Process knowledge to facilitate the implementation of continuous manufacturing within pharmaceutical industry, a focus on overcoming challenges

Continuous manufacturing (CM) is a highly integrated system in which materials are continuously fed into the process and finished products are simultaneously produced with assured quality. CM offers significant advantages over batch manufacturing such as limited manual interventions, a steady-state process, consistent drug quality through controlled unit operations, flexible batch sizes, and scalable with equivalent critical quality attributes. The CM process reduces manufacturing cost, inventory, and development time, bringing high-quality medicines to patients faster. However, implementing CM demands substantial efforts, knowledge, and expertise across multiple areas. The studies focused on development of procedures and sequence of operations that support the implementation of direct compression CM in pharmaceutical industry. The studies involved powder characterization to evaluate whether the materials used were suitable for the CM process. A characterization of the feeders was performed to ensure the controlled dispensing of drug and excipients which is precursor to all other unit operation. The continuous mixing was then optimized to maximize the blend uniformity and reduce any possible variation in mass flow rate from feeders. The process analytical technology (PAT) system was implemented to ensure state of control (e.g., blend uniformity) during continuous mixing process. The studies focused on addressing the major challenges in implementation of PAT, such as design and integration of representative sampling interface, method development for routine performance checks of the NIR spectrometer, mass interrogated by NIR spectra and multivariate data analysis. The operating procedure was developed for the stream sampler to integrate within CM line to obtain representative spectra. The robustness of CM process and PAT system was evaluated during multiple independent runs on different days over six-month study period. Detailed knowledge was gained in equipment operation, powder physical properties and flow dynamics, PAT implementation, and multivariate data analysis to support the implementation of CM process.La manufactura continua (CM) es un sistema altamente integrado en el cual los materiales se alimentan de manera continua al proceso y los productos terminados se producen simultáneamente con calidad asegurada. La CM ofrece ventajas significativas sobre la manufactura por lotes, tales como intervenciones manuales limitadas, un proceso en estado estacionario, calidad consistente del medicamento mediante el control de las operaciones unitarias, tamaños de lote flexibles y escalabilidad manteniendo atributos críticos de calidad equivalentes. El proceso de CM reduce los costos de manufactura, el inventario y el tiempo de desarrollo, permitiendo que medicamentos de alta calidad lleguen más rápidamente a los pacientes. Sin embargo, la implementación de la CM requiere esfuerzos sustanciales, así como conocimiento y pericia en múltiples áreas. Los estudios se enfocaron en el desarrollo de procedimientos y en la secuencia de operaciones que apoyan la implementación de la manufactura continua por compresión directa en la industria farmacéutica. Estos estudios incluyeron la caracterización de polvos para evaluar si los materiales utilizados eran adecuados para el proceso de CM. Se realizó una caracterización detallada de los alimentadores para asegurar la dosificación controlada del fármaco y los excipientes, lo cual es un requisito previo para todas las demás operaciones unitarias. Posteriormente, se optimizó el proceso de mezclado continuo para maximizar la uniformidad de la mezcla y reducir cualquier posible variación en la tasa de flujo de masa proveniente de los alimentadores. Se implementó un sistema de tecnología analítica de procesos (PAT) para asegurar el estado de control (la uniformidad de la mezcla) durante el proceso de mezclado continuo. Los estudios abordaron los principales retos en la implementación de PAT, tales como el diseño e integración de una interfaz de muestreo representativa, el desarrollo de métodos para la verificación rutinaria del desempeño del espectrómetro NIR, la masa interrogada por los espectros NIR y el análisis de datos multivariados. Se desarrolló un procedimiento operativo para integrar el muestreador de corriente dentro de la línea de CM con el fin de obtener espectros representativos. La robustez del proceso de CM y del sistema PAT fue evaluada mediante múltiples corridas independientes realizadas en diferentes días a lo largo de un período de seis meses. El conocimiento adquirido incluyó la operación de equipos, las propiedades físicas de los polvos y su dinámica de flujo, la implementación de PAT y el análisis de datos multivariados para apoyar la implementación del proceso de manufactura continua.The author is grateful to the Puerto Rico Science, Technology and Research Trust for their continued financial support throughout his education. The author also sincerely thanks Kenvue for providing funding and materials that supported the experimental work of this research.Spring202

