arthritis

José Meneses Calderón Guillermo Aburto Huacuz Irma Socorro González Sánchez ALAN GUTIERREZ VILCHIS Hugo Mendieta Zerón (2016)

Objective: Rheumatoid arthritis is a common autoimmune disease for which there is no known cure. Ultraviolet light can induce immunosuppressive effects. Our main objective was to ascertain whether a complementary treatment with phototherapy improves changes in functional scales in patients with rheumatoid arthritis. Methods: Seven women with rheumatoid arthritis were enrolled for this study and submitted to phototherapy sessions with a 425 to 650 nm lamp. Results: The Karnofsky scale changed from requiring frequent medical care to being capable of normal activity with few symptoms or signs of disease (p = 0.018), the RaQol questionnaire decreased abruptly from 29 to zero points (p = 0.018), the Steinbrocker Functional Capacity Rating changed from limited to little or none of the duties of usual occupation or self-care to complete ability to carry out all the usual duties without handicaps (p = 0.017). The pain was remitted after the treatment period. The acute inflammation variables showed a significant decrease after the indicated sessions, C-reactive protein (p = 0.042), erythrocyte sedimentation rate (p = 0.018). Conclusion: The evaluated scales clearly show a benefit with the phototherapy in rheumatoid arthritis patients. Thus, phototherapy seems to be a plausible complementary option to reduce the symptoms in rheumatoid arthritis.

Article

C-reactive protein Functional scales Phototherapy Rheumatoid arthritis MEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD

Natural Disasters and Economic Growth: a synthesis of empirical evidence

Fernando Antonio Ignacio González (2021)

Natural disasters pose a serious threat globally and, in the future, their frequency and severity are expected to increase due to climate change. Empirical evidence has reported conflicting results in terms of the impact of disasters on economic growth. In this context, the present work seeks to synthesize the recent empirical evidence related to this topic. More than 650 estimates, from studies published in the last five years (2015-2020), are used. Meta-analysis and meta-regression techniques are employed. The review includes three sources (Scopus, Science Direct, and Google Scholar). The results identified the existence of a negative and significant combined effect (-0.015). Developing countries are especially vulnerable to disasters. The negative impact is greater for disasters that occurred in the last decade -in relation to previous disasters-. These findings constitute a call for attention in favor of mitigation and adaptation policies.

Article

Artículo

disasters growth GDP meta-analysis meta-regression desastres crecimiento PIB meta-análisis meta-regresión CIENCIAS SOCIALES CIENCIAS SOCIALES

Public finance and monetary policies as economic stabilizer: Unique or universal across countries?

Arwiphawee Srithongrung (2021)

This study examines dynamic effects of fiscal and monetary policies on growth of two distinctive groups: industrialized with high-income and non-industrialized with medium-income economies. The literature is mixed in recommending fiscal and monetary policies to stabilize a national economy, especially for non-industrialized countries. Unlike high-income and industrialized countries, in the non-industrialized countries, capital markets are imperfect; and hence, setting interest rates to target inflation or mitigate recessions will be ineffective because the level of cash flows do not reflect true investment demands, leading to failed monetization. Data were derived from 36 countries over a 31-year period. Panel Vector Auto Regression (PVAR) was used to mitigate endogeneity which is an inherent problem of panel data. The results confirm the major hypothesis.

Article

Artículo

Government spending OECD GDP growth panel vector auto regression medium-income country Gasto público OCDE crecimiento económico panel de vectores autoregresivos países de ingreso medio CIENCIAS SOCIALES CIENCIAS SOCIALES

Iron oxide nanoparticles (IONPs) with potential applications in plasmid DNA isolation

José Raúl Sosa-Acosta SERGIO DIAZ CASTAÑON Julio César Zuaznabar Gardona (2018)

