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33 relaciones: Algoritmo genético, Algoritmo hill climbing, Antígeno, Apoptosis, Aprendizaje automático, Bioinformática, Biología matemática y teórica, Célula dendrítica, Computación basada en ADN, Computación evolutiva, Darwinismo, Detección de anomalías, División celular, Hipermutación somática, Inteligencia artificial, Inteligencia computacional, Inteligencia de enjambre, Linfocito, Linfocito T, Maduración de la afinidad, Niels Kaj Jerne, Optimización (matemática), PDF, Reconocimiento de patrones, Red neuronal artificial, Selección clonal, Selección estabilizadora, Sistema de inmunidad adquirida, Sistema inmunitario, Sistema inmunitario innato, Sistemas bioinspirados, Springer Science+Business Media, Timo.
Algoritmo genético
Un algoritmo es una serie de pasos organizados que describe el proceso que se debe seguir, para dar solución a un problema específico.
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Algoritmo hill climbing
En ciencia de la computación, el algoritmo hill climbing, también llamado algoritmo de Escalada Simple o ascenso de colinas es una técnica de optimización matemática que pertenece a la familia de los algoritmos de búsqueda local.
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Antígeno
Un antígeno ("anti", del griego αντι- que significa 'opuesto' o 'con propiedades contrarias' y "geno", de la raíz griega γεν, generar, producir; que genera o crea oposición) es una sustancia que puede ser reconocida por los receptores del sistema inmunitario adaptativo.
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Apoptosis
La apoptosis (del griego antiguo ἀπόπτωσις, apóptōsis, caída, desprendimiento) es una vía de destrucción o muerte celular programada o provocada por el propio organismo, con el fin de controlar su desarrollo y crecimiento, que puede ser de naturaleza fisiológica y está desencadenada por señales celulares controladas genéticamente.
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Aprendizaje automático
El aprendizaje automático (AA), aprendizaje automatizado, aprendizaje de máquinas o aprendizaje computacional (del inglés, machine learning) es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan.
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Bioinformática
La bioinformática puede definirse, de manera general, como la aplicación de tecnologías computacionales y la estadística a la gestión y análisis de datos biológicos.
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Biología matemática y teórica
La Biología Matemática, la Biología Teórica o la Biomatemática es un área científica interdisciplinaria de investigación entre las matemáticas y la biología con una diversa variedad de aplicaciones.
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Célula dendrítica
Las células dendríticas (Et: del griego δένδρον, árbol, por sus abundantes ramificaciones) o DC (por sus siglas en inglés, Dendritic Cell), llamadas también células de Langerhans, son un tipo de células especializadas características del sistema inmunitario de los mamíferos.
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Computación basada en ADN
La computación basada en ADN es una rama emergente de la informática que utiliza el ADN como hardware en vez de los circuitos integrados de silicio empleados por las computadoras tradicionales.
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Computación evolutiva
La computación evolutiva es una rama de la inteligencia artificial que involucra problemas de optimización combinatoria.
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Darwinismo
El darwinismo es un término con el que se describen las ideas de Charles Darwin, especialmente en relación con la evolución biológica por selección natural.
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Detección de anomalías
En el análisis de datos, la detección de anomalías y, en ocasiones, detección de rarezas suele entenderse como la identificación de elementos, sucesos u observaciones poco frecuentes que se desvían significativamente de la mayoría de los datos y no se ajustan a una noción bien definida de comportamiento normal.
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División celular
La división celular es una parte muy importante del ciclo celular en la que una célula inicial se divide para formar células hijas.
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Hipermutación somática
La hipermutación somática (o SHM, por sus siglas en inglés) es un mecanismo celular, que forma parte del modo en cómo se adapta el sistema inmunitario a nuevos elementos extraños (por ejemplo bacterias).
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Inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA), en el contexto de las ciencias de la computación, es una disciplina y un conjunto de capacidades cognoscitivas e intelectuales expresadas por sistemas informáticos o combinaciones de algoritmos cuyo propósito es la creación de máquinas que imiten la inteligencia humana para realizar tareas, y que pueden mejorar conforme recopilen información.
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Inteligencia computacional
Inteligencia Computacional (IC) es una rama de la inteligencia artificial centrada en el estudio de mecanismos adaptativos para permitir el comportamiento inteligente de sistemas complejos y cambiantes.
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Inteligencia de enjambre
Inteligencia de enjambre es una rama de la inteligencia artificial que estudia el comportamiento colectivo de los sistemas descentralizados, autoorganizados, naturales o artificiales.
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Linfocito
Los linfocitos son células del sistema inmunitario.
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Linfocito T
Los linfocitos o células-T son linfocitos producidos en la médula ósea y que luego maduran en el timo, cuyas funciones son parte importante del sistema inmunitario adaptativo.
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Maduración de la afinidad
En inmunología, la maduración de la afinidad es un proceso por el cual los linfocitos B producen anticuerpos con una afinidad cada vez mayor durante el curso de una respuesta inmunitaria.
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Niels Kaj Jerne
Niels K. Jerne FRS (Londres, Inglaterra, 23 de diciembre de 1911 – Castillon du Gard, cerca de Nîmes, Gard, Francia, 7 de octubre de 1994) fue un inmunólogo danés.
