3.02 Tesis doctorado

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    Dysbiosis prevents age-dependent phenotypes in drosphila Pink1B9 a fly model for parkinson's disease
    (2022) Molina Mateo, Daniela Francisca; Campusano Astorga, Jorge Mauricio; Pontificia Universidad Católica de Chile. Facultad de Medicina
    La interacción entre el sistema nervioso entérico (SNE) y el sistema nervioso central (SNC), comúnmente conocido como el eje Intestino-Cerebro, consiste en una comunicación bidireccional regulada a nivel endocrino, inmunológico y neuronal, el desequilibrio en su normal funcionamiento se ha asociado recientemente con varios trastornos neuropsiquiátricos y neurodegenerativos. La investigación sobre este eje podría ofrecernos nuevos blancos terapéuticos para una amplia gama de enfermedades, incluida la enfermedad de Parkinson (EP). La EP es un desorden neurodegenerativo caracterizado por alteraciones motoras, las cuales son precedidas por lo que se denomina una etapa prodrómica o premotora donde es posible observar síntomas no motores. En esta tesis se propone manipular la microbiota intestinal en etapas premotoras tempranas de un modelo de EP en mosca generado por una deleción en el gen Pink1 (Pink1B9), para evaluar si esta manipulación podría afectar la progresión temporal de los síntomas de la EP. En este trabajo, se analizó si existían diferencias en la composición de la microbiota del intestino medio a los 8-9 días posteriores a la eclosión y se generó un modelo de disbiosis (desequilibrio microbiano) intestinal en Drosophila mediante un tratamiento crónico con antibiótico (kanamicina, 0,5 mM), durante un máximo de 16 días. Finalmente, mediante el uso de un sistema de registro, evaluamos individualmente en moscas macho diversos parámetros de comportamiento motores y no motores en las moscas tratadas y no tratadas con kanamicina. Los resultados obtenidos en esta tesis evidencian una diferencia sustancial en la composición de la microbiota intestinal del mutante Pink1B9 en comparación con las moscas control. Los datos también muestran que el tratamiento con kanamicina induce la recuperación de algunos de los parámetros no motores en etapa premotora estudiados en la EP, mientras que no hay cambios en los parámetros locomotores en la etapa. Por otro lado, el tratamiento específicamente durante la etapa premotora tiene un efecto prolongado induciendo una mejora en la capacidad locomotora de las moscas de control y mutantes.
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    Production planning in complex agricultural environments : the wine case
    (2023) Monardes Concha, Carlos; Vera Andreo, Jorge; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    La planificación de la producción es un proceso crítico en la gestión y la toma de decisiones de las industrias. La toma de decisiones se lleva a cabo en diferentes niveles de decisión (estratégico, táctico y operativo) y con incertidumbre, lo que genera variabilidad en la productividad y, por tanto, dificultades en el proceso de planificación. La agroindustria, en particular, presenta importantes desafíos para la planificación de la producción, debido a diversos factores que generan variabilidad. Sin embargo, el desarrollo de técnicas de optimización para la planificación de la producción en esta industria se encuentra en etapas incipientes y, de hecho, existen atractivas oportunidades para su aplicación. En Chile, la agroindustria representa el 10% de sus exportaciones, siendo la industria vitivinícola uno de sus principales sectores. De hecho, Chile mantiene un reconocimiento mundial en el sector vinícola; su producción ha estado entre las diez más importantes en los últimos nueve años. El proceso de elaboración del vino incluye la vendimia, la molienda, la maceración y la fermentación. Estas etapas son fundamentales en la producción de vino y están sujetas a variabilidad. Además, la limitada capacidad de recursos en el proceso de producción de vino crea un escenario atractivo para aplicar modelos de investigación operativa. Este proyecto de tesis propone desarrollar una metodología de modelización y resolución para planificar la producción en agricultura, especialmente en el sector vitivinícola. Como caso de aplicación, se propone modelar y resolver dos problemas tácticos/operativos: (i) planificar el transporte de uva y mosto entre plantas de producción, y (ii) asignar lotes de uva cosechada a las cubas de fermentación, considerando la incertidumbre presente sobre la pluviometría, y las fechas de vendimia. La metodología propuesta implica la aplicación de técnicas de optimización como la Programación Entera y la Programación Estocástica, el desarrollo de modelos y un Sistema de Apoyo a la Toma de Decisiones. Las fuentes de incertidumbre y los diferentes escenarios que pueden presentarse en el sistema vitivinícola requerirán diferentes estrategias para tratar la variabilidad en la toma de decisiones. Los resultados demuestran que la Investigación Operativa puede apoyar la toma de decisiones en la industria vitivinícola, mejorando la gestión de las operaciones con decisiones informadas.