MINICURSOS
MINICURSO 1
Modelos multi-escala en biología: una introducción a la modelación con sistemas dinámicos suaves a trozos
Elisa Domínguez Hüttinger, Departamento de Biología Molecular y Biotecnología Instituto de Investigaciones Biomédicas, Universidad Nacional Autónoma de México, Ciudad Universitaria, 04510, Ciudad de México, México.
Objetivos: Adquirir una noción de las herramientas teóricas y conceptuales necesarias para la simulación y análisis de modelos matemáticos de sistemas biológicos con diferentes escalas temporales, utilizando el formalismo de sistemas suaves a trozos.
Resumen: Modelaremos matemáticamente fenómenos fisiológicos que curren simultáneamente a diferentes escalas temporales, y en los que el proceso más rápido cambia también de manera abrupta. Muchos procesos biológicos que cumplen con estas dos características. Por ejemplo, en un proceso fisiopatológico, el tejido se degenera lentamente obedeciendo su propia dinámica regulatoria, hasta que administramos un fármaco eficaz que diverge abruptamente su trayectoria. Incluso sin este tipo de forzamientos externos encontramos muchos casos en los que la escala fisiológica lenta es alterada, y altera, procesos bioquímicos que cambian rápida y abruptamente. Por ejemplo, el fenotipo celular responde a cambios en el microambiente del tejido, y a su vez, estos cambios fenotípicos pueden alterar la dinámica tisular. Aprenderemos a modelar matemáticamente ese tipo de fenómenos con sistemas suaves a trozos. Mostraremos con ejemplos concretos cómo se construyen estos modelos, y aprenderemos cómo se determina su comportamiento estacionario utilizando el análisis de puntos focales. Finalmente, simularemos estos modelos, utilizando integradores numéricos con funciones localizadoras de eventos. Al final del curso se habrá adquirido una noción de las herramientas teóricas y conceptuales necesarias para la simulación y análisis de modelos matemáticos de sistemas biológicos con diferentes escalas temporales, utilizando el formalismo de sistemas suaves a trozos.
Semblanza: La Dra. Elisa Domínguez Hüttinger es bióloga de sistemas enfocada en el estudio de enfermedades complejas. Es bióloga por la Facultad de Ciencias de la UNAM. Realizó sus estudios de posgrado en biología de sistemas en el Imperial College London. Tiene experiencia posdoctoral en la Universidad de Osaka, en el Imperial College London y en el Instituto de Ecología, UNAM. Sus proyectos de investigación giran en torno a estudiar los mecanismos de emergencia, progresión y remisión de enfermedades epiteliales complejas, tales como carcinomas, atopías e infecciones de mucosas. Para ello, emplea la modelación matemática a partir de la integración y análisis de datos experimentales y clínicos. Su trabajo se ha publicado en 14 artículos de investigación en revistas arbitradas internacionales y en 1 libro de texto. Ha titulado a 3 alumnos de licenciatura y a 3 de maestría, y ha impartido 35 cursos de biología de sistemas. Recibió el Apoyo Sofía Kovalevskaia (México, 2018), una beca de la JSPS (Japón, 2029), el College for Life Sciences Fellowship (Alemania, 2021), y la beca del Scientist-in-Residence Programm (Austria, 2023). Trabaja como Investigadora Asociada “C” en el Instituto de Investigaciones Biomédicas, UNAM, y es parte del Sistema Nacional de Investigadores (Nivel II).
Prerrequisito de Minicurso: Nociones de cálculo y de biología
MINICURSO 2
Visualización de datos con Python
Mariana Esther Martínez Sánchez, Instituto Nacional de Enfermedades Respiratorias Ismael Cosío Villegas
Objetivos: Familiarizar a los alumnos con las bases de la codificación visual y con las funciones básicas de graficación usando python. Al final del curso los alumnos tendrán claros los criterios para seleccionar una visualización y cómo realizar algunos tipos de visualización en python.
Semblanza: Mariana Martínez Sánchez es doctora en Investigación Biomédica por la Universidad Nacional Autónoma de México. Realizó posdoctorados en el Instituto de Física y el Centro de Ciencias de la Complejidad. Ha impartido cursos de análisis de datos y redes biológicas en universidades nacionales e internacionales. Coordinó equipos de ciencia de datos en el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología y la Comisión Nacional de Búsqueda de Personas Desaparecidas de México. Colabora en proyectos de divulgación científica y colectivos como Cienciorama y Veredeando Sierra de Guadalupe. Sus principales áreas de investigación incluyen el análisis de redes, la ciencia de datos y los fenómenos complejos. Actualmente, es investigadora en ciencias médicas A en el Instituto Nacional de Enfermedades Respiratorias y miembro del Sistema Nacional de Investigadores, nivel 1.
Prerrequisito de Minicurso: Tener anaconda + jupyter instalado
MINICURSO 3
Escritura técnica y científica, hacia una mejor comprensión de lo que queremos comunicar
Libertad Pantoja Hernández, Panasonic Automotive Systems of America
Objetivos: Mejorar la comunicación escrita tanto en publicaciones como en repositorios. Se dará una breve introducción al lenguaje markdown y una explicación general de buenas prácticas en la escritura de textos técnicos y científicos.
Semblanza: Libertad Pantoja estudió la Licenciatura en Ciencias Genómicas y el Doctorado en Ciencias Biomédicas en la UNAM. Es egresada del Diplomado en Escritura de Literaria, Centro Mexicano de Escritores. Libertad ha recibido la beca Jóvenes Creadores del FONCA en dos ocasiones. La primera en la especialidad de cuento y la segunda en la especialidad de novela. Ha trabajado como científica de datos y como escritora técnica para diversas compañías de tecnología. Actualmente se dedica a escribir narrativa y a hacer escritura técnica.
