La morfología matemática de las plantas

.title[
# La morfología matemática de las plantas
]
.subtitle[
## Análisis Topológico de Datos y Biología Vegetal
]
.author[
### Erik Amézquita<br>—<br>Division of Plant Science & Technology<br>Department of Mathematics<br>University of Missouri<br>—
]
.date[
### 2026-02-20
]

---

background-image: url("../../demat/figs/fam9_3.png")
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background-position: 98% 2%

# Hoja de Vida: MX&rarr;MI&rarr;MO y MU

## Trabajando a través de disciplinas y países

.right-column[
- 2013 - 2018 : Licenciatura: Mathemáticas @ Universidad de Guanajuato y CIMAT. 
- 2018 - 2023 : PhD: Computational Mathematics, Science &amp; Engineering @ Michigan State University 
- 2023 - 2025 : ~~PFFFD~~ ~~PFFIE~~ PFF Postdoctoral Fellow: Plant Science / Mathematics @ University of Missouri.
- 2025 - present: Assistant Professor: Plant Science / Math @ University of Missouri. 
]

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background-image: url("../../demat/figs/ecg_results.png")
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background-position: 50% 80%

# Licenciatura &rarr; ATD &oplus; Arqueología

Análisis Topológico de Datos para la clasificación de máscaras precolombinas (INAH)

<img src="../../demat/figs/barrett_poster-1.jpg" alt="" width="310" style="display: block; margin: auto;" />
]

``` r
*- Lecciones de vida para 
* trabajo interdisciplinario
* a futuro.
  
*- Siempre hay que incluir
* en todos los paso a los 
* expertos disciplinarios

*- Ser humilde y aprender
* lo básico de otras ramas
```
]

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# ATD &oplus; Arqueología: va de nuez

![](../../demat/figs/hairdo.png)
<p style="font-size: 10px; text-align: center; color: Grey;">Credits: <a href="http://mediateca.inah.gob.mx/repositorio/islandora/object/tesis%3A4497">Olmedo Vera and Gonz&aacute;lez (1986)</a></p>
]

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# Soy un matemático por formación, un científico de datos por necesidad, y un biólogo por ~~colaboración~~ ósmosis

---

background-image: url("../../arabidopsis/figs/PFig1.png")
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background-position: 50% 70%

# Cuantificación de formas &oplus; Botánica

- Cuantificando la intuición
- Intuyendo la cuantificación

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# MSU: De matemático a biólogo vegetal

<div class="row" style="font-family: 'Yanone Kaffeesatz'; font-size:22px;">
  <div class="column" style="max-width:33%">
    <p style="line-height:0;text-align: center; font-size:28px">La forma de adaptarse</p>
    <img style="padding: 0 70px;" src="../../barley/figs/S017_L3_1.gif"></img>
    <img style="padding: 0 55px;" src="../../barley/figs/ecc_X.gif"></img>
    <p style="text-align: center;">Análisis Topológico de Datos</p>
    <p style="text-align: center;">Euler Characteristic Transform</p>
  </div>
  <div class="column" style="max-width:33%">
    <p style="line-height:0;font-size:28px;text-align: center;">La forma de desarrollarse</p>
    <img style="padding: 0 60px;" src="../../citrus/figs/SR01_L01_black_exocarp.gif"></img>
    <img style="padding: 0 27px;" src="../../citrus/figs/SW03_CRC1241-B_12B-4-3_L00_lambproj_v.jpg"></img>
    <p style="text-align: center;">Modelado de elipsoides</p>
    <p style="text-align: center;">Estadística direccional</p>
  </div>
  <div class="column" style="max-width:33%">
    <p style="line-height:0;font-size:28px;text-align: center;">La forma de domesticarse</p>
    <img style="padding: 0 35px;" src="../../walnuts/figs/2014SBa_R5_T81_meat_2.gif"></img>
    <img style="padding: 0 10px;" src="../../walnuts/figs/kernel_volume_vs_nut_volume.png"></img>
    <p style="text-align: center;">Allometría de tejidos</p>
    <p style="text-align: center;">Índices de convexidad</p>
  </div>
</div>

