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Recent Submissions
Efecto del estrés por aislamiento social sobre la conducta y perfil inflamatorio en ratones hembra.
(Universidad de Concepción, 2023) Cepeda Barrales, María Yamila; Elizondo Vega, Roberto Javier; Oyarce Merino, Karina Alejandra
Diversos estudios señalan que el estrés psicosocial crónico promueve un ambiente pro inflamatorio, el cual podría explicar en parte los efectos perjudiciales sobre la fisiología del organismo. En este contexto las células T reguladoras (Treg), una subpoblación de linfocitos T CD4+CD25+Foxp3+ podrían favorecer la recuperación de la homeostasis inmune, debido a su capacidad para suprimir la función de las células T efectoras. Sin embargo, durante fenómenos inflamatorios crónicos, se observa deterioro en la función y una disminución en el número de esta población celular, lo que también se ha observado en roedores. Aun cuando se reconocen las diferencias sexuales asociadas a la fisiología del estrés, la gran mayoría de los estudios utilizan ratones macho como modelos, dejando de lado el análisis de hembras y cómo su fisiología se ve alterada. El objetivo de esta tesis es evaluar el efecto del estrés por aislamiento social en patrones conductuales y frecuencia de Linfocitos T reguladores en ratones hembra. Para ello, se sometió a hembras a un protocolo de aislamiento social por 8 semanas, tras lo cual analizamos su patrón conductual para detectar signos de ansiedad y depresión y evaluamos la presencia de cortisol y citoquinas proinflamatorias y anti-inflamatorias en bazo. Por otro lado, se analizó mediante citometría de flujo la frecuencia de las células T reguladoras y T efectoras activadas derivadas de hembras estresadas. De este modo fue posible identificar que el aislamiento social induce comportamiento depresivo en ratón hembra, pero contrario a lo que hipotetizamos, no fue posible identificar un ambiente proinflamatorio a nivel periférico en las hembras estresadas.
Producción, purificación y caracterización del factor neurotrófico derivado del cerebro humano.
(Universidad de Concepción, 2023) Castro Henriquez, Pablo Ignacio; Sánchez Ramos, Oliberto
Existe una serie de proteínas pertenecientes a la familia de las neurotrofinas que se encargan de regular distintas funciones a nivel del sistema nervioso central (SNC). Entre estas distintas neurotrofinas se encuentra el factor neurotrófico derivado del cerebro (BDNF) el cual actúa en ciertas neuronas del SNC ayudando a modular la supervivencia de neuronas existentes, y promoviendo el crecimiento y diferenciación de nuevas neuronas. El BDNF puede unirse a dos receptores, el receptor tropomiosina quinasa B (TrkB) y el receptor de neurotrofina p75 (p75NTR), de manera que al unirse con TrkB se promueven las funciones de BDNF, mientras que la unión al p75NTR induce vías de señalización apoptóticas o de degeneración, lo que conlleva a desordenes neurológicos y neuropsiquiátricos. Se ha visto en estudios que la existencia de un polimorfismo en el pro-dominio del BDNF, denominado Val66Met (V66M) el cual podría estar relacionado con la generación de distintas enfermedades neurodegenerativas, lo cual aún no está muy claro. Se ha visto que los niveles de BDNF se han encontrado disminuidos en distintas enfermedades neurodegenerativas, tales como el trastorno depresivo mayor, enfermedad de Huntington, Alzheimer, entre otras. A raíz de estos hallazgos es que surge el interés de producir BDNF humano de manera recombinante pensando en una posible aplicación terapéutica más a futuro.
Exploración estructural y textural de polímeros de coordinación de alta dimensionalidad basados en bispirazolonas y lantánidos.
(Universidad de Concepción, 2024) Castillo Gómez, Rodrigo Fernando; Jiménez Águila, Claudio Andrés; Hidalgo Córdova, Paulina
Actualmente las técnicas de detección, análisis y separación son cada vez más avanzadas y asertivas, la generación de nuevas metodologías se ha convertido en un reto que ha estimulado el desarrollo de nuevas moléculas. En este contexto los polímeros de coordinación han llamado la atención por su versatilidad y características bien definidas, tales como su porosidad permanente y alta capacidad de modificación. Por otro lado, los lantánidos se han transformado en piezas claves en la construcción de materiales moleculares dadas sus características luminiscentes, magnéticas o catalíticas posicionándolos como materiales de interés en la búsqueda de moléculas con fines analíticos. Este trabajo involucró la exploración sintética de conectores orgánicos con el fin de obtener polímeros de coordinación de alta dimensionalidad basados en pirazolonas y lantánidos y su posterior análisis estructural. Primero se sintetizaron dos ligandos orgánicos de tipo bis-hidroxiiminopirazolona, los que fueron caracterizados mediante FT-IR, RMN de 1H. Posteriormente se evaluaron varios protocolos de síntesis solvotermal para generar las metalosupramoléculas entre los ligandos bis-hidroxiiminopirazolona y centros metálicos lantanoides. Los complejos obtenidos fueron caracterizados mediante FT-IR, difracción de rayos X de monocristal. El análisis relacionado a las interacciones supramoleculares de ellos se llevó a cabo mediante softwares de análisis cristalográficos. De manera complementaria se estudiaron las características fotofísicas en solución de uno de los complejos obtenidos.
El rol de las heterogeneidades de la fuente sísmica en la reducción de la incertidumbre en modelos de movimiento del suelo para zonas de subducción.
