Grupos de scripts desarrollados por HelixBios para el análisis de microarrays + arrays: scripts desarrollados para el análisis de microarrays de Affymetrix. + aux_arrays: funciones creadas para la ejecución y ayuda en el análisis de microarrays.

DESCRIPCIÓN GENERAL Una parte fundamental de los estudios metagenómicos microbianos es el tener acceso a una correcta base de datos que contenga las secuencias que identifican los taxones bacterianos, para poder comparar. Bases de datos muy extensas, muy generales, van a dar unos resultados más inexactos debido a diferentes razones, tales como: 1) Anotaciones incorrectas. 2) Sesgos en la cantidad de bacterias dentro de la base. 3) Entradas duplicadas. 4) Entradas antiguas. 5) Entradas incompletas. 6) Datos muy generales, poco específicos de un tema o rama. El numero de entradas no es sinónimo de calidad o robustez, si esto no se acompaña de datos de calidad. Grandes bases de datos, como SILVA o GreenGenes, tienen tasas de error cercanas al 20% (Edgar R. 2018. Taxonomy annotation and guide tree errors in 16S rRNA databases. PeerJ 6:e5030 https://doi.org/10.7717/peerj.5030) En este sentido, el mejor enfoque pasaría por usar una base de datos concreta, derreplicada y curada para el estudio que se requiera realizar. Las características que debe tener una correcta base de datos serian: 1) Anotaciones lo más completas posibles (hasta nivel de especie, incluso subespecie o cepa). 2) Secuencias derreplicadas. 3) No sesgada. 4) Anotaciones corregidas y revisadas. 5) Secuencias actualizadas. 6) Concreta para el ámbito de estudio, revisada por expertos en el tema. Con estas líneas, presentamos la base de datos de Helix BioS del microbioma intestinal humano para estudios de metagenómica basados en el rRNA 16S. Estas secuencias han sido buscadas y curadas por nuestro equipo de profesionales, en las principales bases de datos, como Refseq, SILVA, LPSN, etc. Cada secuencia ha sido analizada y corregida, eliminando duplicadas, secuencias con errores, revisando la taxonomía y actualizándola. Se han buscado las especies bacterianas asociadas al microbioma intestinal, agrupadas en diferentes grupos funcionales, bajo la guía y supervisión de profesionales en microbiología intestinal. Esta nueva versión, desarrollada en el 2022, presenta una reestructuración completa de la anterior, con un grado mas elevado de curación, actualización y concreción, lo que permite la obtención de resultados de gran calidad en los estudios de Metabarcoding asociados a microbioma intestinal humano. COMPOSICIÓN Y ESTRUCTURA Se presentan dos bases de datos, ambas contienen la misma información taxonómica del rRNA 16S pero el formato está adaptado para ser usado con diferentes algoritmos: • Especifica: esta base de datos es la que recomendamos usar para alineadores tipo BLAST, CD-HIT, etc. • Sintax: esta base de datos esta formateada para usarla con algoritmos predictivos como Sintax (usearch), Vsearch, etc. Actualmente constan de 5750 entradas, divididas en los siguientes grupos funcionales: 1) Microbiota Inmunomoduladora: entre las que se incluyen especies de Enterococos, Estafilococos, Blautia y Eschirichia coli. 2) Microbiota protectora: entre las que se encuentran especies de Lactobacilos, Eubacterias, Bifidobacterias, Bacteroides, Estreptococos. 3) Microbiota muconutritiva: entre las que se encuentran los géneros Roseburia, Eubacteria y Ruminococos. 4) Microbiota consumidora de moco: entre las que se encuentran especies de los géneros Bifidobacterias, Ruminococos, Bacteroides. 5) Microbiota productora de butírico: entre los géneros de este grupo se estudian Clostridios, Eubacterias, Anaerobutiricum, Butiricocos. 6) Microbiota portadora de toxina de zonula occludens y toxina ace: grupo formado por bacterias de la familia Vibrionaceae. 7) Microbiota proteolítica: en este grupo se encuentran especies de Fusobacterias, Clostridios, Pseudomonas, Enterobacterias, Eubacterias, Enterococos. 8) Microbiota portadora de lipopolisacáridos e inflamativa: entre las que se incluyen especies de los géneros Fusobacterias, Bacteroides, Bacteroidetes. 9) Microbiota neuromoduladora: incluyendo Bacteroides, Lactobacillus, Parabacterides, Lactococos. 10) Microbiota productora de Metano: incluyendo los principales géneros de archaeas. 11) Microbiota productora de histaminas y aminas biogenas: que incluye, entre otros, los generos Proteus, Pseudomonas, Lactococos, Lactobacilos. 12) Microbiota productora de sulfuro de hidrogeno: que incluye Fusobacterias, Campilobacterias, entre otros. 13) Microbiota reguladora del metabolismo cardiovascular, obesidad y homeostasis energetica: incluyendo Prevotelas, Bacteroides y Ruminococos. 14) Microbiota patógena oportunista: entre las que se incluyen aquellas Fusobacterias patógenas, Salmonella, Clostridium difficile, Klebsiella. 15) Otra microbiota proteolítica: con Clostridios, Citrobacterias, etc.