---

# Mizzou: Morfología más allá de las formas

<div class="row" style="font-family: 'Yanone Kaffeesatz'; font-size:22px;">
  <div class="column" style="max-width:33%">
    <p style="line-height:0;text-align: center; font-size:28px">Fenotipando patrones</p>
    <img style="padding: 0 30px;" src="../../mcarto/figs/molecular_cartography_2x2.jpg"></img>
    <img style="padding: 0 30px;" src="../../mcarto/figs/persistence_images_1x1.svg"></img>
    <p style="text-align: center;">Localización espacial de ARNm en nódulos de soya</p>
  </div>
  <div class="column" style="max-width:33%">
    <p style="line-height:0;font-size:28px;text-align: center;">Fenotipando movimiento</p>
    <img style="padding: 0 10px;" src="../../cuscuta/figs/qmlphv.gif"></img>
    <img style="padding: 35px 30px;" src="../../cuscuta/figs/avg_pl.svg"></img>
    <p style="text-align: center;">Describiendo la circumnutación de <i>Cuscuta campestris</i></p>
  </div>
  <div class="column" style="max-width:33%">
    <p style="line-height:0;font-size:28px;text-align: center;">Fenotipando datos</p>
    <img style="padding: 0 0px;" src="../../nasrin/figs/fpkm_raw_3.png"></img>
    <img style="padding: 30px 0px;" src="../../nasrin/figs/lung_fpkm_meancorr_eps1.0e+06_r40_g40.png"></img>
    <p style="text-align: center;">Reduciendo <strong>y</strong> agrupando datos genómicos en dimensiones altas</p>
  </div>
</div>

---

# El shock cultural de cambiar de disciplinas has sido muchísimo mayor al de cambiar de países

# Pero es divertido

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background-image: url("../../barley/figs/seed.png")
background-size: 325px
background-position: 99% 99%

# Orden del día

1. Fenotipando formas: semillas de cebada
   - Euler Characteristic Transform

1. Fenotipando patrones: localización de ARNm en soya
   - Sublevel set persistence
   - Imágenes de persistence

1. Fenotipando datos: RNAseq de tejido pulmonar
   - Mapper
   
1. Proyectos en progreso y ATD a futuro

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# Fenotipando las formas

## ¿Qué tan _morfológica_ &nbsp; es una morfología?

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# Topología: La característica de Euler `$\chi$`

`$$\begin{align} \chi &= \#(\text{Vértices}) - \#(\text{Aristas}) + \#(\text{Caras}) \\ &= \#(\text{Componentes conexas}) - \#(\text{Ciclos}) + \#(\text{Vacíos}). \end{align}$$`

---

background-image: url("../../barley/figs/ecc_ver2.gif")
background-size: 750px
background-position: 50% 25%

# La Curva de Característica de Euler (ECC)

<hr>

Para los matemáticos en la sala:

- Consideremos un complejo simplicial/celular `$X\subset\mathbb{R}^d$`
- Y una dirección unitaria `$\nu\in S^{d-1}$`
- Y el subcomplejo con todas las células debajo de la altura  `$h$` in la dirección `$\nu$`
`$$X(\nu)_h =\{\Delta \in X\::\:\langle x,\nu\rangle\leq h\text{ para todo }x\in\Delta\}.$$`
- La curva de característica de Euler (ECC) en dirección `$\nu$` se define como `$$\{\chi(X(\nu)_h)\}_{h\in\mathbb{R}}.$$`
---

background-image: url("../../barley/figs/ect_ver2.gif")
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background-position: 50% 42%

## La Transformada de Característica de Euler (ECT)

- Repetimos y concatenamos para todas las direcciones posibles.

<hr>

$$
`\begin{split}
ECT(X):\; & S^{d-1} \to \mathbb{Z}^{\mathbb{R}}\\
&\nu\mapsto\{\chi(X(\nu)_h)\}_{h\in\mathbb{R}}.
\end{split}`
$$

- [**Teorema** (Turner, Mukherjee, Boyer 2014) & (Curry, Mukherjee, Turner, 2022)](http://arxiv.org/abs/1805.09782):  La ECT is inyectiva con una cota finita en el número necesario de direcciones.

