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Estructura de la comunidad bacteriana del exocarpo del fruto de Physalis peruviana L. y la presencia de patógenos con posibles implicaciones en la inocuidad alimentaria.

2026-04-29T21:55:26Z

Title: Estructura de la comunidad bacteriana del exocarpo del fruto de Physalis peruviana L. y la presencia de patógenos con posibles implicaciones en la inocuidad alimentaria. Authors: Tenea, Gabriela N.; Molina, Diana Abstract: La uchuva o aguaymanto (Physalis peruviana L.) es un cultivo ampliamente consumido en Ecuador, cuyos frutos son abundantes en moléculas bioactivas. Su rápido deterioro poscosecha y los problemas de inocuidad limitan su potencial de mercado. Para obtener datos de referencia sobre la prevalencia de taxones bacterianos entre grupos, empleamos la secuenciación de amplicones del gen del ARN ribosomal 16S (16S rRNA) para detectar cambios en la estructura de la comunidad bacteriana en frutos de uchuva cosechados de un sistema de producción orgánica (#270 muestras × dos estados de madurez) y frutos obtenidos de un mercado al aire libre (#270). Este es el primer informe sobre los taxones bacterianos que habitan en frutos de uchuva. El índice de diversidad de Shannon reveló que los frutos comprados en el mercado y los de estado inmaduro presentaron el mayor nivel de diversidad bacteriana (índices promedio de Shannon de 3,3 y 3,1), seguidos por aquellos recolectados en campo en estado de madurez completa (2,07). El análisis de diversidad alfa indicó que no hubo diferencias significativas en el número de taxones ni en la equidad dentro de las muestras, mientras que sí hubo una diferencia significativa en la diversidad beta entre los grupos. Rhizobiaceae fue la familia más abundante en frutos provenientes del campo, independientemente del estado de madurez, mientras que Acetobacteraceae, Pseudomonadaceae, Fusobacteriaceae, Bacteroidaceae y Erwiniaceae fueron las familias más abundantes en el grupo del mercado. A nivel de género, Liberibacter fue el fitopatógeno más abundante en frutos provenientes del campo, mientras que Gluconobacter fue el más abundante en las muestras recolectadas en el mercado. El fitopatógeno Candidatus Liberibacter fue el más abundante en muestras del campo, mientras que los frutos adquiridos en el mercado contenían patógenos entéricos oportunistas como Escherichia vulneris, Klebsiella pneumoniae y K. variicola, cuya abundancia relativa varió según la muestra. Además, se encontraron patógenos potenciales de origen animal como Fusobacterium necrophorum, Porphyromonas levii, Helcococcus ovis y Trueperella pyogenes en casi todas las muestras, con abundancias relativas variables. Nuestro estudio proporciona información básica sobre el microbioma de la uchuva desde los campos agrícolas hasta la mesa, junto con la detección de varios microorganismos patógenos con posible impacto en la inocuidad alimentaria y la salud pública; por lo tanto, es imprescindible implementar estrategias para reducir la contaminación bacteriana tanto en las fincas como en los mercados minoristas.

Fracasos en la implantación de aplicaciones informáticas empresariales: Casos de estudio y sus principales causas

2026-04-29T21:30:58Z

Title: Fracasos en la implantación de aplicaciones informáticas empresariales: Casos de estudio y sus principales causas Authors: Salazar-Fierro, Fausto Alberto; Guamán-Cupacán, Byron Ramiro; León-Fernández, Cayo Víctor; Pineda-Manosalvas, Carpio Agapito; Reascos-Paredes, Irving Marlon; Herrera Quispe, José Alfredo Abstract: Aunque existe una gran cantidad de estudios sobre los principales factores que conllevan al fracaso en la implantación de aplicaciones informáticas empresariales (AIE), todavía se tiene un alto índice de fracaso dentro de los proyectos de AIE dentro de las diferentes fases de la implantación, En esta investigación se analizó una serie de factores de fracaso dentro de la implantación de AIE, como también diferentes casos donde se produjo una implantación de una AIE fallida, con el objetivo de recopilar las diferentes causas comunes, y tener una base de factores recurrentes que se deberán tomar en cuenta para futuros proyectos. El método utilizado en la investigación fue mediante una revisión de la literatura, como también una búsqueda de casos ocurridos a partir de 2015, donde se tenga como punto en común los fracasos en la implantación de AIE. Posteriormente, se encontró que los factores detallados en los casos de estudio tienen relación con factores revisados en la revisión de la literatura, lo cual significa que estos factores son recurrentes y comunes. Finalmente se concluyó que la calidad, la gestión, el tiempo y el aspecto financiero son los factores que de forma general tuvieron relevancia en los casos analizados y que, a pesar del tipo o extensión del proyecto, la identificación de estos factores va a determinar de forma temprana el éxito o fracaso del proyecto.