Prerrequisito de Minicurso: Inglés intermedio (escrito), computadora o tableta e internet (puede ser bajo)
MINICURSO 4
La Estadística detrás del Análisis Filogenético
Hugo Alberto Flores Arguedas, Arkansas State University Campus Querétaro
Objetivos: El análisis filogenético tiene como objetivo estimar las relaciones evolutivas entre diferentes especies. Actualmente existen muchas herramientas de uso libre en la web para realizar este análisis usando secuencias de ADN, o bien, secuencias de amino ácidos. Sin embargo, estos recursos fomentan que las personas se vuelvan usuarias de la herramienta sin entender realmente lo que hay detrás de ella. En este minicurso exploraremos la estadística detrás de este análisis, utilizaremos algunos recursos en línea y haremos algunos cálculos en Python con el afán de entender el razonamiento y los detalles detrás de los árboles filogenéticos.
Semblanza: A nivel universitario, obtuve el bachillerato en Enseñanza de las Matemáticas (2010) en la Universidad de Costa Rica. Vine a México en el 2014 y obtuve la Maestría (2016) y el Doctorado (2021) en Matemáticas Aplicadas en el Centro de Investigación en Matemáticas A. C. (CIMAT), Guanajuato, bajo la dirección del Dr. Marcos Capistrán. Posteriormente realicé una estancia postdoctoral en el Instituto de Matemáticas de la UNAM, campus Juriquilla, en Querétaro, enfocado en el tema de ensamblaje de especies en comunidades microbianas junto al Dr. Marco Tulio Angulo. Actualmente, y desde marzo 2022, trabajo en la Universidad del Estado de Arkansas, Campus Querétaro. Mi investigación se enfoca en Problemas Inversos desde un enfoque bayesiano, con aplicaciones a la epidemiología, comunidades microbianas, e imágenes médicas. Recientemente inicié en el campo de la Bioinformática y la Analítica del deporte. Mis intereses incluyen la divulgación de la ciencia, la enseñanza de las Matemáticas y correr.
Prerrequisito de Minicurso: Elementos básicos de estadística y de Python
MINICURSO 5
Redes con python
Marcelino Ramírez Ibañez, CONAHCYT-UPN 201
Objetivos: En este Mini curso abordaremos elementos esenciales de Teoría de las Gráficas (grafos) y del Software Python para poder construir y manipular gráficas (redes) que provengan de la biología o la ecología, así como poder usar algunas métricas para su análisis.
Semblanza: Realizó estudios universitarios en la Universidad Tecnológica de la Mixteca, egresando de la Licenciatura en Matemáticas Aplicadas. Continuó estudios de maestría en el Centro de Ciencias Matemáticas de la UNAM en Morelia. En 2012, términó sus estudios de Doctorado en el Instituto de Matemáticas de la UNAM sede Oaxaca. Su área de trabajo son la Teoría Algebraica de Gráficas, Invariantes de redes y redes aleatorias y sus aplicaciones. Es Investigador por México del programa de CONAHCyT como parte del proyecto 1522 “Elevar la calidad de la educación matemática en Oaxaca” adscrito a la Universidad Pedagógica Nacional Unidad 201 Oaxaca.
Prerrequisito de Minicurso: Conocimientos básicos de programación, instalación de la última versión de python en una laptop.
MINICURSO 6
Introducción a la Inmunología Matemática
Juan Carlos Chimal Eguia, Centro de Investigación en Computación del IPN
Objetivos: Modelar algunos aspectos de la básicos de la inmunología usando EDO y EDP; así como dar una introducción de la inmunología matemática actual.
Semblanza: Juan Carlos Chimal Eguía. Obtuvo el título de Licenciado en Física y Matemáticas, el grado de maestría con especialidad en Física y el grado de Doctor en Ciencias en la Escuela Superior de Física y Matemáticas del IPN, además realizó una estancia posdoctoral en el departamento de Matemáticas de la Universidad de Alberta en Canadá. Actualmente tiene el grado de profesor titular "C" en el Centro de Investigación en Computación del IPN. Es autor de más de 50 artículos en revistas JCR y pertenece al SNI nivel II . Algunos de sus intereses son la Biología Matemática, en particular la Inmunología Matemática y el Análisis Matemático.
Prerrequisito de Minicurso: Ecuaciones Diferenciales (ordinarias y parciales)
MINICURSO 7
Modelos biológicos y métodos no-arquimedianos.
Angela Rocío Fuquen Tibatá, Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS, Mérida)
Objetivos: La naturaleza está llena de estructuras fractales, desde los árboles y corales hasta los ríos y muchas otras formas vivas. Comprender cómo se forman estos sistemas biológicos es crucial, especialmente cuando se trata de fenómenos como la ramificación en estructuras tipo árbol. En este curso, nos adentraremos en una manera innovadora de modelar sistemas biológicos fractales, utilizando números p-ádicos.Exploraremos el fascinante campo de los números p-ádicos, denotado por Qp, y presentaremos espacios de funciones y operadores análogos a los que usualmente se trabajan en el análisis real. Veremos cómo este campo numérico, aunque poco convencional, parece estar intrínsecamente relacionado con el mundo que nos rodea. Finalmente, discutiremos cómo, utilizando métodos no arquimedianos, podemos modelar fenómenos en biología.
Semblanza: Angela Fuquen estudió Matemáticas en la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, realizó una maestría en Ciencias-Matemáticas en la Universidad Nacional de Colombia, y obtuvo un doctorado en Matemáticas en el CINVESTAV. Sus áreas de interés incluyen el análisis p-ádico, la física-matemática y la bio-matemática. Actualmente, es investigadora posdoctoral en el IIMAS, donde desarrollo un proyecto que busca describir el crecimiento de corales ramificados utilizando métodos p-ádicos.
Prerrequisito de Minicurso: Conceptos básicos de aritmética, topología y ecuaciones diferenciales
MINICURSO 8
Cálculo de medidas clásicas en la epidemiología matemática.
Uvencio José Giménez Mujica, Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT)
Objetivos: Mostrar a los estudiantes que se inician en la investigación de modelos epidemiológico matemáticos, herramientas primordiales para calcular medidas invariantes clásicas como lo son por ejemplo, números reproductivos básicos, tamaños finales de epidemias, puntos de equilibrios, entre otros, que ayudan a comprender los procesos infecciosos en las poblaciones objetos de estudios.
