Capacidades e produtos de innovación

Morbidostat é un dispositivo de cultivo continuo controlado por ordenador que axusta automaticamente a concentración de fármacos para manter constante a inhibición do crecemento en cultivos microbianos. A medida que as bacterias adquiren mutacións que lles confiren resistencia aos fármacos, son capaces de tolerar meirandes concentracións dos devanditos fármacos e de medrar máis rapidamente, eliminando así a presión selectiva, que é a forza impulsora da evolución. Para compensar este mecanismo, Morbidostat aumenta a concentración do fármaco o suficiente para manter a taxa de crecemento orixinal das bacterias, mantendo así a presión selectiva ao longo do tempo. O sistema permite adquirir datos para modelar a evolución microbiana baixo estrés por axentes antimicrobianos, optimizar as estratexias de dosificación de biocidas e desenvolver cepas de alta resistencia a axentes antimicrobianos utilizadas para analizar a eficacia de novos biocidas, entre outras aplicacións.  

AMIGO2 é un kit de ferramentas multiplataforma baseado en MATLAB deseñado para resolver problemas de optimización matemática básicos para a bioloxía de sistemas, dentro do contexto da identificación de modelos paramétricos, a hipótese subxacente ao desenvolvemento de modelos e o control óptimo dos sistemas biolóxicos para acadar o comportamento desexado de forma sintética.

Podes atopar máis información aquí.

Método descrito en: Exler, O., L.T. Antelo, J.A. Egea, A.A. Alonso and J.R. Banga (2008) A Tabu search-based algorithm for mixed-integer nonlinear problems and its application to integrated process and control system design. Computers & Chemical Engineering, 32(8):1877-1891.

O software está dispoñible baixo petición (escríbenos se che interesa).

Desenvolvemento de algoritmos de Deep Learning que permiten automatizar os procesos de vixilancia das pesquerías e reducir o tempo e os custes en comparación co procesamento mediante observación humana. As aplicacións desenvolvidas van dende sistemas innovadores de vixilancia electrónica remota en tempo real, que identifican e cuantifican as capturas totais dos barcos de pesca (p. ex., iObserver), ata novas técnicas de recoñecemento de imaxe que permiten identificar os peixes a nivel individual e estimar parámetros poboacionais. 

PREMER (Parallel Reverse Engineering with Mutual information & Entropy Reduction [enxeñaría inversa paralela con información mutua e redución de entropía]) é unha ferramenta de software multiplataforma de código aberto para inferencia de estruturas de redes a partir de datos mediante medidas de teoría da información. É unha ferramenta de uso xeral desenvolvida pensando en redes biolóxicas, pero pódese aplicar a outros campos.

Podes atopar máis información aquí.

O método descríbese en Schlater, M., J. A. Egea y J. R. Banga (2009). Extended ant colony optimization for non-convex mixed integer nonlinear programming. Computers & Operations Research 36(7): 2217-2229.

O software está dispoñible baixo petición (escríbenos se che interesa).

iObserver é un dispositivo de vixilancia innovador que usa vixilancia automatizada por vídeo acoplada a desenvolvementos de intelixencia artificial para recoñecemento visual e cuantificación das capturas a bordo de barcos pesqueiros.

iObserver consiste nun sistema de gravación de imaxe continua adaptable a diversos tipos de barcos pesqueiros e algoritmos de Deep Learning para identificar e cuantificar automaticamente as capturas a bordo en tempo real.

iObserver céntrase fundamentalmente no desenvolvemento de algoritmos para o recoñecemento automático fiable e a estima do tamaño de especies de peixes sobre unha cinta transportadora. Fixéronse probas a bordo tanto de buques oceanográficos españois como de barcos pesqueiros. Con máis de 300 días no mar, iObserver utilizouse en máis de 1000 lances, tomou máis de 200.000 imaxes e o sistema xa conta con 17 especies incluídas no seu catálogo.  

Para máis información, escríbenos un correo electrónico.

BioPreDyn-Bench é un paquete de problemas de referencia para modelaxe dinámica en bioloxía de sistemas. Actualmente contén seis problemas complexos de estimación de parámetros que aspiran a servir de casos de proba de referencia neste eido. Este paquete inclúe modelos cinéticos a media e grande escala de células de E. coli, S. cerevisiae, D. melanogaster, ovario de hámster chinés (CHO) e unha rede de sinalización xenérica. O nivel de descrición inclúe o metabolismo, a transcrición, a transdución de sinais e o desenvolvemento.

Podes atopar máis información aquí.

Desenvolvemento de procesos para a transformación de descartes e subprodutos do mar en novas materias primas (pasta de peixe, aceite de peixe, etc.) con valor engadido para a xeración de innovadores produtos alimentarios procesados (hamburguesas, nuggets, etc.), garantindo a súa trazabilidade, o seu valor nutricional e a súa seguridade ao longo de novas cadeas de valor.

MIDER (distancia de información mutua e redución de entropía) é una ferramenta de software de uso xeral para inferir estruturas de redes. Desenvolveuse pensando en redes biolóxicas, pero pode aplicarse a outros campos.

Podes atopar máis información aquí.