Seminario: "Perspectiva de redes ecológicas en la microbiota intestinal y la progresión de diabetes tipo 2: taxones clave en una cohorte mexicana"

Presenta: Dr. Diego Armando Esquivel Hernández

Fecha: Octubre 16 2023, 15:00 hrs.
Ubicación: Aula Magna (piso 6), UAM Cuajimalpa
Transmisión: Vía YouTube

La microbiota intestinal (GM) humana es un sistema dinámico cuyas interacciones ecológicas entre los miembros de la comunidad afectan el metabolismo del huésped. El entendimiento de los principios que rigen la comunicación bidireccional entre la microbiota intestinal y su huésped es una herramienta valiosa para descubrir cómo la ecología microbiana influye en las variables clínicas del hospedero. Con el fin de abordar esta pregunta, se utilizó la herramienta SparCC para inferir redes de asociación en datos de amplicones del gen 16S rRNA del GM de una cohorte de pacientes mexicanos con diabetes tipo 2 (T2D) en diferentes etapas: NG (normoglucemia), IFG (glucosa alterada en ayunas), IGT (tolerancia a la glucosa alterada), IFG + IGT (glucosa alterada en ayunas más tolerancia a la glucosa alterada), T2D y T2D tratados (T2D con un tratamiento continuo de 5 años).

En cuanto a los resultados, pudimos explorar la topología de las redes de las diferentes etapas de la T2D, observamos que, a medida que avanza la enfermedad, las redes pierden la asociación entre bacterias. Esto sugiere que la comunidad microbiana se vuelve muy sensible a las perturbaciones en personas con diabetes tipo 2. Con el propósito de identificar aquellos géneros que guían esta transición, computacionalmente encontramos taxones clave (nodos conductores) y géneros centrales para una cohorte mexicana de diabetes tipo 2. En conjunto, se propone un conjunto de géneros bacterianos que impulsan el progreso de la diabetes tipo 2 en una cohorte mexicana, entre ellos el grupo Ruminococcaceae NK4A214, Ruminococcaceae UCG- 010, Ruminococcaceae UCG-002, Ruminococcaceae UCG-005, Alistipes, Anaerostipes y Terrisporobacter.

Finalmente, a partir del enfoque de redes de asociación este estudio sugiere un conjunto de géneros que pueden servir como potenciales biomarcadores para distinguir el distinto grado de avance en la diabetes tipo 2 para una cohorte mexicana de pacientes. Más allá de limitar nuestra conclusión a una población, presentamos un proceso computacional para vincular redes ecológicas y etapas clínicas en la diabetes tipo 2, lo cual representa un importante avance en el campo de la medicina de precisión.

Seminario: "Aplicación de algoritmos evolutivos a problemas difíciles: dos casos de optimización combinatoria"

Presenta: Dr. Abel García Nájera

Fecha: Octubre 02 2023, 15:00 hrs.
Transmisión: Vía YouTube

Los problemas de optimización combinatoria consisten en encontrar una solución óptima dentro de un conjunto finito de soluciones. Este tipo de problemas aparecen en circunstancias en las que debemos seleccionar un subconjunto de objetos, dar una secuencia a un conjunto de objetos o asignar un conjunto de objetos a otro. Algunos ejemplos de problemas de optimización combinatoria son: la determinación de la secuencia exacta de nucleótidos o bases en una molécula de ADN, el plegamiento de una proteína para que se vuelve biológicamente funcional, la selección de activos para un portafolio de inversión y la secuencia de sujeción y montaje de circuitos integrados en una tarjeta de circuitos impresos. Este tipo de problemas no son exclusivos de las ciencias y la ingeniería, sino que también los encontramos en la vida cotidiana, por ejemplo: cuando las actividades de un proyecto se deben asignar entre todo un equipo de trabajo, cuando una tienda de autoservicio debe colocar sus productos en los estantes y cuando una universidad tiene que asignar aulas a los grupos. Por su naturaleza, la mayoría de los problemas de optimización combinatoria son difíciles de resolver y generalmente no existe un método eficiente para resolverlos. En esta plática, se presentará una definición informal de los problemas difíciles de resolver y se dará una breve introducción a los algoritmos evolutivos. También se expondrán dos problemas de optimización combinatoria para los cuales los algoritmos evolutivos han obtenido resultados interesantes.

Seminario: "Las Bgl´s, un nuevo modelo para estudiar la fibrilogénesis amiloidea"

Presenta: Dr. Edgar Vázquez Contreras

Fecha: Septiembre 18 2023, 15:00 hrs.
Ubicación: Aula Magna (piso 6), UAM Cuajimalpa
Transmisión: Vía YouTube

En este seminario se comentará sobre la formación in vitro de fibras amiloides utilizando importantes enzimas del metabolismo de los carbohidratos y diversas técnicas biofísicoquímicas y bioinformáticas. Se busca caracterizar estas estructuras para eventualmente usarlas para proponer posibles mecanismos para evitar su formación, detener su crecimiento una vez formadas o bien, su destrucción. Se comentará sobre el desarrollo de estos experimentos durante la reciente estancia de investigación en España.

Seminario: "Una mirada a la investigación en nutrición humana de la UAQ"

Presenta: Dra. Olga Patricia García Obregón

Fecha: Agosto 28 2023, 15:00 hrs.
Transmisión: Vía YouTube

La Facultad de Ciencias Naturales de la Universidad Autónoma de Querétaro (UAQ), es una facultad multi- e interdisciplinaria que cuenta con 7 licenciaturas, 5 maestrías, dos especialidades y un doctorado en ciencias biológicas. Además de la docencia y vinculación, la facultad es activa en la investigación. Dentro de las diferentes líneas de investigación, se encuentra la línea de investigación en nutrición humana. El enfoque de investigación de esta línea comenzó con estudios relacionados con deficiencias de micronutrimentos y en los últimos años ha evolucionado al estudio de enfermedades crónico-degenerativas, específicamente la obesidad. Se presentarán resultados de algunos estudios relacionados con la investigación en nutrición humana que incluyen estudios de microbiota intestinal, parásitos y obesidad, entornos alimentarios así como ejemplos de algunas intervenciones diseñadas para la prevención y tratamiento de la obesidad.