Semblanza: El Dr. Uvencio Giménez obtuvo su licenciatura en la Universidad Centroocidental Lisando Alvarado en el 2016 y su maestría y doctorado los obtuvo en la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP) en el 2018 y 2022 respectivamente. Desde septiembre de 2023 es investigador posdoctoral en el Centro de Investigación en Matemáticas A.C. (CIMAT) sede Guanajuato bajo la supervisión del Dr. Ignacio Barradas, además en miembro del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (nivel candidato).Sus áreas de interés son la modelación de procesos infecciosos y biológicos utilizando teorías de Ecuaciones Diferenciales, Ecuaciones en Diferencias y Autómatas Celulares. Su inclinación a proponer y estimar medidas invariantes sobre los modelos objetos de estudios con el fin de proponer medidas de control queda en evidencia en sus últimos trabajos de investigación y en los proyectos que lleva a cabo en la actualidad.
Prerrequisito de Minicurso: Algebra lineal, Ecuaciones diferenciales ordinarias, calculo diferencial e integral, nociones del analisis matematico (deseable)
MINICURSO 9
El sistema de regulación glucosa-insulina durante la prueba oral de tolerancia a la glucosa
Miguel Angel Moreles Vázquez, Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT)
Objetivos: Modelación, analisis de datos y simulación computacional del sistema de regulación glucos a insulina durante la orueba oral de tolerancia a la glucosa.
Semblanza: Investigador del CIMAT desde 1996 y miembro del Sistema Nacional de Investigadores del Área de Física, Matemáticas y Ciencias de la Tierra. Obtuvo el Doctorado en Matemáticas en la Universidad de Minnesota en 1995. Realizó investigación en Ecuaciones Diferenciales, Análisis Funcional, Métodos Numéricos y Mecánica Fraccionaria.Ha sido profesor invitado en el ámbito internacional como nacional: (1)CIMNE Barcelona España; (2)GM-LMI INSA Rouen Francia;(3) Chemical and Petroleum Engineering Department y (4)University of Calgary Canada. Imparte de manera regular cursos de Ecuaciones Diferenciales, Análisis Matemático y Métodos Numéricos.Ha sido investigador responsable por parte de CIMAT de varios proyectos multidisciplinarios y modelación matemática, resaltando: (1) Ecuaciones Diferenciales Parciales Relacionadas a Ondas y Problemas Inversos: aplicaciones a física, biología y energía limpia. Convocatoria ECOS 2015: (2) Inyección de aire al yacimiento como sistema de recuperación mejorada. Convocatoria CONACYT-SENER-HIDROCARBUROS 2009-01.Ha desarrollado proyectos de consultoría especializada para empresas como Condumex, Pemex Exploración y Producción, Corporación Industrial Uruapan.Ha dirigido varias tesis de licenciatura y posgrado en Matemáticas, Computación e Ingeniería. En difusión y divulgación ha organizado talleres, congresos nacionales e internacionales en Ecuaciones Diferenciales y Métodos Numéricos. Mención especial, la Escuela de Modelación y Métodos Numéricos, que se organiza en CIMAT desde el 2006.
Prerrequisito de Minicurso: Cálculo, conceptos básicos de Álgebra lineal, Ecuaciones Diferenciales Ordinarias deseable pero no necesario.
PLÁTICAS
PLÁTICA 1
Redes de coocurrencia de mamíferos medianos y grandes en territorios de comunidades originarias
Rosa Elena Galindo Aguilar, CONAHCYT CIIDIR, Beatriz Carely Luna Olivera CONAHCYT-UPN 201 Oaxaca, Mario César Lavariega Nolasco CIIDIR Unidad Oaxaca IPN, Marcelino Ramírez Ibáñez CONAHCYT-UPN 201 Oaxaca
Resumen: En esta plática presentamos un trabajo interdisciplinario entre investigadores(as) de la UPN 201 Oaxaca, el CIIDIR unidad Oaxaca IPN, la UTM y el CentroGeo. En dicho trabajo se propone un marco conceptual y métodos no convencionales para integrar los efectos de la abundancia, hábitat y detectabilidad de las especies con el uso de redes de co-ocurrencias espaciotemporales entre especies. El método desarrollado ha sido aplicado a datos, recolectados a través de cámaras trampa, en bosques tropicales del sur de México. Dichos bosques se encuentran bajo tenencia comunal, en manos de grupos originarios que han destinado áreas para la conservación.
Semblanza: Rosa Elena Galindo Aguilar es Mixteca, primera generación nacida en la Ciudad de México, Bióloga graduada de la UNAM. Su investigación se ha centrado en la ecología de mamíferos medianos y grandes en paisajes tropicales fragmentados del sur de México, con especial atención en comunidades originarias.
Beatriz Carely Luna Olivera es matemática con interés en: Teoría de sistemas dinámicos. Dinámica, topología, invariantes algebraicos y aplicaciones de redes (biología, ecología, medicina, química). Simulación computacional de dinámica. Análisis de datos (biología, clima, agricultura). Divulgación de las matemáticas y educación matemática.
Mario César Lavariega Nolasco es licenciado en Biología por el Instituto Tecnológico del Valle de Oaxaca en 2008, y Maestro en Ciencias por el CIIDIR, Unidad Oaxaca, IPN. Su área de estudio se centra en difundir el conocimiento de la biodiversidad, los patrones espaciales y temporales de vertebrados terrestres y en la conservación comunitaria de especies amenazadas.
Marcelino Ramírez Ibáñez es Licenciado en Matemáticas Aplicadas por la Universidad Tecnológica de la Mixteca, realizó estudios de Maestría y Doctorado en la UNAM. Sus áreas de interés son: Combinatoria algebraica, invariantes algebraicos y aplicaciones de redes (biología, ecología, medicina, química). Análisis de datos (biología, clima, agricultura). Educación Matemática y divulgación de las matemáticas.
