Ponencias temáticas
[EnVivo]
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Ponencias y ponentes
12:00-12:20 Análisis de la expresión de miR156, miR164 y miR171, en la producción de metabolitos secundarios en un sistema de raíces in vitro de cempaxúchitl y chilcuague
Dr. Andrés Cruz Hernández, Escuela de Agronomía, Universidad De La Salle Bajío, Campus Campestre
Doctor en Biotecnología de Plantas (CINVESTAV-Irapuato, 1998), Posdoctorado (University of Queensland, Australia, 1999). Investigador Nacional nivel I (2018-2020, 2021-2024). Autor de 99 publicaciones, 95 trabajos presentados en Congresos; 13 proyectos financiados, 32 estudiantes graduados de licenciatura, maestria y doctgorado, dos premios nacionales de estudiantes de licenciatura. Revisor invitado de artículos en Revistas internacionales, miembro del comité editorial de la revista Industrial Crops and Products, evaluador de proyectos de agencias Mexicanas (CONACyT) y Latinoamericanas. Presidente de la Red Biómica A.C. Miembro del Grupo Académico Consolidado de Biosistemas (Facultad de Ingeniería de la UAQuerétaro), Investigador de tiempo Completo en la UDLSB de la Escuela de Agronomía; miembro del Consejo de Investigación de la UDLSB Universidad De la SalleBajío, campus Campestre, Miembro del Comité de Etica de UDLSB Universidad De la salleBajío.
12:20-12:40 Simulaciones de bacterias en cristales líquidos
Dr. Humberto Híjar Juárez, Vicerrectoría de Investigación
Dr. en Física por la U.N.A.M. Miembreo del Sistema Nacional de Investigadores.
12:40-13:00 Clasificación automática de eventos acústicos en entornos urbanos a tiempo real
Mtra. Ester Vidaña-Vila, Universidad Ramón Llull
Ester Vidaña-Vila es actualmente investigadora y profesora en La Salle Campus Barcelona – Universidad Ramon Llull. Graduada en Ingeniería de Sistemas Audiovisuales i Máster en Telecomunicaciones, actualmente está cursando un doctorado en el Grupo de Investigación en Tecnologías Media en La Salle Campus Barcelona. Sus ámbitos de investigación incluyen el procesado de señal acústico y la detección y clasificación de eventos acústicos a tiempo real mediante algoritmos de machine learning y deep learning.
