Avances en Terapia Celular para la Rehabilitación Neuromuscular Canina: Revisión de Ensayos Clínicos y Evidencia Científica
Encuentra más información en nuestro repositorio digital Los problemas neuromusculares en perros pueden afectar el sistema nervioso central o los nervios periféricos, manifestándose en síntomas como debilidad muscular, falta de coordinación, parálisis y desequilibrios. La fisioterapia desempeña un papel crucial en la rehabilitación de animales, especialmente aquellos con lesiones neurológicas, contribuyendo a mejorar la función motora y aliviar el dolor.El potencial terapéutico de las Células Madre Mesenquimales (CMM) derivadas del tejido adiposo y la médula ósea es significativo en medicina regenerativa. Estas células muestran diversas capacidades, como la diferenciación en varios tipos celulares y la secreción de factores tróficos que promueven la reparación tisular. La aplicación de CMM en medicina veterinaria, especialmente en la neurorehabilitación canina, es un área de creciente interés. La terapia celular a base de células madre en caninos con problemas neuromusculares se muestra beneficiosa para la recuperación, destacando resultados prometedores en estudios preclínicos y clínicos. Sin embargo, se requieren más investigaciones y ensayos clínicos para confirmar su eficacia y establecer protocolos terapéuticos específicos en la población canina. Accede al artículo completo aquí
Adaptación inteligente de piezas sólidas axisimétricas en la planificación del proceso de mecanizado mediante razonamiento basado en casos
Encuentra más información en nuestro repositorio digital El objetivo de este trabajo es adaptar los planes de procesos de fabricación de piezas sólidas axisimétricas bajo el enfoque del razonamiento basado en casos (CBR). Para ello, se ha desarrollado un modelo de datos para la representación basada en características, que contiene la información geométrica, dimensional y tecnológica necesaria para la elaboración del plan de proceso de una pieza. Como resultado, se presenta un algoritmo para generar nuevos planes de proceso de piezas a partir de un plan similar obtenido de la base de casos. Este algoritmo se basa en la información específica de las características de forma primitiva (PFF) y considera la posible interacción entre PFF adyacentes. El soporte informático del algoritmo desarrollado se implementó en AutoLISP, el lenguaje de programación del sistema CAD utilizado, y la interfaz se creó en OpenDCL. Accede al artículo completo aquí
Linajes paternos de ganado ecuatoriano Holstein-Friesian: estructura demográfica, evolución de la endogamia y diversidad genética
Encuentra más información en nuestro repositorio digital Los bovinos de Holstein-Frisia son la raza lechera más importante del mundo. El objetivo principal fue llevar a cabo una evaluación detallada del pedigrí de los bovinos ecuatorianos Holstein-Frisios para investigar la estructura demográfica, la evolución de la endogamia, y la diversidad genética de los linajes paternos oficiales para determinar la posible pérdida de GD tras la inclusión de las modernas Tecnologías de Reproducción Asistida (ARTs). Se registró y evaluó la información genealógica oficial de 28.893 sires holstein-frisios nacidos entre 1950 y 2021 inscritos en la Asociación ecuatoriana holstein-frisiano (AHFE, Ecuador) a partir de bases de datos genéticas oficiales de Estados Unidos y Canadá. Después de análisis genéticos de múltiples rasgos en todo el país, la población total se dividió en cuatro subpoblaciones; i) 1950-1969: período de apareamiento natural (NM); ii) 1970-1989: NM + período de inseminación artificial (AI); iii) 1990-2009: AI + período de transferencia embrionaria (ET); y iv) 2010-2021: Período de IA + ET + selección genómica (GS). Se analizaron los parámetros demográficos [número de machos, integridad genealógica (PI) e intervalo de generación (GI)]. Se analizó el PI utilizando ancestros conocidos de hasta 4 generaciones considerando el número de generaciones completas (GCom), máximas (GMax) y equivalentes (GEqu). Además, los parámetros de inbreeding [coeficiente de inbreeding (F), parentesco medio (AR), coancestro (C), tamaño efectivo (Ne), índice de conservación genética (GCI)] y los parámetros relacionados con la probabilidad del origen del gen (número de fundadores (f), número efectivo de fundadores (fe), índice de conservación genética (GCI), entre otros] también se analizaron, junto con la relación fe/f, la relación fge/fe, las contribuciones genéticas y los parámetros derivados de la pérdida de diversidad genética (pérdida de GD). Los resultados indicaron que casi todos los animales importados utilizados en Ecuador nacidos a principios de la década de 1990 se pueden rastrear a solo tres países, que juntos representan > 90% de los