"DNA extraction and purification is considered a critical step in different biomedical applications such as genetic therapy and clinical diagnosis. This research describes the synthesis and characterization of functionalized IONPs with potential applications in plasmid DNA isolation. IONPs were synthesized by the chemical coprecipitation method followed by a post-synthesis functionalization using silica and (3-aminopropyl)triethoxysilane (APTES). A second functionalization strategy was carried out by an in situ coprecipitation of Fe(II) and Fe(III) ions in presence of chitosan and tris(hydroxymethyl)aminomethane (Tris). IONPs characterization by X-Ray diffraction (XRD) confirmed the synthesis of inverse-spinel magnetite like nanoparticles. In addition, infrared spectroscopy allowed to identify the hydroxyl, silanol and amino functional groups on the surface of the nanoparticles. Transmission electron microscopy measurements revealed IONPs with an average particle size under 13 nm. According to saturation and remanence magnetization values, all samples were suitable for bioseparation studies using magnetic manipulation. Preliminary separation assays with oligodeoxynucleotides (ODN) and plasmid DNA (pDNA) were carried out. Furthermore, biomolecular integrity of ODN and pDNA was verified using polyacrylamide and agarose gel electrophoresis, respectively. Synthesized IONPs and specially those functionalized with silica, chitosan and Tris presented comparable desorption percentages with some reported studies in plasmid DNA separation. Remarkably, by using such functionalized IONPs, the DNA desorption times were more than ten-time faster than other similar reported adsorbents. Therefore, they can be considered for DNA extraction and purification from complex biological samples."

Article

Plasmid DNA isolation Functionalized iron oxide nanoparticles Coprecipitation BIOLOGÍA Y QUÍMICA QUÍMICA QUÍMICA

Estudios teórico-computacionales sobre las interacciones entre moléculas antioxidantes y grafeno y sus nuevos derivados

BRENDA MANZANILLA VIVEROS (2021)

En este trabajo se presenta el estudio con Teoría de Funcionales de la Densidad (DFT, Density Funtional Theory) de diversos modelos finitos de grafeno y algunos de sus derivados, así como de antioxidantes endógenos como melatonina y algunos de sus análogos, y exógenos como el ácido chicórico (CA), la curcumina y el éster fenetílico del ácido cafeico (CAPE), para formar nanovectores que ayuden a reducir el estrés oxidativo. En la primera parte del proyecto se analizó el cambio en las propiedades químicas de diversos modelos finitos de grafeno y algunos de sus derivados, como son grafeno dopado con boro (B), nitrógeno (N) o fósforo (P), grafano, fluorografeno, grafino, grafidiino y óxido de grafeno. Para ello, se usaron los descriptores globales y locales de la reactividad de la DFT Conceptual, cambios estructurales y, además, se analizó la posible toxicidad de los distintos modelos finitos de grafeno. De estos, se seleccionaron al óxido de grafeno y al fluorografeno como posibles vehículos para el transporte de antioxidantes. En la segunda y tercera parte del proyecto se analizaron distintas propiedades de los antioxidantes endógenos y exógenos, para diseñar nuevos antioxidantes que puedan frenar el estrés oxidativo. Por lo que, se calcularon los descriptores para estimar la biodisponibilidad, se calculó el valor del pKa, la energía de solvatación, se estimó la toxicidad y mecanismos de reacción primarios como son la transferencia electrónica simple (SET) y la transferencia de átomos de hidrógeno (HAT); así como la inhibición de una enzima productora de radicales libres, xantina oxidasa. De este análisis se confirma que CAPE y CA son buenos antioxidantes. Finalmente, se diseñaron nanovectores conformados por los derivados de grafeno con los descriptores más adecuados (óxido de grafeno y fluorografeno), que responderán a estímulos redox para el transporte y liberación dirigida de los antioxidantes y, así, coadyuvar a a frenar el alto estrés oxidativo que origina múltiples enfermedades.

This research thesis presents a study within Density Functional Theory (DFT) of various finite models of graphene and some of its derivatives, endogenous melatonin and some analogs and exogenous antioxidants such as chicoric acid (CA), curcumin, and caffeic acid phenethyl ester (CAPE) to form nanovectors that help reduce oxidative stress. In the first part of the project, the change in different graphene finite models' chemical properties and some of their derivatives, such as graphene doped with boron (B), nitrogen (N), or phosphorus (P), graphane, fluorographene, graphyne, graphdiyne, and graphene oxide, were analyzed. For this purpose, we analyzed the global and local descriptors of the Conceptual DFT reactivity, structural changes, and the possible toxicity of the different graphene finite models. Graphene oxide and fluorographene were selected to be potential drug delivery vehicles for antioxidants transport. In the second and third part of this project, different endogenous and exogenous antioxidants were analyzed to design new antioxidants to stop oxidative stress. For this, chemical properties were studied through calculation of the global descriptors like, the value of pKa, solvation energy, toxicity, and the primary reaction mechanisms such as the simple electron transfer (SET) and hydrogen atom transfer (HAT); as well as the inhibition of a free radical-producing enzyme, xanthine oxidase. According to our results, CAPE and CA are good antioxidants. Finally, nanovectors made up of selected graphene derivatives (graphene oxide and fluorographene), were designed to respond to redox stimuli for the transport and targeted release of antioxidants. Our designed nanovectors are new potential systems, thus aiding to stop the high oxidative stress that causes multiple diseases.