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<div class="row">
  <div class="column" style="max-width:44%">
    <a href="https://cereal.interreg-npa.eu/subsites/CEREAL/Barley_cultivation-Norway_Presentation_2018.pdf" target="_blank"><img style="padding: 0 0 0 0;" src="../../barley/figs/barley_norway.jpg"></a>
    <a href="https://www.resilience.org/stories/2020-03-09/the-last-crop-before-the-desert/" target="_blank"><img style="padding: 0 0 0 0;" src="../../barley/figs/barley_morocco.jpg"></a>
    <a href="https://www.doi.org/10.1007/978-1-4419-0465-2_2168" target="_blank"><img style="padding: 0 0 0 0;" src="../../barley/figs/barley_world.jpg"></a>
  </div>
  <div class="column" style="max-width:44%">
    <a href="https://www.bloomberg.com/news/articles/2020-09-13/iraq-to-offer-first-ever-barley-exports-as-rains-yield-surplus" target="_blank"><img style="padding: 0 0 0 0;" src="../../barley/figs/barley_iraq.jpg"></a>
    <a href="https://www.tibettravel.org/tibetan-culture/highland-barley.html" target="_blank"><img style="padding: 0 0 0 0;" src="../../barley/figs/barley_seed_tibet.jpg"></a>
    <div class="row">
      <div class="column" style="max-width:46%">
        <img src="../../barley/figs/S019_L0_1.gif">
      </div>
      <div class="column" style="max-width:55%">
        <img src="../../barley/figs/S017_L0_seed_10_0.gif">
      </div>
    </div>
  </div>
  <div class="column" style="max-width:8%; font-size: 15px;">
    <p style="text-align: center; font-size: 30px; line-height: 1em;"><strong>Cebada a lo largo del mundo</strong></p>
    <p>28 variantes cebada</p>
    <p>Traídas California en 1929</p>
    <p>Evolución artificial por 58 generaciones</p>
    <p>975 espigas escaneadas</p>
    <p>38,000 semillas analizadas</p>
  </div>
</div>

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# Aprendizaje de máquina supervisado

**Meta:** Clasificar las **28** variantes de cébada usando solo la morfología de sus semillas.

---

# Cuantificando la forma de la cebada

**Meta:** Clasificar las **28** variantes de cébada usando solo la morfología de sus semillas.

### ¿Qué mide la topología?

.pull-left[
<img src="../../barley/figs/discerning_directions.png" alt="" width="225" style="display: block; margin: auto;" />
]

---

# En territorio semi-supervisado

![](../../demat/figs/semisupervised_learning.png)

---

# En territorio semi-supervisado

- Usamos 100% de las semillas `$(F_0)$` como entrenamiento

- Clasificamos la progenie `$F_{58}$`: enriquecimiento ADN (genotipo) &harr; forma (fenotipo)

---

background-image: url("../figs/amezquita_etal_2021.png")
background-size: 300px
background-position: 98% 2%

# En resumen

.left-column[
<img src="../../barley/figs/S017_L3_1.gif" alt="" width="150" style="display: block; margin: auto;" /><img src="../../barley/figs/ecc_X.gif" alt="" width="150" style="display: block; margin: auto;" />
]

- Los mejore resultados ocurren cuando se **combinan** descriptores morfológicos tradicionales y topológicos.

- La dinámica **genética** poblacional es similar a la observada con descriptores **morfológicos**.