DESCRIPCIÓN GENERAL Una parte fundamental de los estudios metagenómicos microbianos es el tener acceso a una correcta base de datos que contenga las secuencias que identifican los taxones bacterianos, para poder comparar. Bases de datos muy extensas, muy generales, van a dar unos resultados más inexactos debido a diferentes razones, tales como: 1. Anotaciones incorrectas. 2. Sesgos en la cantidad de bacterias dentro de la base. 3. Entradas duplicadas. 4. Entradas antiguas. 5. Entradas incompletas. 6. Datos muy generales, poco específicos de un tema o rama. El número de entradas no es sinónimo de calidad o robustez, si esto no se acompaña de datos de calidad. Grandes bases de datos, como SILVA o GreenGenes, tienen tasas de error cercanas al 20% (Edgar R. 2018. Taxonomy annotation and guide tree errors in 16S rRNA databases. PeerJ 6:e5030 https://doi.org/10.7717/peerj.5030). Esto cobra mucha más importancia en áreas de estudio mas secundarias o donde la búsqueda de bacterias no ha sido tan exhaustiva, como, por ejemplo, suelos y/o aguas de origen industrial (agrícolas, mineros, residuos, etc.) o consumo humano. En este sentido, el mejor enfoque pasaría por usar una base de datos concreta, derreplicada y curada para el estudio que se requiera realizar. Las características que debe tener una correcta base de datos serian: 1. Anotaciones lo más completas posibles (hasta nivel de especie, incluso subespecie o cepa). 2. Secuencias derreplicadas. 3. No sesgada. 4. Anotaciones corregidas y revisadas. 5. Secuencias actualizadas. 6. Concreta para el ámbito de estudio, revisada por expertos en el tema. 7. Que puedan abarcar toda la diversidad posible del ambiente en estudio. Con estas líneas, presentamos la base de datos de Helix BioS del microbioma de muestras de ambientes mineros (suelos y aguas), para estudios de metagenómica basados en el rRNA 16S (bacterias). Estas secuencias han sido buscadas y curadas por nuestro equipo de profesionales, en las principales bases de datos, como Refseq, SILVA, LPSN, etc. Cada secuencia ha sido analizada y corregida, eliminando duplicadas, secuencias con errores, revisando la taxonomía y actualizándola. Se han buscado las especies ambientes mineros como tierras, aguas, escombreras, etc. De este modo, esta base de datos se ofrece como una base de datos curada, concreta para el estudio de suelos y/o aguas de entornos agrícolas y con datos de calidad, que permite que los estudios taxonómicos, en los cuales sea usada, den resultados robustos y seguros. COMPOSICIÓN Y ESTRUCTURA Se presentan dos bases de datos, ambas contienen la misma información taxonómica del rRNA 16S pero el formato está adaptado para ser usado con diferentes algoritmos: - Especifica: esta base de datos es la que recomendamos usar para alineadores tipo BLAST, CD-HIT, etc. - Sintax: esta base de datos esta formateada para usarla con algoritmos predictivos como Sintax (usearch), Vsearch, etc. Ambas están compuestas por 5836 entradas de diferentes taxones bacterianos asociados a su secuencia de 16S. Todos ellos están identificados hasta nivel de especie y/o subpoblación/cepa. Todas las entradas han sido curadas y derreplicadas, obteniendo una base de datos de gran calidad para los estudios de Metabarcoding de ambientes Agrícolas.

