https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/6228323 2026-06-08T21:46:46Z 2026-06-08T21:46:46Z https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7718868 2023-07-20T16:23:59Z

Efecto del resveratrol nanoencapsulado en la viabilidad de cultivos de adipocitos en monocapa y esferoidales; Effect of nanoencapsulated resveratrol on the viability of monolayer and spheroidal adipocyte cultures La obesidad es una enfermedad de alta prevalencia en México y a nivel mundial que se caracteriza por el aumento de tejido adiposo provocando daños en el organismo. La farmacoterapia contra este padecimiento es escasa por ello se han estudiado fitoquímicos que pueden afectar la adipogénesis; como el resveratrol (RES), compuesto polifenólico presente en algunas plantas y frutos como: arándanos, uvas, moras, etc. El RES ha demostrado inhibir la lipogénesis y la diferenciación de adipocitos. El conocimiento de diferenciación del adipocito es esencial para comprender la obesidad. Proceso que se ha estudiado ampliamente en la línea celular 3T3-L1 en modelos de cultivo celular bidimensionales (2D) en forma de monocapa. Sin embargo, éste no logra imitar el microambiente nativo tridimensional (3D). Por tanto, en el presente trabajo se evalúo el efecto en la viabilidad de preadipocitos 3T3-L1 cultivados en monocapa (2D) y esferoides (3D) con nanopartículas de quitosano cargadas con resveratrol (NPs-QR) y tratadas con lisina (NPs-QRL). Además, la capacidad del quitosano como nanoportador de resveratrol. Se logró sintetizar nanopartículas (NPs-QR) con morfología esférica. En solución las NPs-QR presentaron un diámetro hidrodinámico de 295 ±332 nm, con un potencial zeta de 34 ±9 mV; mientras que para las NPs-QRL fue de 944 ±98 nm y 17 ±4 mV, respectivamente. Las NPs presentaron una eficiencia de encapsulamiento del RES del 92%. Posteriormente, el porcentaje de liberación de RES para las NPs-QRL en condiciones fisiológicas simuladas, fue del 100% en fluido gástrico y un 29% en fluido intestinal. Se estableció un método para la cuantificación de quitosano en la suspensión de nanopartículas por medio de cromatografía líquida de alta resolución (HPLC). Por otro lado, las NPs-QR y NPs-QRL exhibieron una concentración media inhibitoria (IC50) para los preadipocitos 3T3-L1 en 2D de 118 ±12 y 112 ±13 µg/mL y en 3D de 26 ±11 y 71 ±16 µg/mL, respectivamente. La citotoxicidad de las NPs también fue evaluada en hepatocitos de la línea celular AML-12. Por tanto, nuestros resultados demuestran la capacidad del quitosano como nanoportador y la capacidad del RES como agente citotóxico.; Obesity is a highly prevalent disease in Mexico and is worldwide is characterized by increased adipose tissue, causing health problems. Pharmacotherapy against this condition is scarce; therefore, phytochemicals that can affect adipogenesis have been studied, such as resveratrol (RES), a polyphenolic compound in some plants and fruits such as blueberries, grapes, and blackberries, among others. RES has been shown to inhibit lipogenesis and adipocyte differentiation. Knowledge of adipocyte differentiation is essential to understanding obesity. This process has been extensively studied in the 3T3-L1 cell line in two-dimensional (2D) cell culture models in monolayer form, but this fails to mimic the native three-dimensional (3D) microenvironment. Therefore, in the present work, we evaluated the effect of chitosan nanoparticles loaded with resveratrol (NPs-QR) and treated with lysine (NPs- QRL) on the viability of preadipocytes cultured in monolayer (2D) and spheroids (3D) of 3T3-L1 cells. In addition, the capacity of chitosan as a resveratrol nanocarrier. It was possible to synthesize nanoparticles (NPs-QR) with spherical morphology. In solution, the NPs-QR presented a hydrodynamic diameter of 295 ±332 nm, with a zeta potential of 34 ±9 mV, while for the NPs-QRL, it was 944 ±98 nm and 17 ±4 mV, respectively. The NPs presented a RES encapsulation efficiency of 92%. Subsequently, the percentage of RES release for NPs-QRL under simulated physiological conditions was 100% in gastric fluid and 29% in intestinal fluid. A method has been established to determine the chitosan concentration in the nanoparticle suspension using high-performance liquid chromatography (HPLC). On the other hand, NPs-QR and NPs-QRL exhibited a mean inhibitory concentration (IC50) for 3T3-L1 of 118 ±12 and 112 ±13 µg/mL in 2D and 26 ±11 and 71 ±16 µg/mL in 3Drespectively. The cytotoxicity of the NPs was compared with the AML-12 cell line. Therefore, our results demonstrate the capacity of chitosan as a nanocarrier and the capacity of RES as a cytotoxic agent.