- Fenotipar es más barato (en general) que genotipar.
]

---

# Color me rooted and phenotyped!

.pull-left[
![](../../yeast2hybrid/figs/plate_02_p53_plate_02_raw.pdf.png)
![](../../yeast2hybrid/figs/p53_plate_pipeline_ver04.jpg)

Persistent intensity peak color
]

![](../../root_necrosis/figs/geodesic_comparison_-_222M_side1_030117006.png)

![](../../root_necrosis/figs/1-CAL-1-M212_-_geodesic_distance_transform.png)

Soybean root phenotyping across years

]

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# Fenotipando patrones

## ¿Qué tan *patrónico* es un patrón?

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# Localización a escala subcelular

- Más allá de niveles de expresión: segregación espacial y distribución asimétrica de ARNm a lo largo del citosol en el nódulo de la soya.

- Datos de Molecular Cartography&trade; en colaboración con el Laboratorio Libault.

.pull-left[
![](../../mcarto/figs/Infected_Cells_05G216000_red_05G092200_green.jpg)
Células del nódulo de soya. Glyma.05G092200 en verde; Glyma.05G216000 en rojo.
]

**Meta**: "¿Que tán patrónico es el patrón?"

- Cuantificar los patrones espaciales de ARNm dentro de cada célula.
- Modelar y agrupar matemáticamente todos los patrones observados
- *Usar dicho modelo para diferenciar tipos de células y genotipos.*

**Desafío**

- Desarrollar un modelo matemático de patrones que es robusto ante cambios de tamaños, orientación y dimensiones de células.

]

---

# Mismo nivel de expresión, pero no patrón

![](../../mcarto/figs/molecular_cartography_2x4.png)

**Patrónes transcriptómicos subcelulares &harr; Localización espacial de la célula dentro del nódulo**

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# ATD: islas y agujeros

![](../../mcarto/figs/GLYMA_05G092200_TDA_c02352_00.png)

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# ATD: islas y agujeros

![](../../mcarto/figs/GLYMA_05G092200_TDA_c02352_01.png)

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# ATD: islas y agujeros

![](../../mcarto/figs/GLYMA_05G092200_TDA_c02352_02.png)

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# ATD: islas y agujeros

![](../../mcarto/figs/GLYMA_05G092200_TDA_c02352_03.png)

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# ATD: islas y agujeros

![](../../mcarto/figs/GLYMA_05G092200_TDA_c02352_04.png)

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# ATD: islas y agujeros

![](../../mcarto/figs/GLYMA_05G092200_TDA_c02352_05.png)

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# ATD: islas y agujeros

![](../../mcarto/figs/GLYMA_05G092200_TDA_c02352_06.png)

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# ATD: islas y agujeros

![](../../mcarto/figs/GLYMA_05G092200_TDA_c02352_07.png)

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# ATD: islas y agujeros

![](../../mcarto/figs/GLYMA_05G092200_TDA_c02352_08.png)

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# ATD: islas y agujeros

![](../../mcarto/figs/GLYMA_05G092200_TDA_c02352_09.png)

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# ATD: islas y agujeros

![](../../mcarto/figs/GLYMA_05G092200_TDA_c02352_10.png)

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# ATD: islas y agujeros

![](../../mcarto/figs/GLYMA_05G092200_TDA_c02352_11.png)

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# Rotar 45 grados para AM

![](../../mcarto/figs/GLYMA_05G092200_TDA_c02352_12.png)

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# ATD: De patrones a números

![](../../mcarto/figs/GLYMA_05G092200_TDA_c02352_13.png)

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# ATD con 900 células y 2 genes

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background-image: url("../../mcarto/figs/bw25_scale32_-_PI_1_1_1_H1+2_cell_sample.png")
background-size: 620px
background-position: 75% 99%

# PCA con los descriptores topológicos

---

background-image: url("../../mcarto/figs/bw25_scale32_-_PI_1_1_1_H1+2_kde_sample.png")
background-size: 620px
background-position: 99% 50%

# PC 1
- Relacionado al número de puntos distintos de concentración.
- Correlacionado con el número de ARNms y el tamaño de la célula.

# PC 2
- Relacionado a la heterogeneidad de los puntos de concentración. 
- Correlacionado a la densidad de ARNms

]

---

# El contexto biológico de PC 02

![](../../mcarto/figs/GLYMA_17G195900_bw15_PI_scale24_fulleccentricity_correlations.png)

- Células senescientes exhiben patrones transcriptómicos espaciales distintos comparados con el resto de las células.
- Patrones más difusos y homogéneos de ARNm pueden contribuir a la senescencia de la célula en primer lugar.