PLÁTICA 2
Modelos híbridos para el estudio de enfermedades infecciosas
Imelda Trejo, CCM
Resumen: En salud pública, los modelos epidémicos son comúnmente usados para evaluar la severidad o control de enfermedades infecciosas. En esta sesión, presentaré una serie de modelos híbridos, combinación de modelos estadísticos y mecanísticos, para estudiar diferentes aspectos de la enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19). El primer modelo lo usamos para estimar infecciones por COVID-19 no observadas usando casos reportados. El segundo modelo lo usamos para estimar el número reproductivo efectivo usando casos reportados. El tercer modelo lo usamos para inferir el número de personas infectadas usando bases de datos provenientes de aguas residuales.
Semblanza: Imelda Trejo Lorenzo obtuvo la Licenciatura y Maestría en Matemáticas Aplicadas en la Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo y el Centro de Investigación en Matemáticas con sede en Guanajuato, y su Doctorado en Matemáticas en la University of Texas at Arlington, de Estados Unidos. Después del doctorado hizo una estancia Postdoctoral en Los Álamos National Laboratory (LANL), New Mexico, EE. UU. En LANL, Imelda desarrolló modelos matemáticos para el estudio de las enfermedades COVID-19 y Dengue. Posteriormente desarrollo modelos matemáticos para la transmisión de enfermedades infecciosas utilizando diferentes conjuntos de datos, incluidos casos hospitalarios y concentración de patógenos en aguas residuales durante su estancia Postdoctoral en el Center for Disease Control and Prevention (CDC), en Atlanta, Estado Unidos. Durante su carrera ha recibido diversos reconocimientos como el prestigioso “Premio Sotero Prieto” en 2008, recibiendo una de las dos medallas entregadas por parte de la Sociedad Matemática Mexicana, y el Mathematics Academic Excellence Award, otorgado por The University of Texas at Arlington en 2019. Actualmente, Imelda es profesora-investigadora asociada en el Centro de Ciencias Matemáticas, Morelia, México.
PLÁTICA 3
Modelación matemática en ecoepidemiología
Virgilio Vázquez Hipólito, Centro de Modelación Matemática, Vinculación y Consultoría de la Univ. Tecnológica de la Mixteca
Resumen: La fusión entre la ecología y la epidemiología es frecuentemente llamada ecoepidemiología. El objetivo de esta plática es introducir a los participantes a la modelación matemática en ecoepidemiología. En especial, se presentará un modelo ecoepidemiológico de interacción de dos especies con una relación de tipo mutualismo en el cual alguna de las especies padece alguna enfermedad infecciosa. El resultado principal que se obtiene al analizar el modelo es la aparición de la bifurcación hacia atrás cuando hay fecundidad aumentada en la clase de los infectados. La bifurcación hacia atrás es un fenómeno típicamente indeseable en epidemiología por lo cual es importante estudiar el comportamiento del estado endémico cuando hay variación en los parámetros. Por medio de simulaciones numéricas se mostrarán los diferentes escenarios donde aparece la bifurcación hacia atrás, así como las posibles estrategias de control.
Semblanza: Realizó sus estudios de Licenciatura en Matemáticas Aplicadas en la Universidad Tecnológica de la Mixteca (UTM). Los estudios de Maestría y Doctorado en Matemáticas Aplicadas en el Centro de Investigación en Matemáticas, A. C. (CIMAT). Desde el año 2016 es Profesor-Investigador en la UTM y actualmente está adscrito al Centro de Modelación Matemática, Vinculación y Consultoría (CEMMVyC). Realiza investigación en el área de la Matemática Aplicada especialmente en biomatemáticas. Desde el año 2017 pertenece al Sistema Nacional de Investigadores. En el periodo noviembre 2018-mayo 2022 fungió como coordinador de la Maestría en Modelación Matemática y, actualmente, es miembro del núcleo académico de los posgrados en Modelación Matemática de la UTM.
PLÁTICA 4
Dimensión fractal en identificación biométrica del iris del ojo
Tomás Pérez Becerra, Centro de Modelación Matemática, Vinculación y Consultoría, Univ. Tecnológica de la Mixteca
Resumen: La identificación biométrica a través del iris del ojo tiene diversas ventajas, algunas de ellas mejores que la huella dactilar y la geometría facial. Sin embargo, el mecanismo es complejo y presenta inestabilidad en bases de datos grandes. En esta plática se muestra un modelo que hace uso de la dimensión fractal como una etapa en la detección y se mostrará un proceso que no altera la dimensión, con lo que se mejora la precisión al momento de escalar la detección.
Semblanza: Licenciado en matemáticas aplicada por la Universidad Autónoma de Tlaxcala y maestro y doctor en ciencias por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, de la cual es egresado con honores, y es maestro en ciencia de datos aplicada por el Institute of Executive Education. Realizó dos estancias de investigación en el Technological University en Singapur y cuenta con dos estancias posdoctorales. Ha impartido conferencias a nivel nacional e internacional. Cuenta con diversas publicaciones de artículos científicos indexados en revistas internacionales, en colaboración con investigadores nacionales y extranjeros, y un capítulo de libro. Ha participado como editor de diversas publicaciones y journals. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores de México y cuenta con la distinción Prodep-SEP como profesor de alta calidad. Ha dirigido tesis de licenciatura, maestría y doctorado y diversos proyectos. Sus líneas de investigación son teoría de integración generalizada, análisis matemático, ecuaciones diferenciales ordinarias, biología matemática, teoría de la dimensión y ciencia de datos. Actualmente es profesor-investigador en la Universidad Tecnológica de la Mixteca, es coordinador del doctorado en modelación matemática y es Director del Centro de Modelación Matemática, Vinculación y Consultoría.