https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7718869 2023-07-20T16:23:59Z

Modelo electromagnético de un rayo artificial nube-tierra y su potencial aplicación a la exploración geofísica; Electromagnetic model of an artificial cloud-to-ground lightning and its potential use on geophysical exploration Los rayos nube-tierra son la fuente indirecta del método magnetotelúrico para periodos inferiores a un segundo. No importa dónde se produzcan en el planeta, los campos electromagnéticos llegan al lugar de medición como ondas planas que viajan entre la ionosfera y la tierra. Por lo tanto, no es necesario modelar directamente el efecto de los rayos en el método magnetotelúrico. Sin embargo, en esta tesis se plantea que la aplicación directa de los rayos puede proporcionar información del subsuelo. Para lograrlo, se formuló la ecuación diferencial del fenómeno y se obtuvieron los campos electromagnéticos dentro de la tierra. Además, se realizó un análisis funcional con las derivadas de Fréchet para determinar la profundidad de investigación. También se propusieron nuevas definiciones de resistividad aparente, analizando su comportamiento en una tierra estratificada. El desarrollo matemático demuestra que es posible modelar los campos electromagnéticos para una tierra homogénea y anisotrópica, además, se obtuvo la solución analítica para las derivadas de Fréchet. Es importante mencionar que bajo el modelo teórico de los rayos, se puede considerar el método de corriente directa y el magnetotelúrico como casos particulares de una sola técnica.; Cloud-to-ground lightning are the indirect source of the magnetotelluric method for periods of less than one second. No matter where they occur on the planet, electromagnetic fields arrive at the measurement site as plane waves traveling between the ionosphere and the ground. Therefore, it is not necessary to directly model the effect of lightning in the magnetotelluric method. However, in this thesis it is proposed that the direct application of lightning can provide information from the subsurface. To achieve this, the differential equation of the phenomenon was formulated and the electromagnetic fields inside the earth were obtained. In addition, a functional analysis was performed with Fréchet derivatives to determine the depth of investigation. New definitions of apparent resistivity were also proposed, analyzing its behavior on a stratified earth. Mathematical development shows that it is possible to model electromagnetic fields for a homogeneous and anisotropic earth, in addition, the analytical solution for Fréchet derivatives was obtained. It is important to mention that under the theoretical model of lightning, the direct current and the magnetotelluric methods can be considered as particular cases of a single technique.

https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7718864 2023-07-20T16:23:59Z