Como crear un foro , sin publicidad y autoalojado es mas fácil de lo que crees, aunque lo mas frecuente es contar con plataformas que te permiten crear tu foro La entrada Como crear un foro . aparece primero en blog sobre diseño web.

<!--[if !mso]> v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} <![endif]--> <!--[if gte mso 9]> 800x600 <![endif]--><!--[if gte mso 9]> Normal 0 21 false false false ES X-NONE X-NONE MicrosoftInternetExplorer4

<!--[if !mso]> v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} <![endif]--> <!--[if gte mso 9]> Normal 0 21 false false false MicrosoftInternetExplorer4 <![endif]--><!--[if gte mso 9]> <![endif]--><!--[if gte mso 10]> /* Style Definitions */

<!--[if !mso]> v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} <![endif]--> <!--[if gte mso 9]> Sebas 11.9999 <![endif]--><!--[if gte mso 9]> Normal 0 21 false false false MicrosoftInternetExplorer4 <![endif]--><!--[if gte mso 9]> <![endif]-

<!--[if !mso]> v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} <![endif]--> <!--[if gte mso 9]> Normal 0 21 false false false MicrosoftInternetExplorer4 <![endif]--><!--[if gte mso 9]> <![endif]--><!--[if gte mso 10]> /* Style Definitions */

VETRIA es una obra original creada por Jederson da Silva Santos, desarrollada para la empresa Boulevard Consultoria. Se trata de un sistema inteligente basado en inteligencia artificial, diseñado específicamente para profesionales del sector de esquadrias de aluminio, como serralleros y vidrieros. La obra incluye: - El nombre exclusivo “VETRIA”, creado como marca de la asistente técnica; - La lógica de funcionamiento del sistema de cálculo automático de listas de corte, perfiles, vidrios y accesorios; - El diseño del flujo de interacción con usuarios vía WhatsApp, utilizando IA (modelo GPT) y procesamiento de datos; - La identidad visual y estética general de la plataforma, incluyendo la representación de la IA como mujer ejecutiva (cabello liso, gafas, blusa naranja, blazer negro); - La estructura de base de datos para gestión de clientes, obras, orçamentos y generación de PDF personalizados; - Textos, eslóganes, interfaz técnica, layout de dashboards y contenido promocional usado en campañas (como “Você mede. Eu calculo. Você entrega.”). Toda la obra ha sido desarrollada de forma independiente, sin uso de materiales protegidos de terceros. Su objetivo es transformar y automatizar el proceso técnico de generación de listas de corte y cálculos en el área de esquadrias de aluminio, combinando tecnología y diseño de marca.

This document presents the conceptual foundation and strategic vision behind Indux OS, an industrial software platform designed to transform how operators, machines, and knowledge interact. It introduces the four fundamental paradigm shifts that Indux OS enables in modern manufacturing environments: From operator-driven commands (HMI) to proactive machine guidance (MHI – Machine-Human Interface). From analog know-how to structured and intelligent digital knowledge. From passive interfaces to dynamic and visual machine representation through digital twins. From rigid, brand-specific software to modular, hardware-independent control systems. Each leap represents a step toward a smarter, more autonomous, and interoperable factory ecosystem. The presentation is aimed at professionals, technologists, and decision-makers interested in the future of industrial automation, usability, and system integration.