---

# Definimos un morfo-espacio de patrones transcriptómicos

![](../../mcarto/figs/bw25_both_scale16_-_PI_1_1_1_pca_H1+2_gridded.png)

# Y después podemos irnos "pa'trás"

---

background-image: url("../../mcarto/figs/scale32_-_PI_1_1_1_H1+2_synthetic_30_clusters.jpg")
background-size: 900px
background-position: 50% 1%

---

background-image: url("../../mcarto/figs/scale32_-_PI_1_1_1_H1+2_synthetic_varclusters.jpg")
background-size: 900px
background-position: 50% 1%

---

# Resumen

- La homogeneización de patrones transcriptómicos puede contribuir a la senescencia de las células.

- ¿Cómo cambiaría el morfoespacio de patrones si considermos más genes, más células, más tejidos, y más mutantes?

- ATD puede cuantificar patrones de una manera robusta a cambios de tamaño, orientación, dimensionalidad y contornos

- Relativamente fácil extender nuesto análisis si hubiesen más datos disponibles.

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# Patrones en pavimento y en batallas

Giant cells in pavement cells.

]

Spatial transcriptomics of a battlefield

]

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# Fenotipando datos

## La forma de los datos -ómicos y de biología molecular

---

background-image: url("../../nasrin/figs/mapper_vs_tsne_half.png")
background-size: 450px
background-position: 10% 90%

# Problema: Datos en dimensiones muy altas

- Conteos FPKM de datos RNAseq tejido pulmonar humano &rarr; 19,648 genes
    - 314 muestras saludables (GTEx)
    - 500 muestras cancerosas (TCGA)

- t-SNE (o UMAP) separa muestras saludables de cancerosas (azul vs rojo)
   
.pull-right[

**Pregunta:**

"¿Los datos RNAseq están organizados con cierta estructura?"

- ¿Habrán subgrupos de cancer que ignoramos?
- ¿Podemos ir de agrupamientos a continuos?
- ¿Cuál es la base biológica de dicho continuo?

]

---

background-image: url("../../tda/figs/mapper_b_00.svg")
background-size: 725px
background-position: 50% 95%

# Mapper

## Resumen topológico: exploración y visualización

- Empezamos con **muchos** puntos/muestras en **altas dimensiones**.

- Queremos solo **unos cuantos** puntos en un espacio de **dimensión baja** que preserven la **estructura** original de altas dimensiones.

---

background-image: url("../../tda/figs/mapper_c_complete.svg")
background-size: 525px
background-position: 50% 99%

# Mapper en una única caricatura

---

# Mapper y datos de cáncer pulmonar

![](../../nasrin/figs/lung_t0_meancorr_eps7.0e+02_r40_g30.png)
]

- Las muestras saludables tienden a permanecer en el centro

- Las muestras cancerosas tienden a estar divididas en ambos extremos de la línea

- Las muestras saludables cerca de los extremos pueden estar en riesgo

- __Modelo predictivo__: Un continuo que indica el riesgo de desarrollar cancer pulmonar __y__ el subtipo de cancer.

]

---

# Interpretación biológica: GO Analysis

![](https://journals.plos.org/plosone/article/figure/image?size=large&id=10.1371/journal.pone.0284820.g009)

---

# En resumen

- Mapper puede hallar subgrupos nuevos y revelar sutilezas.

- Metodo agnóstico a cualquier tipo de datos -ómicos

- Mapper todavía es poco usado, en especial en biología vegetal: oportunidad de trabajo novedoso.

