Python en la Antropología Biológica

PAZOS, B.A.; RAMALLO, V.; DE AZEVEDO, S.; CINTAS, C.; PASCHETTA, C.; GONZÁLEZ-JOSÉ, R.; NAVARRO, J. PABLO; PEREZ, O; RUDERMAN, A.; DELRIEUX, C

San Luis

Conferencia; Pydata San Luis 2017; 2017

Universidad Nacional de San Luis

En el GIBEH (Grupo de Investigación en Biología Evolutiva Humana) estamos interesados en los orígenes genéticos y ambientales de la variación y evolución craneofacial en homínidos, empleando esta información para el estudio del poblamiento de América y las poblaciones mestizas Latinoamericanas. En este marco, investigamos patrones de integración morfológica en el cráneo de los homínidos y en la cara de los humanos modernos, aplicando conceptos de genética cuantitativa y Evo-Devo. Junto con el Laboratorio de Ciencias de las Imágenes (LCI) del Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica (IIIE-CONICET) buscamos abrir líneas de investigación específicas del área Computacional y además dar respuestas interdisciplinarias a los problemas planteados anteriormente. Algunos de los trabajos que actualmente nos encontramos investigando:Deep Learning para fenotipado a gran escala sobre imágenes. (Mediante Theano, Lasagne, Scikit-learn y PyOpenCL).Machine Learning para el estudio de formas del cuerpo sobre 3D, y su ulterior implicancia en el estudio de la obesidad sobre la población Patagónica. (Scikit-Learn, PyMesh, SciPy).Segmentación inteligente de estructuras anatómicas sobre tomografías y sus aplicaciones en la Biomedicina. (OpenCV, Scikit-Image).Data Warehouse de datos heterogéneos poblacionales (MongoDB,Bokeh, Django, Pandas).Análisis fractal de estructuras anatómicas en 2D (NumPy, OpenCV y PyOpenCL).Análisis de Apellidos, su distribución, origen, abundancia en una región, estimaciones de consanguinidad e isonimia en la población. (Pandas, BaseMap y Matplotlib).