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Software de código abierto para el control y monitoreo de transductores ultrasónicos en biofluidos: almacenamiento local y procesamiento de datos en tiempo real

Autores: Martínez-Escudero, Juan; Muñoz-Buzeta, Romina; Salinas-Barrera, Vicente

Idioma: Español

Editor: Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia - UPTC

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo OA
2024

Software de código abierto para el control y monitoreo de transductores ultrasónicos en biofluidos: almacenamiento local y procesamiento de datos en tiempo real


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Bioingeniería

Palabras clave

Análisis en tiempo real
Cinética de biopolímeros
Caracterización de biofluidos
Respuesta ultrasónica
Software de código abierto
Transductores ultrasónicos

Licencia

CC BY – Atribución

Consultas: 24

Citaciones: Revista Facultad de Ingeniería Vol. 33 Núm. 70


Descripción

El desarrollo de sistemas rápidos y precisos para la caracterización de biofluidos es cada vez más relevante debido a la complejidad de sus cinéticas y las dinámicas moleculares que ocurren en su interior. Estas interacciones reflejan los cambios estructurales de los biopolímeros al interactuar con otros agentes. Monitorear estos procesos es fundamental para comprender los mecanismos subyacentes de dichas interacciones. Este estudio presenta una solución de software de código abierto diseñada para controlar y monitorear transductores ultrasónicos para la medición en tiempo real de las propiedades de los biofluidos. El software, desarrollado en Python, se integra con hardware personalizado para realizar barridos de frecuencia 650 % más rápidos que los dispositivos comerciales como el LCR-8101G, reduciendo el tiempo de adquisición de datos a 0.169 segundos por muestra. Esta mejora significativa permite estudios cinéticos detallados de biofluidos, como se demuestra en la caracterización de las interacciones entre Albúmina Bovina (BSA) y urea. El diseño modular del sistema permite la fácil integración de sensores adicionales, como sondas de temperatura, que pueden mejorar el proceso de caracterización al proporcionar datos más completos. Además, la compatibilidad del software con modelos de aprendizaje automático abre la posibilidad de capacidades predictivas avanzadas lo que, potencialmente, permite la identificación en tiempo real de las propiedades de los biofluidos basándose en la respuesta ultrasónica. Los resultados de este estudio, en términos de tiempo de ejecución, validan la eficacia del software para acelerar la adquisición de datos sin comprometer la sensibilidad, convirtiéndolo en una herramienta valiosa para los investigadores que estudian fenómenos evolutivos en biofluidos. El trabajo futuro se centrará en expandir aún más las capacidades del sistema, estandarizar el software para una adopción más amplia y explorar su aplicación en diversos escenarios experimentales con el propósito de mejorar la comprensión del comportamiento de los biofluidos bajo diferentes condiciones.

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