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  1. Last 7 days
    1. En las últimas décadas, los biólogos evolutivos han mejorado enormemente los métodos computacionales para agilizar la recopilación y el análisis de datos genéticos de sistemas no modelo. Sin embargo, las herramientas para datos fenotípicos están rezagadas a pesar de la necesidad crítica de dichos datos para comprender cómo han evolucionado los rasgos a escalas micro y macroevolutivas. En comparación con los datos de las bases de datos genéticas estandarizadas (NCBI, etc.), los datos fenotípicos a menudo se encuentran dispersos en repositorios no estándar (por ejemplo, material complementario), no están disponibles públicamente o no son comparables entre estudios debido a la subjetividad de los términos utilizados. incapacidad para probar la homología dados los datos faltantes y variabilidad de los enfoques para codificar caracteres y estados de caracteres. La terminología subjetiva para caracterizar fenotipos obstaculiza nuestra capacidad de aprovechar los datos existentes para metanálisis a gran escala en investigaciones evolutivas o morfológicas o determinar si los resultados de los estudios son comparables. Estos problemas se magnifican en estudios que incluyen morfologías complejas o mal caracterizadas donde la terminología es a menudo imprecisa y conflictiva, o específica del grupo de estudio. Para aumentar la claridad de los datos y la reproducibilidad científica, abogamos por el uso de ontologías existentes y la mejora continua de las ontologías vegetales.

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  2. 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

    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

  3. Nov 2023
  4. Oct 2023
    1. IDpaper:202351

      BIOnomenclatura

      El uso de nombres de organismos como elemento de metadatos universal para vincular e integrar datos sobre biodiversidad en una variedad de fuentes de datos.

      Está imagen está genial, puedo hacer una para algún tema biológico