Resumen DCentinelNet es una infraestructura digital avanzada que redefine la gestión de la seguridad ciudadana, las emergencias y la vigilancia territorial mediante una red descentralizada basada en blockchain (Polygon) e inteligencia artificial distribuida. El white paper describe la arquitectura técnica, los mecanismos de consenso, el modelo de gobernanza y la tokenómica del proyecto, así como casos de uso, hoja de ruta y estrategias de adopción. DCentinelNet permite la colaboración segura y transparente entre ciudadanos, instituciones, dispositivos y algoritmos, promoviendo la resiliencia, la transparencia y la eficiencia en la respuesta ante emergencias. El documento incluye un análisis comparativo con otros proyectos blockchain, una valoración técnica independiente y una convocatoria para el equipo fundador. Descripción El white paper de DCentinelNet presenta una solución innovadora para la gestión de la seguridad y las emergencias, integrando tecnologías de blockchain, inteligencia artificial distribuida y un modelo de consenso basado en la reputación. La obra detallada la estructura modular e interoperable de la red, los mecanismos de validación y gobernanza multinivel, y un sistema de incentivos orientado a la utilidad social y la sostenibilidad económica. Se abordan los retos de adopción, escalabilidad y cumplimiento normativo, así como la integración con sistemas institucionales y la protección de datos personales. El documento está dirigido a desarrolladores, instituciones, inversores y la comunidad en general, y constituye la base conceptual y técnica para el despliegue y expansión global de DCentinelNet.

This document describes a comprehensive technical/experimental proposal for investigating different options to leach out the phosphorus present in certain types of iron ore and related materials. Two main workflows are described, one in which leaching chemicals are used and another where microorganisms are employed. The idea is to test several ways (dynamic or static) of contacting iron ore substrates (run-of-mine, concentrates, tailings) with the leaching agents (chemical or biological), in order to simulate typical conditions that may be found in the mining or ore beneficiation operations. In this way, a comprehensive state-of-the-art study and +660 individual tests are to be performed, divided into eight work packages or sub-projects, in order to encompass the widest range of experimental conditions of interest for the process. Additionally, a logical framework based on go/no go break-point has been implemented, to help the client to decide whether or not to continue with specific worklines in case the results are not satisfactory. This value proposal also includes aspects of the latest technology, particularly in what has to do with the application of biotechnology to face the problem of bioleaching of phosphorus present in iron ores. Thus, we present novel aspects such as the bioprospecting of phosphorus solubilizing microorganisms in different microenvironments of the mine and the application of environmental DNA massive sequencing technologies to carry out metagenomic studies, which allow the identification of biomarkers and ecosystemic trends that promote bioleaching and allow in-depth monitoring of these processes from an industrial stand-point. Finally, the results obtained will be used to develop conceptual process flow diagrams, lay-outs and preliminary economic assessment (capex/opex) for the pilot-plat implementation of the more feasible processes, as identified in the experimental part of the project, emphasizing the possibilities of recovering phosphorus co-products as well as dephosphorized iron ore.

