245 Matching Annotations
  1. Sep 2024
  2. May 2024
  3. Apr 2024
    1. Drug repurposing for COVID-19 via knowledge graph completion

      Reutilización de medicamentos para COVID-19 mediante la finalización del gráfico de conocimiento

    1. Trends in the application of deep learning networks in medical image analysis: Evolution between 2012 and 2020

      Tendencias en la aplicación de redes de aprendizaje profundo en el análisis de imágenes médicas: Evolución entre 2012 y 2020

    1. TipoDeMetodo: network analysis

      BaseDatos: PubMed

      CantidadRegistros: 15387

      Aplicación: R script

    2. Gephi 0.9.1 and R igraph 0.7.0 package

      Aplicación

    3. R script

      Aplicación

    4. query = “COVID-19” OR “SARS-CoV-2”

      consulta

    5. 25 May 2020

      Fecha del estudio

    6. Entrez Programming Utilities (E-utilities)

      API

    7. PubMed
    8. 15,387 articles

      cantidad de registros

    9. Citation and co-citation network analysis
    10. COVID-19 PMC citation network is a directed network with 6,650 articles (nodes) and 25,095 citations (edges). Each circle represent an article, each arch represents a citation, and diameter of circle represents number of citation in citation network. (b) COVID-19 PMC co-citation network is an undirected network. The main article cluster (connected component) consist of 2,811 nodes and 78,844 edges. Graph is filtered to represent 19 major articles in PMC co-citation network (co-citation degree ≥ 600). Each circle represent an article, each arch represents a co-citation relation, thickness of edges represents co-citation frequencies

      Grafico

    1. Algunas leyes de la bibliometría

      Ley de Lotka, (1926) sobre la distribución de la productividad de los autores.

      Ley de Zipf (1935) explica cómo se comporta un corpus de lenguaje natural.

      Ley de concentración y dispersión de temas en fuentes de información (Bradford 1934)

    1. Multiparametric characterization of scientometric performance profiles assisted by neural networks: a study of Mexican higher education institutions

      DOI: 10.1007/s11192-016-2166-0

      Caracterización multiparamétrica de perfiles de desempeño cienciométrico asistidos por redes neuronales: un estudio en instituciones de educación superior mexicanas

      Elio Atenógenes Villaseñor, Ricardo Arencibia-Jorge & Humberto Carrillo-Calvet

    1. Network Science

      Albert-László Barabási

      Un libro de texto sobre ciencia de redes, está disponible gratuitamente bajo la licencia Creative Commons.

  4. Feb 2024
    1. Salud Pública de México acepta el sometimiento de trabajos previamente publicados como preprints, siempre y cuando los autores lo informen oportunamente, hayan mantenido los derechos patrimoniales de la obra y, en caso de que el manuscrito sea aceptado para publicación, se comprometan a actualizar la información del preprint con un enlace a la versión final publicada en SPM.

      Preprints

  5. Nov 2023
  6. Aug 2023
    1. This is an Open Access

      Variable:

      acceso

    2. 20 Dec 2021

      Variable:

      fecha de publicación

    3. VOSviewer (version 1.6.17, 2021, Leiden University, Leiden, The Netherlands)

      Variable:

      Software

    4. Title: ("Blueberry" or "Blueberries" or "Vaccinium corymbosum L")

      Variable:

      Consulta

    5. article and review type papers of blueberry

      Variable:

      tema de estudio

    6. bibliometric analysis; blueberry (Vaccinium corymbosum L.); VOSviewer; Web of Science

      Variable:

      palabras clave

    7. 3,872

      Variable:

      registros analizados

    8. Web of Science

      Variable:

      fuente

  7. May 2023
      • Estaría super padre que lo subieras a Wikimedia Commons.
      • También podrías subirlo a alguna red social como Twitter o Mastodon.
      • Estaría super padre que lo subieras a Wikimedia Commons.
      • También podrías subirlo a alguna red social como Twitter o Mastodon.
      • Te recomiendo poner de donde obtuviste las fotos e imágenes. Puedes poner un pie de foto con la referencia o URL.
      • Falta la bibliografía (las de las herramientas que estas usando y podrías poner algún manual sobre estas)
      • Trata de poner ligas o pies de fotos
      • Lo que realizaste en la clase estuvo muy bien, ahora bien en la presentación trata de poner mas sobre lo que vas a realizar y la razón.
      • Se recomienda que el tamaño del texto de una presentación sea mínimo 20 y preferiblemente 24.
      • Estaría super padre que lo subieras a Wikimedia Commons.
      • También podrías subirlo a alguna red social como Twitter o Mastodon.
      • Una buena practica es poner tu nombre y referencias en el trabajo final, en este caso tu lineal del tiempo y no solo en el texto que agregas en tu carpeta.
      • Estaría super padre que lo subieras a Wikimedia Commons.
      • También podrías subirlo a alguna red social como Twitter o Mastodon.
      • Los diagramas deben de tener la liga o pie de foto para saber de donde la obtuviste aunque sea del mismo artículo.
      • La referencia del artículo va en formato APA
      • Trata de que no se desfase tanto el texto de tu fondo
      • Lo mejor es poner una diapositiva con la bibliografía
  8. docs.google.com docs.google.com
      • Usa imágenes o diagramas
      • No pongas tanto texto en las diapositivas. El tamaño del texto para una presentación se recomienda de 20 a 24.
      • trata de poner imágenes o diagramas para explicar y no tener tanto texto
      • Para una presentación lo mejor es poner la letra en un rango de 20 -24
      • Muy bien me gusta que hace una carpeta para cada tarea con los archivos correspondientes .
      • Una buena practica es poner tu nombre y referencias en el trabajo final, en este caso tu infografía y no solo en el texto que agregas en tu carpeta.
      • Muy bien
      • Trata de hacer las presentaciones con imágenes o diagramas para que no tengas tanto texto.
      • En algunas diapositivas hay mucho texto trata de poner imágenes, diagramas o dividirlas en dos
      • Faltan referencias
      • Aunque en la clase realices el ejercicio puedes en una diapositiva explicar que es lo que se va a hacer.
      • Falta tu nombre
      • La referencia tiene que estar en formato APA y de preferencia que también este la URL
  9. Jan 2023
    1. Macho (Fig. 13 y 14): envergadura alar 35-36 mm. Anverso del ala anterior de color café oscuro con una línea vertical gris claro en el área postmedial que atraviesa toda el ala sin entrar en la celda discal. Anverso de las alas posteriores de color negro desde el margen distal hasta el área medial sin alcanzar la celda discal, con serie de 18 puntos circulares y semicirculares de color gris con tonalidad azul magenta claro, ordenados en forma concéntrica y un par de ocelos negros con pupila blanca ubicados en el margen alar entre las venas R3-M1 y M1-M2 ( en P. lena brasiliensis C. Felder & R.Felder,1862, las manchas son de color azul oscuro con reflejo azul iridiscente). Reverso del ala anterior de color café oscuro en el área postmedial y marginal, con 4 puntos submarginales de color blanco, área postmedial delimitada por una banda delgada de color gris, con borde café oscuro, en forma vertical que atraviesa toda el ala, área medial, postmedial y basal de color gris con 3 puntos blancos en la celda discal (en P. lena brasiliensis el ala es de color café oscuro, con la banda de color gris mas delgada y tenue). Reverso del ala posterior de color café oscuro en el área postmedial y marginal, con dos ocelos de color negro con borde amarillo y pupila blanca. El área media presenta 3 manchas de color crema. El área postmedial se encuentra dividida del área medial por una banda gris con borde café oscuro, que atraviesa toda el ala posterior. Área submedial de color gris con una línea oblicua delgada de color café oscuro y 4 puntos café en el área basal. Hembra (Fig. 15): envergadura alar 37-39 mm. Anverso y reverso de las alas anteriores con patrón de coloración igual que en el macho. Anverso de las alas posteriores de color negro en casi toda el ala y con puntos grises más pequeños que en el macho, con tonalidad azul magenta, distribuidos en la misma posición que en el macho.