PLÁTICA 5
Matriz Agroecológica: Impacto de la Configuración y las Propiedades sobre la Abundancia de Especies
Norma Leticia Abrica Jacinto, Universidad del Mar, campus Huatulco
Resumen: La matriz agroecológica se define como el espacio constituido por parches de vegetación natural y áreas de cultivo, donde coexisten diversas especies y procesos ecológicos. Para caracterizar esta matriz, se emplean dos conceptos clave: configuración (la disposición y distribución de los parches) y propiedades (la variedad o tipo de los parches, así como la conectividad que permite el tránsito de especies entre ellos). Estos factores influyen significativamente en aspectos como la biodiversidad y la productividad agrícola. En esta charla, se presentarán resultados de un modelo matemático-computacional diseñado para examinar cómo la configuración y las propiedades de la matriz agroecológica afectan la abundancia y la riqueza de las especies.
Semblanza: Leticia Abrica es licenciada en Ciencias Físico Matemáticas por la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo (Morelia, Michoacán), con Maestría y Doctorado en Ciencia y Tecnología por la Universidad de Guadalajara. Su línea de investigación se centra en la Modelación y Simulación Matemática. Ha desarrollado modelos matemáticos para analizar las condiciones en la formación de grupos de opinión en sociedades artificiales utilizando la modelación basada en agentes como metodología principal. Actualmente, está trabajando en un modelo de dinámica poblacional y modelado espacial para examinar los efectos del cambio en el uso del suelo en un sistema agroecológico.
PLÁTICA 6
Monerías: explorando la estructura social de monos araña (Ateles geoffroyi) usando análisis de redes sociales.
Sandra Smith Aguilar, Departamento de Modelación Matemática de Sistemas Sociales, Instituto de Investigaciones en Matemáticas aplicadas y en Sistemas, UNAM
Resumen: Los monos araña (Ateles geoffroyi) viven en grupos de 30-40 individuos. Cotidianamente, forman subgrupos más pequeños que van cambiando de tamaño y composición a lo largo del día, con los individuos constantemente decidiendo unirse a, mantenerse en o separarse de un subgrupo. Esta organización con una alta dinámica de fisión-fusión resulta en que los monos se enfrentan a contextos sociales cambiantes todo el tiempo. Esta condición hace particularmente interesante el estudio de su estructura social, entendida como regularidades en los patrones de interacciones que se sostienen a através de generaciones. En esta plática abordaremos cómo hemos usado herramientas del análisis de redes sociales para investigar propiedades de la estructura social de estos monos.
Semblanza: Estudió biología en la UNAM, donde también hizo la maestría en Ciencias del Mar y Limnología. Posteriormente, hizo un doctorado en Ciencias en Conservación y Aprovechamiento de Recursos Naturales en el CIIDIR-Unidad Oaxaca del IPN. Su trabajo de investigación se ha enfocado en conducta animal, particularmente en torno al canto de ballenas jorobadas y la conducta social de monos araña. También ha trabajado desde asociaciones civiles en proyectos de conservación y manejo de recursos naturales, principalmente en Oaxaca. Actualmente, es investigadora posdoctoral en el IIMAS de la UNAM, estudiando complejidad social usando redes multiplex.
PLÁTICA 7
Espirales en el tiempo: la morfología teórica en conchas de moluscos fósiles
Gabriela Contreras Figueroa, UNAM
Resumen: El crecimiento y la forma de las conchas de moluscos han despertado el interés de diversas disciplinas, tanto científicas como artísticas. La geometría espiral de las conchas, junto con su diversidad morfológica y su abundancia en el registro fósil, hace de los moluscos un modelo excelente para estudios evolutivos. En esta plática, se presenta un modelo basado en la ecuación de la espiral logarítmica dentro de un sistema de coordenadas fijo, utilizando un marco móvil para definir la posición de la apertura de la concha. Dicho modelo cuenta con una metodología estandarizada para medir los parámetros teóricos y generar morfoespacios aplicables. Platicaremos sobre un caso de estudio que ilustra la aplicación del modelo en el análisis de los cambios ecomorfológicos en gasterópodos de la costa noreste del Pacífico antes y después de la extinción masiva del Cretácico-Paleógeno. Se espera que esta plática muestre el gran potencial de la morfología teórica, no sólo en paleontología de invertebrados, sino en cualquier campo de la modelación biológica.
Semblanza: Soy bióloga egresada de la Universidad Autónoma de Querétaro. Desde que mis profesores me platicaron sobre el trabajo de D’Arcy Thompson mostré curiosidad en la forma y la geometría de los seres vivos. Durante la maestría en Ciencias de la Tierra en la Universidad Nacional Autónoma de México (Instituto de Geología- Instituto de Geociencias) enfoqué mi investigación en los cambios morfológicos de ammonites. Recientemente concluí el doctorado también en la UNAM (CFATA - INB) en colaboración con el Museo de Historia Natural de Los Ángeles. El proyecto que desarrollamos fue sobre morfología teórica en conchas de moluscos, con énfasis en la ecomorfología de gasterópodos y bivalvos del límite Cretácico-Paleógeno. Actualmente, colaboro en el Instituto de Química a través de la modelación teórica de estructuras inorgánicas que asemejan a formas biológicas, conocidas como biomorfos.
PLÁTICA 8
Modelación computacional del metabolismo en microbiota: un acercamiento a las enfermedades desde las ciencias de la complejidad.
Osbaldo Resendis-Antonio, (1) Red de Apoyo a la Investigación-UNAM. (2) Inst. Nacional de Medicina Genómica. (3) Centro de Ciencias de la Complejidad-UNAM.
Resumen: El arribo y desarrollo de las tecnologías de alto rendimiento abren una ventana para explorar la actividad celular, desde su genoma hasta los perfiles de expresión genética, proteica, y metabólica de forma masiva en espacio y tiempo. En principio, la interpretación de estos datos permite un estudio minucioso de cómo los organismos vivos modulan su respuesta a distintas escalas biológicas. Sin embargo, este objetivo no es del todo fácil. Junto con el avance de estas tecnologías, existe una necesidad imperante en desarrollar esquemas conceptuales capaces de integrar los datos y generar hipótesis sobre los mecanismos que gobiernan los sistemas vivos. En esta plática presentaré algunos avances realizados desde la biología de sistemas en la caracterización del metabolismo de la microbiota intestinal. Muy particularmente, me enfocaré a discutir cómo esta visión integradora permite generar un andamiaje cuantitativo para explorar enfermedades complejas como el cáncer y la diabetes tipo 2.
