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Estimados todos, quiero invitarlos a la presentación del proyecto de fin de carrera de Alicia Schandy, Alejandro Silva y Nicolás Violante, titulado "Análisis de Algoritmos de Disminución de Ruido sobre Datos Volumétricos Obtenidos con Criomicroscopía Electrónica" que tuvimos el gran gusto de dirigir junto con Alberto Bartesaghi (ex-docente del iie ahora en Duke University). El tribunal está compuesto por Alicia Fernández, Ignacio Ramírez y José Lezama. La presentación será por zoom y los detalles de conexión son los siguientes: Día: lunes 26 de octubre de 2020 Hora: 14:00 Enlace a la reunión Zoom: https://us02web.zoom.us/j/88481590226?pwd=ZUNDWjNWdTVGNkxhdWZpUVJkaFhhdz09 Meeting ID: 884 8159 0226 Passcode: 464972 Resumen: La criomicroscopía electrónica es una técnica de imagenología que permite obtener modelos tridimensionales de proteínas, a partir de cientos de miles de imágenes (proyecciones) extremadamente ruidosas de la muestra. Conocer la estructura de las proteínas con gran precisión, es fundamental para comprender mejor distintos procesos biológicos y contribuir al desarrollo de fármacos y vacunas para atacar diferentes enfermedades. En este proyecto analizamos el desempeño de tres algoritmos de disminución de ruido sobre una proteína llamada beta-galactosidasa: Non-Local Means (NLM), Block-Matching and 4D filtering (BM4D) y Noise2Void (N2V). Estos algoritmos son capaces de aprovechar la redundancia en los modelos tridimensionales de las proteínas para disminuir su nivel de ruido y aumentar su resolución. No obstante, ninguno de estos algoritmos es invariante a rotaciones, lo cual constituye una limitante para la máxima mejora de resolución alcanzable por estos métodos. En este contexto, proponemos una extensión del algoritmo Non-Local Means invariante a rotaciones, que supera a NLM original para esta aplicación en particular pero que a su vez podría constituir una valiosa herramienta de disminución de ruido en otros sets de datos. Saludos cordiales, -- Federico Lecumberry