El Dpto. de Ciencia de la Computación de la UC. tiene el agrado de invitarlo para este viernes 19 de junio al coloquio que se realizará on line,el link a la charla es https://zoom.us/j/748923713 se dictará de 11:30 a 13:00 horas:
Expositora: alumna Camila Vega Savoy, Doctorado Ciencias de la Ingeniería
Título: “Desarrollo de nuevas tecnologías para identificar, cuantificar y mitigar aminas heterocíclicas (HAs) en salmón a la plancha por LC-MS”.
Resumen:
Chile durante las últimas dos décadas, se ha transformado en uno de los países más relevantes a nivel mundial para la exportación de productos del mar, siendo el segundo mayor productor a nivel mundial de salmón, principalmente de salmón atlántico. El consumo de pescados como el salmón es recomendado por su composición nutricional y ser buena fuente de ácidos grasos omega-3, específicamente EPA y DHA, ácidos grasos poliinsaturados los cuales reducen el riesgo de enfermedades y desempeña un papel vital en el desarrollo del sistema nervioso. En el proceso de cocción de los alimentos se forman distintos compuestos provenientes de la reacción de Maillard (pardeamiento), a altas temperaturas como son las Aminas Heterocíclicas (HAs) las cuales se han visto involucradas en distintos tipos de cáncer principalmente de colon. Actualmente, en Chile no se dispone de metodologías y tecnologías sensibles y específicas por LC-MS, para cuantificar y mitigar HAs asociadas al proceso de cocción a la plancha de filete de salmón. El Objetivo principal de este estudio es desarrollar nuevas metodologías y tecnologías sensibles y específicas por LC-MS para identificar y cuantificar HAs generadas en el proceso de cocción de salmón a la plancha a diferentes temperaturas de cocción interna (60 a 90°C), y mitigar la formación de HAs mediante la adición de extractos de cáscara de palta Hass.
2.- Expositor: alumno Jorge Salas Cornejo
Prof. Guía: Cristián Riveros Jaeger
Título: "A family of centrality measures based on subgraphs for digraphs".
Abstract:
Graphs are a strong tool to model different phenomena related to networks and connections.
For example, social networks, the world wide web, subway networks, among others. This generality implies the fundamental necessity to understand graph properties in a theoretical way. In particular, the notion of importance or centrality in graphs has been studied for years. In order to measure the notion of importance of nodes in the graph we use the so called centrality measures. However, importance seems to be impossible to reduce to a single centrality measure. It is indeed, a problem that might be solved according to the context related with the particular graph we want to analyze. The main objective of this work is to extend the framework for centrality measures based on subgraphs in the case of directed graphs. Which entails a family of centrality measures for directed graphs that is expressive enough to accommodate with the context.
On the other hand, we will study the properties of such generalization in terms of computational complexity and theoretical properties.