Chilam – Laboratorio para la simulación de Sistemas Complejos y Adaptativos

La ciencia de datos a través de la Revolución de los Datos y la Inteligencia Artificial ofrece oportunidades sin precedentes para mitigar el impacto de estas problemáticas. En estos talleres se presentarán las aportaciones del C3 y sus aliados a través del Laboratorio Chilam con el fin de mostrar cómo se puede aplicar la Ciencia de Datos a estos grandes problemas.

Acercarse a la minería de datos a través de trabajar con problemas del mundo real, analizando datos reales de varios sectores; por ejemplo: salud, educación, negocios, y criminalidad. Más que aprender un compendio de diferentes algoritmos de análisis, el propósito principal es aprender a modelar datos, es decir ser un científico de datos. En el curso cada estudiante desarollará un proyecto de investigación con resultados publicables. Informes: stephens@nucleares.unam.mx y romel.calero@c3.unam.mx

El Atlas de Enfermedades Infecciosas es un sistema de consulta público, para visualizar la información espacio-temporal de las enfermedades que existen en México y facilitar el análisis a diferentes usuarios del ámbito académico y gubernamental. ICACC-UNAM, abril 23, 2023.

En el Centro de Ciencias de la Complejidad (C3) de la UNAM, la doctora Laura Rengifo Correa elabora un mapa de riesgos de la enfermedad de Chagas, infección que padecen unos ocho millones de personas en el mundo. Gaceta UNAM, Mayo 31, 2022.

Conferencia de prensa virtual. Lunes 22 de noviembre de 2021. Centro de Ciencias de la Complejidad C3.

La UNAM responde. 7 de diciembre de 2021. TV UNAM.

Dr. Christopher Stephens. 18 de septiembre de 2020. Instituto de Ciencias Nucleares.

Constantino González-Salazar, Christopher R. Stephens, and Anny K. Meneses-Mosquera. Assessment of the potential establishment of Lyme endemic cycles in Mexico. Journal of Vector Ecology 46(2), 207-220, (4 November 2021). https://doi.org/10.52707/1081-1710-46.2.207

4 de noviembre de 2021

La inferencia de Redes Complejas de EpI-SPECIES permiten identificar las interacciones potenciales entre el vectores (garrapatas del género Ixodes) y los hospederos (las aves migratorias de Estados Unidos (U.S.), e identificar a aquellos con la capacidad de mantener circulando al patógeno responsable de la enfermedad de Lyme (Borrelia burgdorferi), y pueden dispersarlo a muchas regiones de México.

Jesús Sotomayor-Bonilla, Enrique D. Callejo-Canal, Constantino González-Salazar, Gerardo Suzán, Christopher R. Stephens. Using data mining and network analysis to infer arboviral dynamics: The case of mosquito-borne flaviviruses reported in Mexico. Insects. 2021, 12, 398. https://doi.org/10.3390/insects12050398

29 de abril de 2021

EpI-SPECIES permite descubrir las redes complejas del sistema de múltiples flavivirus, vectores y hospederos, que incluye al Dengue, Fiebre Amarilla, Encefalitis de San Luis y al Virus del Oeste del Nilo.

Fabiola Nieto-Rabiela, Oscar Rico-Chávez, Gerardo Suzán, Christopher R Stephens. Niche theory-based modeling of assembly processes of viral communities in bats. Ecol Evol. 2021; 11: 6305– 6314. https://doi.org/10.1002/ece3.7482

03 de Abril de 2021

EpI-SPECIES permite analizar la diversidad en las comunidades virales que albergan los murciélagos en México, y su asociación con los atributos filogenéticos y funcionales de los hospederos, y su co-ocurrencia geográfica con otras especies.