Validación de un software que permita predecir la actividad ansiolítica en un modelo biológico (Mus musculus) - Cazorla Lata, Katherine Angélica (2020)
El objetivo del trabajo fue validar un Software que permita predecir la actividad ansiolítica en un modelo biológico (Mus musculus), para llevar a cabo el estudio se empleó 6 grupos de 5 roedores machos cada uno con una edad de 2-3 meses y con un peso de 30g; los roedores fueron asignados y sometidos a distintos tratamientos: Grupo Blanco roedor que no fue sometido a estrés, Control (+) roedor que fue estresado y se administró clonazepam, Control (-) roedor estresado pero no se administró ningún tratamiento y el resto de grupos fueron tratados con extractos hidroalcóholicos de: Lavanda, Guayaba y Pataconyuyo a 200 ppm. Para la evaluación y medición de la actividad ansiolítica se emplearon equipos como: Laberinto en cruz elevado, Cuarto claro-obscuro y Campo abierto, para el procesamiento de vídeos y obtención de datos se usó las aplicaciones EMIS “para Campo Abierto” e ITOPI “para Cuarto Claro-Obscuro” y “Laberinto en Cruz Elevado”. Para el análisis estadístico se utilizó el programa IBM SPSS statistics v21, los datos obtenidos fueron posteriormente comparados con los emitidos por el Software a validar (Anxiolytic Lab). Se concluyó que el Software emite datos estadísticamente similares a los obtenidos de forma manual en cada uno de los parámetros de medición, además fue capaz de analizar la distribución normal y homogeneidad de varianzas, los test estadísticos que emplea el programa cumplen parámetros más estrictos por lo tanto el Software emite resultados reales y fiables. Se recomienda hacer uso de este trabajo como base para futuros trabajos en mejora del Software validado así como para medición de actividad ansiolítica en diferentes especies vegetales.