Una propuesta de agregación de nodos basada en la integral discreta de Choquet para la clasificación de grafos utilizando RNGs; A proposal for node aggregation based on Choquet discrete integral for graph classification using GNNs Los grafos son estructuras matemáticas que se utilizan para modelar redes sociales, sistemas de transporte, sistemas biológicos, fármacos, entre otros. Una tarea relevante en estas áreas es poder, por ejemplo, discriminar un fármaco tóxico de otros que no lo son, distinguir un sistema biológico de otro, un grupo de red social de otro, etcétera. Esta tarea de clasificación se extiende de manera natural a un gran número de situaciones del mundo real que pueden ser modelados como grafos. Las redes neuronales en grafos se están consolidando como la primera opción para estos retos de clasificación. Un elemento crucial en la construcción de clasificadores basados en redes neuronales tiene que ver con la forma en la que se agrega la información contenida en cada nodo del grafo. En este contexto, los modelos de redes neuronales en grafos comúnmente adoptan el promedio como mecanismo de agregación. Este enfoque, aunque combina la información de los nodos, no toma en consideración la posible sinergia que puede existir entre las características de los nodos. Además, carece de un sistema que establezca una jerarquía de prioridad durante el proceso de agregación. En el presente trabajo se propone un nuevo método de agregación basado en la integral discreta de Choquet, el cual permite tener en cuenta la sinergia que podría existir entre las características de los nodos al momento de combinar la información y generar una jerarquía de estos. El algoritmo y el código para su implementación práctica se desarrollaron en PyTorch. Para evaluar el desempeño de este nuevo método de agregación se comparó contra el promedio, una forma de agregación ampliamente usada. Para esto se seleccionaron cinco conjuntos de casos de prueba y los modelos conocidos como GCN, GAT y GIN para comparar el rendimiento de ambos métodos. Los hallazgos sugieren que, si bien es posible integrar la integral discreta de Choquet en una red neuronal y facilitar el aprendizaje automático de los pesos en el método de agregación propuesto, no se observaron diferencias en los resultados en comparación con el uso del promedio como método de agregación.; Graphs are mathematical structures used to model social networks, transport systems, biological systems, drugs, and more. A relevant task in these areas is, for example, to distinguish a toxic drug from those that are not, differentiate one biological system from another, one social network group from another, and so forth. This classification task naturally extends to a large number of real-world situations that can be modeled as graphs. Graph neural networks are emerging as the first choice for these classification challenges. A crucial element in building classifiers based on neural networks has to do with how the information contained in each node of the graph is aggregated. In this context, graph neural network models commonly adopt averaging as an aggregation mechanism. This approach, although combining the information from the nodes, does not take into account the potential synergy that may exist among the node features. Moreover, it lacks a system that establishes a hierarchy of priority during the aggregation process. This study proposes a new aggregation method based on the Choquet discrete integral, which allows taking into account the synergy that could exist among the node features when combining the information and generating a hierarchy of them. The algorithm and code for its practical implementation were developed in PyTorch. To evaluate the performance of this new aggregation method, it was compared against averaging. Five test case sets and known models such as GCN, GAT, and GIN were selected to compare the performance of both methods. The findings suggest that, while it is possible to integrate the Choquet discrete integral into a neural network and facilitate the automatic learning of the weights in the proposed aggregation method, no differences were observed in the results compared to using averaging as an aggregation method.

https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7718866 2023-07-20T16:23:59Z

Inversión desacoplada de datos hidrogeofísicos para un modelo de intrusión salina; Uncoupled inversion of hydrogeophysical data applied to a saltwater intrusion model La presente tesis caracteriza el fenómeno de intrusión salina para un acuífero costero usando un algoritmo de inversión que incorpora el uso de datos geofísicos e hidrogeológicos. Con el uso conjunto de los programas UHO3DMT y TOUGH3 se implementa un modelado directo en serie, el cual se usa para resolver el problema de inversión con un algoritmo de mínimos cuadrados. Para probar el modelado directo en serie se generan perfiles de concentración en sales disueltos totales y conductividad eléctrica para el caso de un acuífero homogéneo y uno heterogéneo con pozos. Como paso previo a la inversión se realiza un análisis de sensibilidades a parámetros relevantes a la variación de concentración en sales disueltas, como el tiempo, la porosidad, la recarga de agua, el factor de cementación y la permeabilidad. Tras elegir los parámetros ideales se implementa el algoritmo de inversión en un acuífero homogéneo con pozos y se genera un modelo final de concentraciones salinas. Se recuperó el modelo inicial y la geometría de la intrusión. Los resultados obtenidos sugieren que el programa creado invierte correctamente los parámetros de tiempo, permeabilidad y factor de cementación y además se encontró que la inversión de datos AMT era sensible a cambios en la permeabilidad y a la porosidad.; The present thesis looks to investigate the phenomena of saline intrusion for a coastal aquifer using an inversion algorithm which incorporates hydrogeological and geophysical data. With the joint usage of the programs UHO3DMT and TOUGH3 as one direct model to obtain geophysical data, this thesis looks to resolve the modelling of a coastal acuifer with saline intrusion with a least-square inversion method. Saline concentration and conductivity profiles are generated for the case of an homogeneous aquifer with wells and an heterogeneous aquifer without wells. A study of sensibilities of the parameters time, porosity, water recharge, the cemenetation factor and permeability, is done beforehand to choose the most ideal parameters to use in the inversion algorithm, which is implemented in an ideal homogeneous aquifer with wells. The created inversion algorithm is tested and profiles of saline concentration are generated. The initial model and the geometry of the salt intrusion was recuperated. The results obtained suggest that the algorithm inverts AMT data to calculate time, permeability and the cementation factor, and that a sensibility to variations in the permeability and porosity can affect the inversion of AMT data.