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Conferencias

Conferencias

 

 

 

Dr. Eduardo Castaño

Lunes 24 de Junio - 12:30 hrs

UAQ

 

Perspectivas sobre el modelaje estadístico en la elucidación de relaciones causales

 

Resumen: Se repasan las dos grandes áreas de modelaje estadístico de fenómenos: estudios observacionales y estudios experimentales, donde su diferencia esencial es la posibilidad de realizar experimentos aleatorizados, la llave de oro para estudiar relaciones causales. Por ello, al diseñar, realizar y modelar estudios observacionales existe la tendencia de evitar afirmaciones respecto a relaciones de causalidad, contentándose en muchos casos con descripciones puramente estadísticas.

La importancia de una fase de diseño en ambos estudios estadísticos no puede ser demeritada. En el diseño, el profesional estadístico ayuda a identificar a priori la estructura causal subyacente (variables relevantes y sus influencias). El diseño puede utilizar conceptos de lo que se conoce como inferencia causal, con lo que tal estructura puede ser representada mediante un modelo gráfico. Asimismo, asumiendo que las

relaciones de causalidad son expresables en términos probabilísticos, tal gráfica y sus propiedades inducirán un conjunto de relaciones de independencia condicional entre las variables involucradas, partir del cual se podrán hacer preguntas relevantes.

Con lo anterior, en ambos tipos de estudios estadísticos es útil el uso de elementos de la inferencia causal en su diseño. Pero esto es especialmente útil en estudios observacionales dado que la inferencia causal permitirá elucidar si se cuenta o no con la información mínima para establecer causalidades sin requerir experimentación aleatorizada. Esto invita a estudiar Estadística o matemáticas aplicadas pero siempre reconociendo que la finalidad debe ser entender sistemáticamente la causalidad y con ello la posibilidad de predecir un fenómeno de interés.

 

Dra. Lucía Morales

Martes 25 de Junio - 12:30 hrs

International Laboratory for Human Genome Research - UNAM

Impacto de los híbridos en la evolución del genoma de las levaduras

 

 

Dra. Adriana Hansberg

Miercoles 26 de Junio - 12:30 hrs

IMATE-UNAM

 

Patrones inevitables

 

Resumen: En esta plática, hablaré sobre un área de la Combinatoria llamada Teoría de Ramsey, en donde la filosofía es que, dentro de cualquier estructura matemática suficientemente grande, aparecen siempre "pedazos" ordenados con un determinado patrón. A estos patrones los llamamos inevitables.

 

 

MC. Nancy González

Jueves 27 de Junio - 12:30 hrs

IMATE-UNAM

 

Un modelo matemático para el estudio de la dinámica de los cuatro serotipos de dengue

 

Resumen: La pregunta biológica que motiva el estudio de la dinámica de dengue es: ¿cuáles son los mecanismos que generan o promueven la cocirculación de los cuatro serotipos de dengue? Esta pregunta conduce al problema matemático sobre el planteamiento de un modelo que permita incorporar y explorar el efecto de las interacciones entre serotipos en la generación de los patrones observados en la ocurrencia de  infecciones de dengue.

Presentaré  datos de número de casos de infecciones por serotipo en Brasil y Perú, y la implementación de un modelo matemático para la exploración numérica de escenarios biológicos para la cocirculación de los cuatro serotipos de dengue.

 

Dr. José Luis Aragón

Viernes 28 de Junio - 9:30 hrs

CFATA-UNAM

 

Patrones y formas en sistemas biológicos

 

Resumen:  En esta charla se presentan diversos resultados relacionados con la generación de patrones en sistemas biológicos, así como la caracterización de las formas y su relación con espacios de dimensión superior. En particular, el primer tema se enfocará en la aplicación de las ecuaciones de reacción difusión, y el segundo en un intento de caracterizar la regularidad de formas o arreglos de en el espacio, basado en el concepto de regularidad establecido para politopos, que es el término general de la secuencia: punto, línea, polígono, poliedro…..

 

Dra. Mayra Nuñez

Viernes 28 de Junio - 11:00 hrs

ITAM

 

Reinfección regional por Dengue: un enfoque de red usando datos reales

 

Resumen: La mayoría de los brotes epidémicos tienen una fuerte componente de inmigración como un disparador en lugar de la dinámica implícita en el número básico de reproducción. En este trabajo presentamos un modelo de reinfección en un área determinada que asocia la movilidad de personas y la transmisión del dengue, mediante el uso de un modelo de metapoblación de cadena de Markov Susceptible-Infectado-Susceptible (SIS) a través de una red. Se propone un parámetro derivado de los supuestos del modelo denominado el tamaño efectivo del inóculo que representa una medida local del tamaño de la población de los hospedadores infectados que llegan a un lugar determinado en función del tamaño de la población, la incidencia actual en los lugares vecinos y conectividad de los parches, también incorpora la variabilidad climática representada por un índice basado en datos de precipitación. Replicamos los patrones de incidencia observados a escala regional utilizando datos de las recientes epidemias en México.

 

 

Dr. Marco Tulio Angulo

Viernes 28 de Junio - 12:30 hrs

IMATE-UNAM

 

Creando matemáticas para mapear y controlar tus comunidades microbianas.

Resumen: Los microbios alojados en nuestro cuerpo tienen una estrecha relación con la fisiología y el desarrollo de enfermedades humanas, regulando desde nuestra nutrición hasta nuestra susceptibilidad a enfermedades. Esta estrecha relación ofrece nuevas posibilidades para prevenir y tratar enfermedades complejas a través de “bacterioterapias” que alteran estas comunidades microbianas conduciéndolas de un estado disbiótico (i.e., “enfermo”) a un estado “sano”. Sin embargo, la complejidad de estas comunidades microbianas en términos del número de especies que las constituyen (>1000) y las muy diversas dinámicas poblacionales que pueden exhibir, han hecho muy difícil diseñar sistemáticamente estas bacterioterapias. En esta platica, describiré como las matemáticas pueden proveer un formalismo para solucionar este problema. En la primera parte, presentare un nuevo algoritmo matemáticamente riguroso que permite mapear las redes ecológicas subyacentes a comunidades microbianas sin necesidad de conocer su dinámica poblacional. En la segunda parte, introduciré un nuevo formalismo matemático que permite encontrar las “especies conductoras” de una comunidad microbiana, permitiendo conducir una comunidad microbiana entera a un estado deseado a través de manipular un subconjunto mínimo de sus especies.

 

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