15
personal
6.77 M
financiación*
35
proyectos y contratos*
*datos de los últimos 5 años
Investigación
Proyectos
Publicaciones
  • Pedreira, A.; Vázquez, J.A.; García, M.R. (2022) Kinetics of Bacterial Adaptation, Growth, and Death at Didecyldimethylammonium Chloride sub-MIC Concentrations Frontiers in Microbiology DOI:10.3389/fmicb.2022.758237
  • Ovalle, J.C.; Vilas, C.; Antelo, L.T. (2022) On the use of deep learning for fish species recognition and quantification on board fishing vessels Marine Policy DOI:10.1016/j.marpol.2022.105015
  • González, P.; Osorio, R.R.; Pardo, X.C.; Banga, J.R.; Doallo, R. (2022) An efficient ant colony optimization framework for HPC environments Applied Soft Computing Journal DOI:10.1016/j.asoc.2021.108058
  • Otero-Muras I; Banga JR (2021) Synthetic Gene Circuit Analysis and Optimization " Computational Methods in Synthetic Biology" Humana Press / Springer ISBN:978-1-0716-0822-7
  • Otero-Muras I; Banga JR (2021) Automated Biocircuit Design with SYNBADm " Synthetic Gene Circuits" Springer ISBN:978-1-0716-1031-2
Tesis
  • TFM - Andrea Arribas Jimeno (26/09/2022) Aplicabilidad de la tecnología de imágenes hiperespectrales (HSI) como método no invasivo para la evaluación de la calidad del pescado UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE COMPOSTELA
  • TFM - Artai Rodríguez Moimenta (19/07/2020) Desarrollo de un modelo de corte mecanístico que permita describir un proceso de fermentación mixta Universidad de Vigo (UVigo)
  • TFG - Laura Honrubia Baamonde (11/07/2019) Optimization of Benzalkonium Chloride treatment in the disinfection of L. Monocytogenes in the Food Industry UNIVERSIDAD DE LLEIDA
  • TFM - Pablo de la Torre Fernández (20/09/2018) Modelado del proceso de fermenatición vínica: co-cultivo de especies no convencionales Universidade da Coruña
  • PhD - Alejandro López Núñez (18/07/2018) CONTRIBUTIONS TO MATHEMATICAL MODELLING AND NUMERICAL SIMULATION OF BIOFILMS UdC
Innovación
Contratos
Capacidades
Productos
  • Prototipo | Morbidostat: desentrañando la resistencia a agentes antimicrobianos

    Morbidostat es un dispositivo de cultivo continuo controlado por ordenador que ajusta automáticamente la concentración de fármacos para mantener constante la inhibición del crecimiento en cultivos microbianos. A medida que las bacterias adquieren mutaciones que les confieren resistencia a los fármacos, son capaces de tolerar mayores concentraciones de dichos fármacos y de crecer más rápidamente, eliminando así la presión selectiva, que es la fuerza impulsora de la evolución. Para compensar este mecanismo, Morbidostat aumenta la concentración del fármaco lo suficiente para mantener la tasa de crecimiento original de las bacterias, manteniendo así la presión selectiva a lo largo del tiempo. El sistema permite adquirir datos para modelar la evolución microbiana bajo estrés por agentes antimicrobianos, optimizar las estrategias de dosificación de biocidas y desarrollar cepas de alta resistencia a agentes antimicrobianos utilizadas para analizar la eficacia de nuevos biocidas, entre otras aplicaciones.

     

  • Software | GLOBALm: método de agregación para problemas de optimización global con restricciones en Matlab

    Método descrito en Csendes, T., L. Pal, J.O.H. Sendin, J.R. Banga (2008). The GLOBAL Optimization Method Revisited. Optimization Letters, 2(4):445-454.

    El software está disponible bajo petición (escríbenos si te interesa).

  • Software | AMIGO2: Advanced Modelling and Identification using Global Optimization (modelado e identificación avanzada mediante optimización global), versión 2

    AMIGO2 es un kit de herramientas multiplataforma basado en MATLAB diseñado para resolver problemas de optimización matemática básicos para la biología de sistemas, dentro del contexto de la identificación de modelos paramétricos, la hipótesis subyacente al desarrollo de modelos y el control óptimo de los sistemas biológicos para alcanzar el comportamiento deseado de forma sintética.

    Puedes encontrar más información aquí.

  • Software | MITS: algoritmo basado en búsqueda tabú para problemas no lineales entero-mixtos (MINLP)

    Método descrito en: Exler, O., L.T. Antelo, J.A. Egea, A.A. Alonso and J.R. Banga (2008) A Tabu search-based algorithm for mixed-integer nonlinear problems and its application to integrated process and control system design. Computers & Chemical Engineering, 32(8):1877-1891.

    El software está disponible bajo petición (escríbenos si te interesa).

Equipo