Semblanza: El Dr. Osbaldo Resendis-Antonio es Investigador de la RAI-C3-UNAM e INMEGEN. Realizó la Licenciatura, Maestría y Doctorado en Física en la Universidad Autónoma Metropolitana en el área de Mecánica Estadística y procesos irreversibles, México. Ha realizado estancias posdoctorales y de investigación en la Universidad de California San Diego (USA), Cold Spring Harbor (USA), Institut Henri Poincaré (Francia), Universidad de Rostock (Alemania) y en la Escuela de Medicina de Harvard (USA) en el área de Biología de Sistemas. Su área de investigación se concentra en la Biología de Sistemas y la medicina personalizada, particularmente en el estudio del metabolismo en cáncer y microbiota. Actualmente, su línea de investigación involucra el desarrollo de modelos computacionales, en conjunto con estrategias de machine learning, para integrar datos de tecnologías genómicas, interpretarlos y predecir el fenotipo metabólico en enfermedades complejas.
PLÁTICA 9
D'Arcy W. Thomspon
Pedro Miramontes, Departamentos de Matemáticas, Facultad de Ciencias, UNAM
Resumen: D'Arcy Thompson es considerado, con méritos de sobra, el padre de la Biología Matemática Moderna. Tuvo una larga y fecunda vida, de sus 88 años de vida, estuvo 32 en la Universidad de Dundee y 31 en St Andrew, ambas en su natal Escocia. Aunque es autor de varios libros, sin duda su opera magna es "On Growth and Form" donde sienta las bases para el estudio científico de la morfogénesis y pone en duda la hipótesis darwiniana de la evolución biológica por no tomar en cuenta las restricciones físicas y matemáticas del origen de las formas vivas. En esta charla se exponen los principales aspectos de su vida y se presentan los rasgos esenciales de su obra.
Semblanza: Pedro Miramontes Licenciatura en Física y maestría y doctorado en Matemáticas por la UNAM. Postdoctorado en Bioquímica en la Universidad de Montreal. Profesor de tiempo completo del Departamento de Matemáticas de la Facultad de Ciencias de la UNAM.
PLÁTICA 10
De la resistencia al colapso: cómo las comunidades microbianas enfrentan las perturbaciones
Roberto Álvarez Martínez, Unidad de Microbiología, Fac. Ciencias Naturales, Univ. Autónoma de Querétaro
Resumen: Las comunidades microbianas, compuestas por una diversidad de bacterias, arqueas, hongos y virus, interactúan de manera compleja tanto entre sí como con su entorno. Estas interacciones son cruciales para regular la dinámica de las poblaciones, lo que permite mantener la diversidad y funcionalidad de la comunidad incluso ante fluctuaciones en sus abundancias. Como sistemas complejos, las comunidades microbianas tienen la capacidad de absorber y amortiguar perturbaciones ambientales, preservando su estructura general pese a variaciones en las condiciones externas. Esta capacidad es la razón detrás de la estabilidad de la microbiota intestinal, a pesar de cambios en factores como la dieta o la actividad física. Sin embargo, perturbaciones suficientemente intensas pueden llegar a alterar la composición de estas comunidades. En este estudio, investigamos diferentes conjuntos de datos de secuenciación para analizar el comportamiento de comunidades microbianas expuestas a perturbaciones como antibióticos, cambios de temperatura o infecciones. Utilizamos datos de estudios previos para evaluar patrones comunes y comparar comunidades perturbadas con su estado basal, midiendo la diversidad y dominancia en cada caso. Al comparar estos valores en estados perturbados, basales y posteriores a la perturbación, pudimos analizar la capacidad de recuperación de las comunidades. Además, realizamos análisis de disbiosis y examinamos los cambios estructurales en las comunidades a través de redes multicapa de coabundancias, utilizando diferentes algoritmos de inferencia para corroborar nuestros resultados. Adicionalmente, para profundizar en los mecanismos que regulan la dinámica de las poblaciones microbianas, realizamos simulaciones computacionales utilizando dos modelos matemáticos: el Lotka-Volterra generalizado (LVg) y el modelo de MacArthur basado en el consumo de recursos. Los resultados mostraron que, tras una perturbación, la diversidad disminuye y la dominancia aumenta, beneficiando a ciertas especies en detrimento de otras. Algunas comunidades lograron recuperarse, mientras que otras adoptaron nuevas dinámicas. Tanto los análisis de disbiosis como los estructurales respaldan estos hallazgos, sugiriendo que las perturbaciones alteran la estructura comunitaria, lo que puede llevar a recuperaciones o a cambios permanentes. Las simulaciones subrayaron la importancia de las interacciones negativas en la estabilidad y recuperación de las comunidades, mientras que las interacciones positivas podrían comprometer estos procesos.