![](https://www.pnas.org/cms/10.1073/pnas.1102826108/asset/43af8964-ab82-4cbb-bbcb-68f5db437862/assets/graphic/pnas.1102826108fig03.jpeg)
]

![](../../tda/figs/tissue_leaf_lens.png)

![](https://media.springernature.com/full/springer-static/image/art%3A10.1038%2Fnbt.3854/MediaObjects/41587_2017_Article_BFnbt3854_Fig3_HTML.jpg?as=webp)

]

---

background-image: url("../../nasrin/figs/rice_mapper_2025-11-20.png")
background-size: 905px
background-position: 50% 90%

# Liderando la resistencia con mapper

- RNASeq data de muestras de arroz: control e infección bacterial
- Agrupando genes expresados diferencialmente para entender inmunidad

---

background-image: url("https://plantsandpython.github.io/PlantsAndPython/_images/plants_python_logo.jpg")
background-size: 180px
background-position: 99% 1%

# Formando a la siguiente generación de científicos interdisciplinarios

## Un gran número de datos requieren un gran número de personas

<p style="font-size: 2.25em; text-align: center; color: Blue;">ejamezquita.github.io/plnt_sci2500</p>

---

## Diagramas de persistencia

---

## Mapper sin saber como programar

---

## PLNT_SCI 2500: Clase formal de Python

---

## PLNT_SCI 2500: Clase formal de Python

---

background-image: url("https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/4a/University_of_Missouri_logo.svg")
background-size: 60px
background-position: 99% 1%

## ¡Gracias por escuchar!

**Barley seeds &oplus; ECT**

- Liz Munch
- Dan Chitwood
- Michelle Quigley
- Tim Ophelders
- Jacob Landis
- Dan Koenig

**mRNA sub-cellular localization**

- Sutton Tennant
- Sandra Thibivillers
- Sai Subhash
- Benjamin Smith
- Samik Bhattacharya
- Jasper Kläver
- Marc Libault

**Mapper for lung cancer**

- Farzana Nasrain
- Katie Storey
- Masato Yoshizawa

]

**Collaboration of the IPG network**

- Ethan Lenhardt
- Sophia Knehans
- Roberto Herrera
- David Braun

**Other ongoing TDA projects**

- Laura Martins
- Mather Khan
- David Mendoza-Cozatl
- Jie Zhu
- Felix Fritschi
- Jose Costa Netto
- Tim Duff
- Olivia Fisk
- Gloria Asare
- Ajay Gupta
- Bing Yang
- Tyler Mitts
- Colin Nichols

**More details**

<p style="font-size: 20px; text-align: center; color: Blue;">ejamezquita.github.io/plnt_sci2500</p>
<p style="font-size: 20px; text-align: center; color: Blue;">eah4d@missouri.edu</p>

]

---

# Más sobre la ECT

- Fácil de calcular: suma alternante

- Complejos simpliciales *distintos* corresponden ECTs *distintas*.

- [**Theorem _(ibid)_**](https://arxiv.org/abs/1310.1030): La ECT es una estadística que resume toda la información morfológica.

There is elusive math research on computationally efficient reconstruction algorithms:
- [Turner, Mukherjee, Curry (2021)](https://arxiv.org/abs/1805.09782): Finite number of directions
- [Betthauser (2018)](https://people.clas.ufl.edu/peterbubenik/files/Betthauser_Thesis.pdf): 2D reconstruction
- [Fasy, Micka, Millman, Schenfisch, Williams (2022)](https://arxiv.org/abs/1912.12759): 3D reconstruction
- [Crawford, Monod, Chen, Mukherjee, Rabadan (2020)](https://doi.org/10.1080/01621459.2019.1671198): Smooth ECT
- [Jiang, Kurtek, Needham (2020)](https://openaccess.thecvf.com/content_CVPRW_2020/papers/w50/Jiang_The_Weighted_Euler_Curve_Transform_for_Shape_and_Image_Analysis_CVPRW_2020_paper.pdf): Weighted ECT

---

background-image: url("../../tutorials/figs/knehansIPG.jpg")
background-size: 470px
background-position: 0% 85%

# Since we're talking about networks

- Academic social network analysis inspired by the IPG (Interdisciplinary Plant Group) at the University of Missouri

- Expanded data collection for all 51 land-grant institutions

- Weighted graph:
    - Plant faculty: nodes
    - No. of papers together: edge
    
- Does collaboration/interdisciplinarity lead to better academic outcomes?