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Optimización (matemática)
En matemáticas, estadística, economía, ciencias empíricas y ciencia de la computación, la optimización (también, optimización matemática o programación matemática) es la selección del mejor elemento (con respecto a algún criterio) de un conjunto de elementos disponibles.
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PDF (siglas en inglés de Portable Document Format, 'formato de documento portátil') es un formato de almacenamiento para documentos digitales independientes de plataformas de software o hardware.
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Reconocimiento de patrones
El reconocimiento de patrones es la ciencia que se ocupa de los procesos sobre ingeniería, computación y matemáticas relacionados con objetos físicos o abstractos, con el propósito de extraer información que permita establecer propiedades de entre conjuntos de dichos objetos.
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Red neuronal artificial
Las redes neuronales artificiales (también conocidas como sistemas conexionistas) son un modelo computacional evolucionado a partir de diversas aportaciones científicas que están registradas en la historia. Consiste en un conjunto de unidades, llamadas neuronas artificiales, conectadas entre sí para transmitirse señales. La información de entrada atraviesa la red neuronal (donde se somete a diversas operaciones) produciendo unos valores de salida. Cada neurona está conectada con otras a través de unos enlaces. En estos enlaces el valor de salida de la neurona anterior es multiplicado por un valor de peso. Estos pesos en los enlaces pueden incrementar o inhibir el estado de activación de las neuronas adyacentes. Del mismo modo, a la salida de la neurona, puede existir una función limitadora o umbral, que modifica el valor resultado o impone un límite que no se debe sobrepasar antes de propagarse a otra neurona. Esta función se conoce como función de activación. Estos sistemas aprenden y se forman a sí mismos, en lugar de ser programados de forma explícita, y sobresalen en áreas donde la detección de soluciones o características es difícil de expresar con la programación convencional. Para realizar este aprendizaje automático, normalmente, se intenta minimizar una función de pérdida que evalúa la red en su total. Los valores de los pesos de las neuronas se van actualizando buscando reducir el valor de la función de pérdida. Este proceso se realiza mediante la propagación hacia atrás. El objetivo de la red neuronal es resolver los problemas de la misma manera que el cerebro humano, aunque las redes neuronales son más abstractas. Las redes neuronales actuales suelen contener desde unos miles a unos pocos millones de unidades neuronales. Nuevas investigaciones sobre el cerebro a menudo estimulan la creación de nuevos patrones en las redes neuronales. Un nuevo enfoque está utilizando conexiones que se extienden mucho más allá y capas de procesamiento de enlace en lugar de estar siempre localizado en las neuronas adyacentes. Otra investigación está estudiando los diferentes tipos de señal en el tiempo que los axones se propagan, como el aprendizaje profundo, interpola una mayor complejidad que un conjunto de variables booleanas que son simplemente encendido o apagado. Las redes neuronales se han utilizado para resolver una amplia variedad de tareas, como la visión por computador y el reconocimiento de voz, que son difíciles de resolver usando la ordinaria programación basado en reglas. Históricamente, el uso de modelos de redes neuronales marcó un cambio de dirección a finales de los años ochenta de alto nivel, que se caracteriza por sistemas expertos con conocimiento incorporado en si-entonces las reglas, a bajo nivel de aprendizaje automático, caracterizado por el conocimiento incorporado en los parámetros de un modelo cognitivo con algún sistema dinámico.
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Selección clonal
La teoría de la selección clonal postula que cada antígeno estimulará a aquel linfocito o grupo de linfocitos que poseen en su membrana receptores capaces de reconocer y unirse específicamente a él y que como consecuencia se producirá su proliferación y diferenciación en células con las mismas características de reconocimiento que los linfocitos originales.
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Selección estabilizadora
La selección estabilizadora, también llamada selección negativa, selección purificadora o selección normalizadora, es un tipo de selección natural en el que la diversidad genética decae según un valor particular de carácter.
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Sistema de inmunidad adquirida
El sistema de inmunidad adquirida, adquirido, adaptativo o específico se compone de células y procesos sistémicos altamente especializados que eliminan o evitan las amenazas de patógenos.
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Sistema inmunitario
El sistema inmunitario o sistema inmunológico es el conjunto de elementos y procesos biológicos en el interior de un organismo que le permite mantener la homeostasis o equilibrio interno frente a agresiones externas, ya sean de naturaleza biológica (agentes patógenos) o físicoquímicas (como contaminantes o radiaciones) e internas (por ejemplo, células cancerosas).
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Sistema inmunitario innato
La inmunidad innata comprende las células y los mecanismos que defienden al ser vivo de la infección por otros organismos de forma no específica.
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Sistemas bioinspirados
Los sistemas bioinspirados son sistemas construidos por medio de hardware configurables y sistemas electrónicos que emulan la forma de pensar, el modo de procesar información y resolución de problemas de los sistemas biológicos.
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Springer Science+Business Media
Springer Science+Business Media o Springer es una editorial global que publica libros, libros electrónicos y publicaciones científicas de revisión por pares relacionados con ciencia, tecnología y medicina (STM: science, technical & medical).
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Timo
El timo es un órgano linfoide primario y especializado del sistema inmunitario.
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