Semblanza: Estudió la licenciatura en Física en la Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Continuó sus estudios de posgrado obteniendo la Maestría y el Doctorado en el Posgrado en Ciencias Biológicas del Instituto de Física y en el Centro de Ciencias Físicas de la UNAM. Posteriormente, realizó un postdoctorado en el Centro de Ciencias de la Complejidad (C3-UNAM) y otro en LANGEBIO, del Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional (Cinvestav). Actualmente, es Profesor-Investigador en la Unidad de Microbiología Básica y Aplicada de la Facultad de Ciencias Naturales de la Universidad Autónoma de Querétaro. En esta institución, combina la investigación con la docencia, enfocándose en temas como los sistemas dinámicos, la genómica funcional de comunidades bacterianas y el desarrollo de algoritmos de inferencia de redes, aplicados al estudio del microbioma. Página personal: https://sites.google.com/view/robertolvarezmartinez/p%C3%A1gina-principal
PLENARIA 1
La variación genómica en microorganismos
Nelly Selem, Centro de ciencias Matemáticas
Resumen: La variación es inherente a comunidades de microorganismos, se encuentra presente en la distribución de la abundancia de las especies, y en el contenido génico entre la misma especie. El metabolismo especializado que comprende la producción de antibióticos y la resistencia antimicrobiana es producido en gran parte por el genoma variable. Los avances tecnológicos y computacionales nos permiten explorar cientos de datos genómicos y metagenómicos. En esta plática contaré varios ejemplos de análisis de datos de microbiomas, y de desarrollos de Software para metabolismos especializado. Finalizaré con algunos ejemplos de trabajo colaborativo de bioinformática como r ladies, CAMDA, Carpentries, RSG
Semblanza: Licenciada en Matemáticas por la Universidad de Guanajuato, maestría en matemáticas en CIMAT, y en 2019 Doctorado en Biología integrativa en Langebio-Cinvestav Irapuato. Se ha dedicado a plantear y desarrollar soluciones bioinformáticas en genómica comparada. Por sus desarrollos de software libre para el estudio de la evolución del genoma bacteriano obtuvo la beca L'Oréal a mujeres en la ciencia 2021. Con la escritura de "The pangenome" ganó el premio al mejor artículo de Wikipedia de Biología computacional 2021. Con el fin de trabajar en la enseñanza de la bioinformática es desarrolladora activa de The Carpentries Incubator y miembro de la Sociedad Internacional de Biología Computacional y de la Red Mexicana de Bioinformática. Actualmente es profesora investigadora en el Centro de Ciencias Matemáticas de la UNAM en Morelia.
PLENARIA 2
Evolución por recombinación genética en SARS-CoV-2: Una aproximación desde la teoría de la
Luis Delaye, CINVESTAV Irapuato
Resumen: La recombinación es un mecanismo importante en la evolución de los coronavirus. Por lo tanto, identificar con precisión los eventos de recombinación es fundamental para reconstruir la historia evolutiva de los coronavirus en general y el origen del SARS-CoV-2 en particular. Aquí aplicamos un nuevo enfoque para identificar eventos de recombinación. Este enfoque utiliza desarrollos recientes derivados de la teoría de la información utilizando análisis filogenéticos Bayesianos. En resumen, este enfoque encuentra eventos de recombinación identificando segmentos del genoma que muestran historias filogenéticas disonantes. Las historias filogenéticas disonantes se identifican a su vez midiendo la caída del contenido de información de los archivos de árboles fusionados de diferentes segmentos genómicos. La significancia estadística de los segmentos disonantes identificados se evalúa utilizando factores Bayes. Con este enfoque, pudimos identificar eventos de recombinación estadísticamente significativos en la evolución de la proteína de la espiga de los coronavirus. Específicamente, nuestros datos apoyan la hipótesis de origen por recombinación de la proteína de la espiga del coronavirusRaTG13.
Semblanza: Biólogo por la Facultad de Ciencias de la UNAM y Doctor en Ciencias Biológicas por la misma institución. Tiene un posdoctorado en el Instituto Cavanilles de Biodiversidad y Biología Evolutiva de la Universidad de Valencia. Y desde el 2010 es profesor/investigador en el Cinvestav Irapuato. Pertenece al Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores en el Nivel III. El Dr. Delaye se especializa en el estudio de la evolución molecular. En particular, ha publicado artículos sobre: la naturaleza del último ancestro común de los seres vivos, la genómica evolutiva de diversos organismos, el DNA antiguo y el origen de genes nuevos, entre otros. En la actualidad es director de la Unidad de Genómica Avanzada del Cinvestav.
PLENARIA 3
Evaluando las respuestas de las redes ecológicas a los cambios ambientales
Fernanda Valdovinos, Department of Environmental Science & Policy, UC Davis.
Resumen: La vida en la tierra está enfrentando grandes desafíos debido al cambio climático, la sobreexplotación de los recursos, la pérdida de hábitat y las especies invasoras. La investigación interdisciplinaria es fundamental para comprender y gestionar estos retos, dando un poco de esperanza de comprender y mitigar su efecto en los ecosistemas. En esta plática presentaré tres proyectos que ilustran cómo la investigación interdisciplinaria puede ayudarnos a comprender cómo los ecosistemas responden a los rápidos cambios ambientales que enfrentan. El primer proyecto investiga los mecanismos que estabilizan las redes de interacción entre polinizadores y plantas, donde mostramos que un forrajeo adaptativo de los polinizadores interactúa con la estructura de la red, promoviendo su estabilidad. El segundo proyecto estudia el efecto de la invasión de plantas en redes de polinizadores y plantas, revelando el efecto de plantas no nativas sobre la estructura de la red y en las comunidades nativas de plantas, resaltando la importancia de considerar las dinámicas transitorias en el éxito de las invasiones. El tercer proyecto se enfoca en el manejo de pesca, revelando la complejidad de las políticas de la pesca incidental, asi como sus consecuencias económicas y ecológicas, lo que sugiere la necesidad de aproximaciones ecosistémicas para generar una pesca sustentable. Estos proyectos nos muestran el valor de la investigación interdisciplinaria, incluyendo el uso de los modelos matemáticos, las simulaciones computacionales y datos empíricos para estudiar y comprender los retos ambientales actuales, así como para la generación de estrategias de conservación informadas y efectivas.
Semblanza: La Dra. Valdovinos es ecóloga teórica y científica de redes cuyo trabajo estudia la estructura y la dinámica de los ecosistemas que enfrentan perturbaciones antropogénicas. Se enfoca en los mecanismos que la investigación empírica ha mostrado que son importantes para la dinámica de los sistemas ecológicos. Su grupo integra dichos mecanismos en modelos matemáticos de redes ecológicas que se estudian con el uso de computadoras, análisis matemático e intuición biológica y cuyos resultados se contrastan con datos empíricos.La Dra. Valdovinos tiene un doctorado en Ecología y Biología Evolutiva por parte de la Universidad de Chile y durante su doctorado hizo pasantías de investigación en UC Berkley, USA, y en el CSIC en Doñana, España. Después hizo un posdoctorado en la Universidad de Arizona. En 2018 se convirtió en investigadora en el Departamento de Ecología y Biología Evolutiva y del Center for the Study of Complex Systems de la Universidad de Michigan, Ann Arbor. A partir de julio del 2020 se incorporó a la UC Davis, como parte del Departamento de Ciencias y Políticas Ambientales y de tres programas de doctorado, en Ecología, en Matemáticas Aplicadas y en Biología de Poblaciones.