(Universidad de Concepción, 2026) Drápela Soto, José Tomás; Montalva Alvarado, Gonzalo Andrés
La evaluación del riesgo sísmico en zonas de subducción depende críticamente de la capacidad de los modelos para predecir la intensidad del movimiento del suelo. Históricamente, estos modelos han utilizado métricas de distancia que simplifican la atenuación sísmica al asumir una liberación de energía uniforme y puntual (como la distancia mínima), ignorando la compleja heterogeneidad de la fuente. Esta tesis doctoral investiga el impacto de las variaciones espacio-temporales de las heterogeneidades del megathrust en la predicción del movimiento del suelo y el daño estructural, proponiendo una transición hacia modelos que incorporen explícitamente dicha complejidad. La investigación se articuló en dos ejes principales. En primer lugar, se utilizó la base de datos global del proyecto NGA-Subduction para desarrollar modelos de predicción del movimiento del suelo (GMMs) basados en modelos de fuente heterogéneos. Los resultados demuestran que las métricas de distancia que incorporan la distribución de deslizamiento (slip) reducen la variabilidad total en hasta un 17% y la variabilidad inter-evento en hasta un 50% para grandes terremotos (Mw > 8.1) en periodos cortos respecto a los modelos tradicionales. En segundo lugar, se generaron modelos predictivos para la intensidad macrosísmica MSK-64 a partir de grandes terremotos de subducción ocurridos durante los últimos 300 años en Chile. Este análisis confirmó que las métricas basadas en asperezas reducen el AIC y el ubRMSE significativamente en comparación con los modelos tradicionales. Un aporte fundamental de este trabajo es la distinción entre las asperezas que concentran los máximos de slip y aquellas que dominan la radiación de alta frecuencia. Se determinó que estas últimas controlan primordialmente el daño estructural, debido a que la base de datos utilizada contempla daños en viviendas de adobe y albañilería (1 a 2 pisos), las cuales son altamente susceptibles a las altas frecuencias dada su rigidez. En contraste, la geometría global de la ruptura –asociada a la distribución de slip– actúa como predictor base del movimiento del suelo instrumental a lo largo de todo el espectro, refinada por los radiadores de alta frecuencia en periodos cortos, mientras que estos últimos dominan el daño estructural en las bandas de frecuencia asociadas a las tipologías constructivas evaluadas. Con respecto a la incertidumbre epistémica, se demostró que las métricas tradicionales —como la distancia mínima a la ruptura (Rrup)— presentan a menudo una incertidumbre mayor debido a la variabilidad en la definición de los límites de la falla entre distintos modelos de inversión. Por el contrario, las métricas basadas en heterogeneidades ofrecen una representación más estable debido a la mayor consistencia espacial de los parches de deslizamiento. Finalmente, se propone el uso de modelos de acoplamiento interseísmico como una de las herramientas predictivas principales para estimar a priori la ubicación de futuras asperezas, dada la probada correlación entre los valores altos de locking y el máximo deslizamiento cosísmico. Sin embargo, se enfatiza la necesidad de complementar estos modelos con nuevas metodologías que permitan identificar aquellas asperezas de menor escala, alojadas en la zona más profunda de la zona sismogénica, que controlan la radiación de alta frecuencia. Este trabajo representa un avance hacia una evaluación dinámica de la amenaza sísmica, permitiendo una estimación más precisa de las variaciones espacio-temporales del movimiento del suelo en márgenes convergentes y su impacto en la infraestructura.
Implementación de un Pipeline automatizado de descarga y limpieza de datos para reportes operacionales y una mejora en el control operacional en Eleccon Maquinarias SpA.
(Universidad de Concepción, 2026) Yañez Carrillo, Luciano Mauricio; Caro Seguel, Juan Carlos
Las empresas del sector minero-industrial que operen en múltiples frentes de trabajo se ven expuestos a un problema frecuente: convertir grandes volúmenes de datos operacionales desordenados en información confiable y útil para la toma de decisiones. Eleccon Maquinarias SpA., empresa dedicada a obras civiles, movimientos de tierra y arriendo de maquinaria para el sector minero, no es la excepción. Antes del presente proyecto, dos personas intervenían entre 16 y 18 horas por archivo para descargar, limpiar y ordenar reportes operacionales desde de la plataforma Procore, archivos que podían contener hasta 15.000 filas con errores producidos en la digitación, formatos inconsistentes y registros inválidos. Con el propósito de resolver este problema, el presente trabajo muestra el proceso de diseño e implementación de un pipeline automatizado de extracción, transformación y carga de datos (ETL) desarrollado en Python, usando Pandas, Selenium y openpyxl. La solución tiene dos partes: un script que descarga reportes desde Procore de forma automática, y un módulo de validación que aplica nueve reglas de negocio para detectar inconsistencias o errores críticos en los registros. Los resultados evidencien una reducción del tiempo de procesamiento desde 16 horas a aproximadamente 1,5 minutos por archivo, lo cual equivale a una disminución de 99% en el tiempo operativo, con la mitad del personal requerido. Además, en el archivo de validación utilizado se detectaron y clasificaron automáticamente 413 registros con errores, generando trazabilidad por tipo de regla. Los Dashboards generados en Power BI a partir de los datos procesados mostraron una mejora notable en la consistencia y confiabilidad respecto del estado inicial. En conclusión, implementación el pipeline no solo resuelve una necesidad operativa concertar en Eleccon Maquinarias SpA., sino, además, sienta las bases para una estrategia de automatización aplicable en otras áreas relacionadas de la empresa, tales como: asistencia de las personas trabajadoras, control de flota y seguimiento del consumo de combustible, entre otros.