Registramos la presencia de un individuo de pato tepalcate (Oxyura jamaicensis) con plumaje diluido y dos de pato cucharón norteño (Spatula clypeata), uno con canoso progresivo y el otro con leucismo ...parcial en el Lago Nabor Carrillo en Texcoco, Estado de México. Estas observaciones representan los primeros registros de coloración aberrante para estas especies en México. Documentar este tipo de casos puede ayudar a entender la frecuencia de las aberraciones cromáticas, así como mecanismos de especiación en los diferentes grupos de aves.
Introducción: Los humedales cumplen una importante función ecológica como hábitats para diversos grupos de aves, en específico las de hábitos acuáticos. A pesar de su alta diversidad, en México ...existen escasos estudios sobre la composición y dinámica de la comunidad de aves en humedales. Objetivo: evaluar la dinámica espacial y temporal de la comunidad de aves acuáticas y rapaces en humedales. Métodos: para caracterizar las aves acuáticas y rapaces se realizaron transectos de distancia variable mensualmente durante noviembre de 2019 a febrero de 2022 humedales ubicados en la Zona Metropolitana de la Ciudad de México. Resultados: se registraron un total de 105 especies de aves. Los valores más altos de diversidad se encontraron en la Laguna de Zumpango (91 especies) y en el Lago Nabor Carrillo (91). La mayoría de estas especies son migratorias (63%), mientras que 30% son residentes, y 7% son introducidas. Se encontraron diferencias espaciales y temporales significativas (p<0,05) en la composición de la comunidad de aves. Conclusión: La mayor diversidad fue en Zumpango y Nabor Carrillo, y la mayoría fueron especies migratorias.
IntroductionPrevious reports in European populations demonstrated the existence of five data-driven adult-onset diabetes subgroups. Here, we use self-normalizing neural networks (SNNN) to improve ...reproducibility of these data-driven diabetes subgroups in Mexican cohorts to extend its application to more diverse settings.Research design and methodsWe trained SNNN and compared it with k-means clustering to classify diabetes subgroups in a multiethnic and representative population-based National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) datasets with all available measures (training sample: NHANES-III, n=1132; validation sample: NHANES 1999–2006, n=626). SNNN models were then applied to four Mexican cohorts (SIGMA-UIEM, n=1521; Metabolic Syndrome cohort, n=6144; ENSANUT 2016, n=614 and CAIPaDi, n=1608) to characterize diabetes subgroups in Mexicans according to treatment response, risk for chronic complications and risk factors for the incidence of each subgroup.ResultsSNNN yielded four reproducible clinical profiles (obesity related, insulin deficient, insulin resistant, age related) in NHANES and Mexican cohorts even without C-peptide measurements. We observed in a population-based survey a high prevalence of the insulin-deficient form (41.25%, 95% CI 41.02% to 41.48%), followed by obesity-related (33.60%, 95% CI 33.40% to 33.79%), age-related (14.72%, 95% CI 14.63% to 14.82%) and severe insulin-resistant groups. A significant association was found between the SLC16A11 diabetes risk variant and the obesity-related subgroup (OR 1.42, 95% CI 1.10 to 1.83, p=0.008). Among incident cases, we observed a greater incidence of mild obesity-related diabetes (n=149, 45.0%). In a diabetes outpatient clinic cohort, we observed increased 1-year risk (HR 1.59, 95% CI 1.01 to 2.51) and 2-year risk (HR 1.94, 95% CI 1.13 to 3.31) for incident retinopathy in the insulin-deficient group and decreased 2-year diabetic retinopathy risk for the obesity-related subgroup (HR 0.49, 95% CI 0.27 to 0.89).ConclusionsDiabetes subgroup phenotypes are reproducible using SNNN; our algorithm is available as web-based tool. Application of these models allowed for better characterization of diabetes subgroups and risk factors in Mexicans that could have clinical applications.