Medición del riesgo crediticio financiero mediante un modelo de clasificación binaria

2026-04-29T20:57:51Z

Title: Medición del riesgo crediticio financiero mediante un modelo de clasificación binaria Authors: Chiluiza, Oscar; Guevara-Vega, Cathy; Quiña-Mera, Antonio; Landeta-López, Pablo; Montaluisa, Javier Abstract: Actualmente, las instituciones financieras enfrentan diversos problemas en el análisis de información para otorgar crédito o préstamo, lo que genera pérdidas que incluyen gastos de cobranza, notificaciones y procesos legales, entre otros. Gracias a la transformación digital y el progreso tecnológico, la Inteligencia Artificial, y especialmente el Aprendizaje Automático (AML), puede utilizarse para analizar datos de clientes y predecir el incumplimiento en el pago de sus obligaciones con las instituciones. El objetivo de este trabajo es aplicar la metodología CRISP-DM (Proceso Estándar Interindustrial para la Minería de Datos) y los modelos de aprendizaje supervisado Random Forest (XGBoost), Regresión Logística y Redes Neuronales, para implementar un modelo predictivo que permita evaluar el riesgo crediticio. Con el resultado de la aplicación del modelo predictivo, se concluye que el uso de herramientas de Aprendizaje Automático ayuda a optimizar la evaluación del riesgo crediticio en entidades financieras. Una vez utilizada la metodología CRISP-DM para el análisis, desarrollo y evaluación de los modelos, se concluyó que el modelo más eficiente es Random Forest. Basándose en esta experiencia, en futuros trabajos se podría implementar este tipo de modelo en otras áreas como la detección de fraudes, la segmentación de clientes o un motor de recomendaciones que pueda sugerir productos y servicios financieros en función de las necesidades y el comportamiento de los clientes.

Fisiología de movimientos biomecánicos de origen laboral en operadores de compañías petroleras

2026-04-29T17:34:13Z

Title: Fisiología de movimientos biomecánicos de origen laboral en operadores de compañías petroleras Authors: Neusa Arenas, Guillermo; Jiménez Rey, Janeth Fernanda; Caraguay Jácome, Kevin Fabricio Abstract: Los movimientos osteomusculares de origen laboral por la manipulación de cargas, es el principal factor para la aparición de patologías a corto tiempo, en ocasiones, estos trastornos pueden generar lesiones severas osteomusculares con incapacidad. El objetivo del estudio observacional, trasversal y cuantitativo consiste en realizar una evaluación por biometría postural que identifique el factor riesgo por exposición de movimientos biomecánicos en los trabajadores del sector petrolero, en base a herramientas y metodologías ergonómicas, que analizan de inicio con entrevistas las sintomatologías presentes, estableciendo un cálculo de muestra finita en 268 trabajadores de diferentes empresas de servicios petroleros, obteniendo resultados, que el nivel factor riesgo determinó, el >79,3% es alto, <14,2% medio y <6,5% bajo, para la aparición de cuadro clínico ocupacional. En conclusión, se determina que el >69,7% padecen de lumbalgias, <16,8% manquito rotador, y <13,5% dolencias cervicales, tanto en las extremidades superiores y tronco, a comparación de los miembros inferiores con menos probabilidad. Por lo tanto, un sistema de vigilancia epidemiológica en ergonomía por biometría postural, mejora la calidad de vida, bienestar y, la optimización en la producción del trabajador en cada una de las tareas a realizar, estableciendo tiempos de trabajo más confortables y rendimiento en la producción.