- How to quantify collaboration/interdisciplinarity?

w/ Roberto Herrera, Sophia Knehans, David Braun
]

---

# Morfología en el CICESE

.pull-left[
Aguilar Medrano et al. (2024) *J. Mammalogy*
![](https://oup.silverchair-cdn.com/oup/backfile/Content_public/Journal/jmammal/105/1/10.1093_jmammal_gyad104/1/gyad104_fig4.jpeg?Expires=1774643349&Signature=FkeJ2y9p-F3rDVEg2-Qgpq11cafAT~JjvYu58Oq5lYpy1aCjnefSzQpq6U2xxdygSdKF~TqBAAYqvb30Uz2ZqOPh03ceH2-sx1KscmdI3Q5enAIzTUd111p1WJjxIt2F6JX5tRTmwzJlRYchCyWseFr3h4NT1mC34XXCkK6YdSrL4sUByyc6zeVEqzxC9dn2RkcYqGpLblehQ0SfebACiW9vkM92JcjmSvVzxq-MGymscXx1ZVSVe7hs1HZZablTHECqleVFgP5zLnuuuB3959oECeHKvCIFwVKHXa2d--oRWkUiw3uDXY2hctSs6zCsHoEIs6F5-8qUAP-ZX80CjA__&Key-Pair-Id=APKAIE5G5CRDK6RD3PGA)
]

.pull-right[
Aguilar-Medrano (2025) *J. Morphology*
![](https://onlinelibrary.wiley.com/cms/asset/de2e6c94-83be-4f30-bec9-27d04841151c/jmor70095-fig-0001-m.jpg)

]

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# Arquitectura y patrones

.pull-left[
Callejas-Negrete y Castro-Longoria (2019) *Fungal Genetics and Biology*
![](https://ars.els-cdn.com/content/image/1-s2.0-S1087184518302482-gr4_lrg.jpg)
]

.pull-right[
Cano Dominguez et al (2019) *Fungal Genetics and Biology*
![](https://ars.els-cdn.com/content/image/1-s2.0-S1087184523000555-gr5_lrg.jpg)
]

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# Arquitectura y patrones

.pull-left[
Jiménez-Gómez et al (2020) *J. Fungi*
![](https://www.mdpi.com/jof/jof-06-00316/article_deploy/html/images/jof-06-00316-g001.png)
]

.pull-right[
Serrano-Mejía et al (2022) *Plants*
![](https://www.mdpi.com/plants/plants-11-03062/article_deploy/html/images/plants-11-03062-g001.png)
]

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# La forma de datos genómicos

.pull-left[
Juárez et al. (2019) *PLoS ONE*
![](https://storage.googleapis.com/plos-corpus-prod/10.1371/journal.pone.0216982/1/pone.0216982.g001.PNG_L?X-Goog-Algorithm=GOOG4-RSA-SHA256&X-Goog-Credential=wombat-sa%40plos-prod.iam.gserviceaccount.com%2F20260220%2Fauto%2Fstorage%2Fgoog4_request&X-Goog-Date=20260220T204226Z&X-Goog-Expires=86400&X-Goog-SignedHeaders=host&X-Goog-Signature=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)
]

.pull-right[
Morales Pulido et al. (2024) *J. Fish Biology*
![](https://onlinelibrary.wiley.com/cms/asset/a08cc859-55e6-4fb6-a0b7-c7e318cb98e2/jfb15921-fig-0002-m.jpg)
]

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# Patrones y formas neuronales

.pull-left[
Rodríguez-Arzate et al (2020) *Cells*
![](https://www.mdpi.com/cells/cells-10-01581/article_deploy/html/images/cells-10-01581-g007.png)
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.pull-right[
Rodríguez-Arzate et al (2020) *Cells*
![](https://www.mdpi.com/cells/cells-10-01581/article_deploy/html/images/cells-10-01581-g003.png)
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