Doctoral thesis

CGU- Doctorado en Química BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA BIOQUÍMICA Grafeno – Derivados Índices de reactividad Química teórica y computacional DFT Conceptual (Teoría de Funcionales de la Densidad) Nanovectores Moléculas antioxidantes Graphene - Derivatives Reactivity indexes Theoretical and computational chemistry Conceptual DFT (Density Functional Theory) Nanovectors Antioxidant molecules

Aprendizaje basado en ejemplos mediante el grafo de semi-espacios proximales

Instance-based learning using the half-space proximal graph

Ariana Talamantes Alvarez (2021)

El problema de clasificación en el aprendizaje automático consiste en identificar a cuál, de entre un conjunto de categorías, pertenece una nueva observación. El aprendizaje basado en ejemplos (Instance-based learning, en inglés) es un tipo de aprendizaje automático que utiliza los objetos almacenados en una base de datos para predecir la clase de objetos que no se han visto. Su implementación no necesita de entrenamiento y se adapta a los datos que se tienen disponibles, por lo que resulta útil para problemas donde no se tiene una distribución no estacionaria. El filtrado y clasificación de correo es un ejemplo de clasificación donde la distribución de las clases no es estacionaria, ya que co-evolucionan el spammer y el detector, con lo que la clasificación cambia con el tiempo. Hay esencialmente un algoritmo de aprendizaje basado en ejemplos y es el algoritmo de k vecinos más cercanos o kNN (k nearest neighbors, en inglés) el cual es muy popular por su simplicidad. La principal desventaja de kNN es que cuenta con el hiperparámetro k que es muy difícil de sintonizar. En los últimos años se han propuesto varios métodos para solucionar este problema pero no se ha llegado a un resultado conclusivo en la literatura. En el presente trabajo se presenta el primer algoritmo de aprendizaje basado en ejemplos que no necesita de parámetros a sintonizar. La clasificación se hace mediante el uso del grafo de semi-espacios proximales o HSP (Half Space Proximal, en inglés). Su desempeño se compara con el estado del arte y los resultados obtenidos muestran que el clasificador HSP obtiene mayor exactitud de clasificación que kNN, con cualquier k, en una variedad de ejemplos de datos de altas dimensiones, aún cuando se toman en cuenta diferentes reglas de votación. Más aún, la mejora se mantiene incluso cuando se implementa una heurística para aproximar el clasificador HSP y se utiliza un índice probabilístico para acelerar las consultas.

The classification problem in machine learning consists in designating the class that best fits a new observation, given a set of possible classes. Instance-based learning refers to a family of machine learning algorithms predicting the class of new problem instances by comparing them to instances stored in memory. Its implementation does not need training and adapts to available data, therefore it is useful for problems with a non-stationary distribution. Mail filtering and classification is an example of classification where the class distribution is non-stationary, since the spammer and the detector co-evolve, the classification changes over time. There is essentially one instancebased learning algorithm and it is the k Nearest Neighbors rule or kNN, which is quite popular for its simplicity. The main disadvantage of kNN is the hyperparameter k, which is very difficult to tune. In recent years, various methods have been proposed to solve this problem but a conclusive result has not been reached in the literature. The present work presents the first instance-based learning algorithm without tuning parameters. The classification is done through the use of the Half-Space Proximal Graph or HSP. Its performance is compared to the state of the art. The results obtained show the HSP classifier achieves higher classification accuracy than kNN, for any given k, in a variety of high-dimensional datasets, even when applying different voting rules. Furthermore, the improvement sticks even when a heuristic is implemented to approximate the HSP classifier and a probabilistic index is used to speed up queries.

Master thesis

aprendizaje basado en ejemplos, grafo de semi-espacios proximales, clasificación, regresión instance-based learning, half-space proximal graph, classification, regression INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES ENSEÑANZA CON AYUDA DE ORDENADOR ENSEÑANZA CON AYUDA DE ORDENADOR