Una parte fundamental de los estudios metagenómicos microbianos es el tener acceso a una correcta base de datos que contenga las secuencias que identifican los taxones bacterianos, para poder comparar. Bases de datos muy extensas, muy generales, van a dar unos resultados más inexactos debido a diferentes razones, tales como: 1. Anotaciones incorrectas. 2. Sesgos en la cantidad de bacterias dentro de la base. 3. Entradas duplicadas. 4. Entradas antiguas. 5. Entradas incompletas. 6. Datos muy generales, poco específicos de un tema o rama. El número de entradas no es sinónimo de calidad o robustez, si esto no se acompaña de datos de calidad. Grandes bases de datos, como SILVA o GreenGenes, tienen tasas de error cercanas al 20% (Edgar R. 2018. Taxonomy annotation and guide tree errors in 16S rRNA databases. PeerJ 6:e5030 https://doi.org/10.7717/peerj.5030). Esto cobra mucha más importancia en áreas de estudio mas secundarias o donde la búsqueda de bacterias no ha sido tan exhaustiva, como, por ejemplo, suelos y/o aguas de origen industrial (agrícolas, mineros, residuos, etc.) o consumo humano. En este sentido, el mejor enfoque pasaría por usar una base de datos concreta, derreplicada y curada para el estudio que se requiera realizar. Las características que debe tener una correcta base de datos serian: 1. Anotaciones lo más completas posibles (hasta nivel de especie, incluso subespecie o cepa). 2. Secuencias derreplicadas. 3. No sesgada. 4. Anotaciones corregidas y revisadas. 5. Secuencias actualizadas. 6. Concreta para el ámbito de estudio, revisada por expertos en el tema. 7. Que puedan abarcar toda la diversidad posible del ambiente en estudio. Con estas líneas, presentamos la base de datos de Helix BioS del microbioma de muestras de ambientes mineros (suelos y aguas), para estudios de metagenómica basados en el rRNA 16S (bacterias). Estas secuencias han sido buscadas y curadas por nuestro equipo de profesionales, en las principales bases de datos, como Refseq, SILVA, LPSN, etc. Cada secuencia ha sido analizada y corregida, eliminando duplicadas, secuencias con errores, revisando la taxonomía y actualizándola. Se han buscado las especies ambientes mineros como tierras, aguas, escombreras, etc. De este modo, esta base de datos se ofrece como una base de datos curada, concreta para el estudio de suelos y/o aguas de ambientes mineros y con datos de calidad, que permite que los estudios taxonómicos, en los cuales sea usada, den resultados robustos y seguros. COMPOSICIÓN Y ESTRUCTURA Se presentan dos bases de datos, ambas contienen la misma información taxonómica del rRNA 16S pero el formato está adaptado para ser usado con diferentes algoritmos: - Especifica: esta base de datos es la que recomendamos usar para alineadores tipo BLAST, CD-HIT, etc. - Sintax: esta base de datos esta formateada para usarla con algoritmos predictivos como Sintax (usearch), Vsearch, etc. Ambas están compuestas por 3758 entradas de diferentes taxones bacterianos asociados a su secuencia de 16S. Todos ellos están identificados hasta nivel de especie y/o subpoblación/cepa. Todas las entradas han sido curadas y derreplicadas, obteniendo una base de datos de gran calidad para los estudios de Metabarcoding de ambientes mineros.

<!--[if !mso]> v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} <![endif]--> <!--[if gte mso 9]> Normal 0 21 false false false MicrosoftInternetExplorer4 <![endif]--><!--[if gte mso 9]> <![endif]--><!--[if gte mso 10]> /* Style Definitions */

Registro antiplagio por Virtual y Mas / Virtual y Plus / millenials consulting / Mastic consulting / kitchen / Garber...etc

Registro antiplagio por Virtual y Mas / Virtual y Plus / millenials consulting / Mastic consulting / kitchen / Garber...etc

Sonimus Britson - Console Emulation. Sonimus Britson Channel: Plugin DSP de audio by Sonimus Sonimus Britson Buss: Plugin DSP de audio by Sonimus

Sonimus Britson - Console Emulation. Sonimus Britson Channel: Plugin DSP de audio by Sonimus Sonimus Britson Buss: Plugin DSP de audio by Sonimus

Sonimus Britson - Console Emulation. Sonimus Britson Channel: Plugin DSP de audio by Sonimus Sonimus Britson Buss: Plugin DSP de audio by Sonimus

Sonimus Britson - Console Emulation. Sonimus Britson Channel: Plugin DSP de audio by Sonimus Sonimus Britson Buss: Plugin DSP de audio by Sonimus