      Pierella lena salma

      Lepidoptera

      DiagnosisBIOcolores

      https://www.wikidata.org/wiki/Q21359095

      Pierella lena brasiliensis

      https://www.wikidata.org/wiki/Q15774585

    2. envergadura alar 36-37 mm. Anverso del ala anterior completamente transparente. Anverso del ala posterior con una mancha amarilla que se extiende desde el margen anal hasta la vena M2 y la celda discal sin entrar en ella. Dos ocelos negros con pupila blanca en el margen alar entre las venas M1-M2 y Cu1-Cu2, siendo las primeras de mayor tamaño. Presenta una línea submarginal café claro interrumpida y muy tenue que se extiende desde la vena R3 hasta la vena 2A. (En H. piera negra Felder & Felder, 1862 la línea café es continua y más fuerte y la mancha amarilla más tenue y menos extensa que en H. piera sanguinolenta (Fig. 3). Hembra (Fig. 2): envergadura alar 39-40 mm. Anverso del ala anterior completamente transparente. Anverso del ala posterior con una mancha rojo-escarlata intensa en forma de roseta en el torno del ala, delimitada por una banda negra ancha de color negro, muy similar al de la hembra de H. macleannania Bates, 1865 (Fig. 4). Mancha amarilla muy reducida y dos ocelos negros con pupila blanca en el margen alar entre las venas M1-M2 y Cu1-Cu2 de mayor tamaño que en los machos (H. piera negra no presenta mancha roja en el torno del ala posterior y la línea café submarginal es tenue y no negra como en H. piera sanguinolenta. Los ocelos en H. piera negra son mas reducidos en tamaño y la mancha amarilla mas extendida).

      Haetera piera sanguinolenta

      Lepidoptera

      DiagnosisBIOcolores

      https://www.wikidata.org/wiki/Q21400876

  10. Oct 2022
  11. Sep 2022
  12. Aug 2022
    1. narid:https://www.oxfordjournals.org/nar/database/summary/1095

      narCategory:Category: Metabolic and Signaling Pathways

      Subcategory: Metabolic pathways

      Category: Plant databases

      Subcategory: General plant databases

      wd:https://www.wikidata.org/wiki/Q113383785

    1. narid:https://www.oxfordjournals.org/nar/database/summary/1112

      narCategory:Category: Metabolic and Signaling Pathways

      Subcategory: Signalling pathways

      Category: Plant databases

      Subcategory: Arabidopsis thaliana

      wd:https://www.wikidata.org/wiki/Q113383787

  13. Jul 2022
  14. 119.3.41.228 119.3.41.228
    1. narid:https://www.oxfordjournals.org/nar/database/summary/1046

      narCategory:Metabolic and Signaling Pathways

      Subcategory: Protein-protein interactions

      Category: Plant databases

      Subcategory: Arabidopsis thaliana

      wd:https://www.wikidata.org/wiki/Q113163315

    1. narid:https://www.oxfordjournals.org/nar/database/summary/985

      narCategory: Human and other Vertebrate Genomes

      Subcategory: Human genome databases, maps and viewers

      Category: Human and other Vertebrate Genomes

      Subcategory: Human ORFs

      wd:https://www.wikidata.org/wiki/Q24090770

  15. Jun 2022
    1. narid:https://www.oxfordjournals.org/nar/database/summary/618

      narCategory:Nucleotide Sequence Databases

      Subcategory: Transcriptional regulator sites and transcription factors

      Category: Plant databases

      Subcategory: Arabidopsis thaliana

      wd:https://www.wikidata.org/wiki/Q112671901

    1. narid:https://www.oxfordjournals.org/nar/database/summary/452 (Nota: la URL de narid es incorrecta)

      narCategory:Protein sequence databases

      Subcategory: Protein sequence motifs and active sites

      Category: Structure Databases

      Subcategory: Protein structure

      wd:https://www.wikidata.org/wiki/Q111445787

  16. May 2022
  17. Apr 2022
    1. narid:https://www.oxfordjournals.org/nar/database/summary/991 narCategory:Metabolic and Signaling Pathways

      Subcategory: Metabolic pathways

      narid:https://www.oxfordjournals.org/nar/database/summary/92

      narCategory: Metabolic and Signaling Pathways

      Subcategory:Enzymes and enzyme nomenclature

      wd:https://www.wikidata.org/wiki/Q5937262

  18. bacmap.wishartlab.com bacmap.wishartlab.com