PLENARIA 4
Análisis Bayesiano de la interacción de especies
Manuel Mendoza, Instituto Tecnológico Autónomo de México
Resumen: En una gran variedad de investigaciones ecológicas, la información sobre los fenómenos se interés se colecta en el campo, con pocos elementos de control. Esto ocurre así porque interesa describir y entender esos fenómenos en sus condiciones naturales. La descripción que se obtiene suele ser menos precisa si se compara con un estudio de laboratorio, pero tiene un mayor grado de generalidad.
Usualmente, las conclusiones que se derivan de un estudio en campo se extrapolan a la observación del fenómeno en condiciones similares y ese proceso de inferencia se apoya en procedimientos estadísticos. Estas técnicas suponen que los datos observados se pueden considerar una muestra aleatoria de una población objetivo. En todo caso, es necesario determinar el modelo de probabilidad apropiado para los datos en esas circunstancias, identificar las características del modelo que son de interés y aplicar o desarrollar los correspondientes mecanismos de inferencia.
En esta plática se revisan dos proyectos de investigación que, como sustrato común, tienen el interés en la interacción de especies pero que, por su naturaleza y objetivos, han entrañado retos y requerimientos sustancialmente distintos. Se trata del Traslape de Nichos y la Asociación de Especies.
El tratamiento estadístico de estos problemas se puede desarrollar con diferentes enfoques de la Estadística. En estos proyectos empleamos el Análisis Bayesiano, no solamente porque es una teoría formal de inferencia, con un sustento axiomático, sino porque, en la práctica, permite resolver algunas dificultades que con las aproximaciones más convencionales son inabordables.
Semblanza: Es profesor del Departamento de Estadística del Instituto Tecnológico Autónomo de México, donde ha sido Director del Centro de Estadística Aplicada (2000-2003), Director Fundador de la Maestría en Administración de Riesgos (2003-2013) y Jefe del Departamento de Estadística (2010-2013). Entre 1977 y 1991, fue Profesor de tiempo completo en el Departamento de Matemáticas de la Facultad de Ciencias de la UNAM, donde además ocupó el cargo de Secretario Académico de la Facultad (1990-1991). En 1988-1989 fue Coordinador de la Maestría en Estadística e Investigación de Operaciones de la UACPyP del CCH, en la UNAM. Su área de investigación es la Estadística Bayesiana y es autor de más de treinta artículos de investigación original. Ha sido Editor Asociado de la revista de la Sociedad Española de Estadística; de la Revista Chilena de Estadística y de la revista Atmósfera, en México. También ha sido Editor de Teoría y Métodos de ESTADÍSTICA, la revista del Instituto Interamericano de Estadística y del Boletín de la International Society for Bayesian Analysis.
Es miembro de la Asociación Mexicana de Estadística, la American Statistical Association, la Royal Statistical Society y la International Society for Bayesian Analysis. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores desde 1986 y recibió la Distinción Universidad Nacional para Jóvenes Académicos (1990), en el área de Docencia en Ciencias Exactas; fue Vicepresidente (1996-1997) y Presidente (1998-1999) de la Asociación Mexicana de Estadística (1998-1999). Es Miembro electo de la Academia Mexicana de Ciencias y del International Statistical Institute en cuyo Consejo Directivo participa.
MESA REDONDA
Historia y Perspectivas de la Biología Matemática en México
Participantes
Pedro Miramontes, Departamentos de Matemáticas, Facultad de Ciencias, UNAM
Faustino Sánchez, Departamentos de Matemáticas, Facultad de Ciencias, UNAM
Sandra Smith Aguilar, Departamento de Modelación Matemática de Sistemas Sociales, IIMAS, UNAM
Moderadora
Nelly Selem, Centro de Ciencias Matemáticas
Semblanza
Pedro Miramontes, Licenciatura en Física y maestría y doctorado en Matemáticas por la UNAM. Postdoctorado en Bioquímica en la Universidad de Montreal. Profesor de tiempo completo del Departamento de Matemáticas de la Facultad de Ciencias de la UNAM.
Sandra Smith, Estudió biología en la UNAM, donde también hizo la maestría en Ciencias del Mar y Limnología. Posteriormente, hizo un doctorado en Ciencias en Conservación y Aprovechamiento de Recursos Naturales en el CIIDIR-Unidad Oaxaca del IPN. Su trabajo de investigación se ha enfocado en conducta animal, particularmente en torno al canto de ballenas jorobadas y la conducta social de monos araña. También ha trabajado desde asociaciones civiles en proyectos de conservación y manejo de recursos naturales, principalmente en Oaxaca. Actualmente, es investigadora posdoctoral en el IIMAS de la UNAM, estudiando complejidad social usando redes multiplex.
Nelly Selem, Profesora del Centro de Ciencias Matemáticas de la UNAM en Morelia. Licenciada en Matemáticas en la Universidad de Guanajuato y la maestría en el CIMAT. Doctorado y posdoctorado en Biología Integrativa en el laboratorio de Evolución de la Diversidad Metabólica en Langebio-Cinvestav. Miembro del Consorcio Mexicano de Vigilancia Genómica. Como científica, he propuesto y desarrollado soluciones bioinformáticas a problemas biológicos de genómica comparativa de microorganismos. Por mi trabajo recibí el premio L'oréal a la mujer en la ciencia en 2021. Organizo el concurso anual de Artículos de Biología computacional en Wikipedia. El equilibrio entre vida y trabajo es esencial me importan las contribuciones familiar y social.
SESIÓN ESPECIAL - EXPOSICIÓN
Maricela Figueroa, Artista independiente