linajes paternos. Este hecho indica que GD ha experimentado una disminución dramática durante los últimos 30 años. El PCI para los tres últimos períodos fue > 55%, y la tendencia se incrementó en el cuarto período cronológico hasta > 92%. La proporción estimada de deriva genética aleatoria en la pérdida de GD aumentó con el tiempo, así como el Ne que disminuyó con el tiempo. En conclusión, la ocurrencia del período AI + ET + GS llevó a la mayor pérdida de GD. Por lo tanto, debido al número extremadamente limitado de linajes paternos, la estrategia para recuperar el GD mínimo en el actual y futuro Holstein ecuatoriano-Los bovinos frisos deberían reducir los valores de endogamia aumentando el Ne utilizando alternativamente el material genético extranjero y la población reproductora nacional. Accede al artículo completo aquí
Optimización de la predicción de fallas por I.A. en equipos industriales: análisis de los parámetros operativos de una trituradora de banco
Encuentra más información en nuestro repositorio digital El mantenimiento predictivo (PM) juega un papel crucial en la maximización de la eficiencia y la reducción de los costos asociados con el mantenimiento de equipos y sistemas en las empresas industriales. Los recientes avances en aprendizaje automático (ML) han revolucionado el PM al ofrecer capacidades de planificación de mantenimiento y predicción de fallas precisas y eficientes. Esta investigación se centra en la monitorización de una trituradora de banco y la observación de sensores para temperatura, corriente, velocidad angular y vibración bajo condiciones normales de funcionamiento. El objetivo es predecir fallos basados en variables específicas relacionadas con la máquina. Para desarrollar el sistema, se diseñó un prototipo de banco para someter la máquina a varios escenarios de trabajo, recopilando datos de sensores en tiempo real. Se generaron grupos de datos para cada sensor, recogiendo 3000 muestras durante 7 días consecutivos sin fallos y otros 7 días con el comportamiento modificado de la amoladora de banco. El muestreo se realizó a una velocidad de 1 segundo. Se comparó el rendimiento de los algoritmos Decision Trees (DT), Support Vector Machines (SVM), Naive Bayes (NB) y K-Means + Neural Network (NN) utilizando las métricas de la matriz de confusión. El rendimiento de cada algoritmo se evaluó para mediciones de RPM, corriente, temperatura y vibraciones. El algoritmo SVM mostró el error más alto para RPM con 43,5%. En contraste, todos los algoritmos lograron errores mínimos o nulos para las vibraciones, lo que indica un rendimiento excelente. Estos hallazgos demuestran el potencial de los algoritmos de ML en PM para la trituradora de banco. Los resultados destacan la importancia de seleccionar algoritmos apropiados para mediciones específicas, con vibraciones que presenten el menor error posible en todos los algoritmos y contribuyen a optimizar las actividades de mantenimiento en entornos industriales. Accede al artículo completo aquí
Propiedades físicas del suelo en diferentes sistemas agrícolas en la provincia de Los Ríos, Ecuador
Encuentra más información en nuestro repositorio digital Los sistemas de monocultivo degradan el suelo afectando sus propiedades físicas y químicas, y su regeneración es muy lenta. Con el objetivo de conocer cambios en las propiedades físicas del suelo de la Estación Experimental Tropical Pichilingue, por efecto del uso, se empleó un diseño de bloques completos al azar con tres repeticiones, en los suelos de bosque nativo y monocultivos de maíz (30 años), cacao (50 años), pasto (4 años) y palma aceitera (26 años) en diferentes profundidades cada 0,10 m hasta los 0,6 m. Se evaluaron propiedades físicas como conductividad hidráulica, densidad aparente, densidad real, porosidad total, porosidad de aireación, humedad volumétrica, textura, arcilla dispersa en agua, grado de floculación, materia orgánica e índice de materia orgánica/limo+arcilla. Los datos fueron analizados estadísticamente y se realizó la prueba de Tuckey (P≤0,05). Se encontró que maíz, palma aceitera y pasto provocaron incrementos estadísticos significativos en la densidad aparente del suelo sin llegar a sobrepasar los niveles críticos de 1390 kg m-3 y no significativos en reducción de la porosidad total en la profundidad de 0,1-0,2 m. También, hubo alta concentración de arcillas en las primeras profundidades de los suelos cultivados, que provocó susceptibilidad a los procesos de erosión hídrica, concluyendo que el suelo bajo cultivo de palma aceitera mostró mayores diferencias estadísticas debido a la textura, afectando negativamente la densidad aparente del suelo, conductividad hidráulica, arcilla dispersa en agua, que en suma contribuyen a disminuir la estabilidad de agregados. Accede al artículo completo aquí