The genus Peperomia (Piperaceae) in Puerto Rico: Taxonomic revision, predictive distribution modeling and conservation implications

The genus Peperomia in Puerto Rico lacked a comprehensive taxonomic and conservation assessment. This study revises species concepts, applies subgeneric ranks, and evaluates species treated as incertae sedis, including P. cubensis, P. distachyos, and P. parvulifolia. New synonymies resolve long-standing errors, placing P. megalopoda under P. humilis and P. yabucoana under P. glabella, reducing the total from 27 to 25. The presence of P. san-joseana is newly documented, and P. cubensis is reported for the first time in Puerto Rico. An updated key, taxonomic treatment, and photographic gallery are provided as identification tools. At the ecological level, bioclimatic factors influencing Peperomia at the species, subgenus, and genus levels were explored. Predictive species distribution modeling (SDM) using Wallace identified key climatic variables and generated maps of suitable habitat. A streamlined rapid conservation assessment applied study area–scaled IUCN extent of occurrence (EOO) thresholds, revealing that 68% of species fall into threatened categories.El género Peperomia en Puerto Rico carecía de una evaluación taxonómica y de conservación integral. Este estudio revisa conceptos de especies, aplica rangos subgenéricos y evalúa especies tratadas como incertae sedis, incluyendo P. cubensis, P. distachyos y P. parvulifolia. Nuevos sinónimos corrigen errores de larga duración, ubicando a P. megalopoda bajo P. humilis y a P. yabucoana bajo P. glabella, reduciendo el total de 27 a 25 especies. Se documenta por primera vez la presencia de P. san-joseana y se reporta P. cubensis para Puerto Rico. Se provee una clave actualizada, un tratamiento taxonómico y una galería fotográfica como herramientas de identificación. En el ámbito ecológico, se exploraron factores bioclimáticos que influyen en Peperomia a nivel de especie, subgénero y género. La modelación predictiva de distribución de especies (SDM) mediante Wallace identificó variables climáticas clave y generó mapas de hábitat adecuado. Una evaluación rápida aplicó umbrales de la UICN ajustados al área de estudio, revelando que el 68% de las especies se encuentran en categorías de amenaza.Spring202

Hydrophobic hierarchical porous carbon-zeolite composites for direct air capture and closed-loop CO2 removal applications

Carbon dioxide removal at trace concentrations is critical for closed-volume applications, particularly life support systems, and for sustainable carbon management strategies such as Direct Air Capture. Conventional approaches face significant limitations: amine-based absorption requires energy-intensive regeneration, while microporous zeolitic adsorbents necessitate desiccant pre-treatment stages that increase payload and space requirements—constraints particularly problematic when energy inventory, space availability, and payload are restrictive. Furthermore, conventional adsorbents often suffer from low CO₂ selectivity, poor moisture tolerance, and competitive water adsorption. To overcome these challenges through bottom-up design, this work reports hierarchical alkaline earth metal-functionalized confined-space silicoaluminophosphate composites (Ba²⁺-CSAPO-34 and Sr²⁺-CSAPO-34) for selective physical adsorption of CO₂ at ambient temperature under humid conditions. The chabazite-type SAPO-34 phase was grown in situ within the meso- and macro-pores of activated carbon (AC) via confined-space hydrothermal synthesis, with approximately 80% void occupation confirmed through comprehensive characterization including SEM/EDAX, TEM, pore size distribution profiles, and water contact angle measurements. The confined nucleation mechanism and successful incorporation of alkaline earth metal active sites within the SAPO-34 framework were also verified through equilibrium adsorption tests. Fixed-bed adsorption tests at trace CO₂ concentrations (500–2500 ppm) demonstrated strong CO₂ binding with no roll-up and effective suppression of water affinity, maintaining high selectivity even at 90% relative humidity. The composites exhibited excellent regenerability through vacuum-assisted thermal cycling with no capacity loss across multiple cycles. These findings demonstrate that a synergistic combination of hydrophobicity and enhanced physisorption interactions, achieved through a hierarchical core-shell design, creates a plausible and scalable adsorbent platform that eliminates the need for desiccant pre-treatment. This advancement enables sustainable gas separation technologies for both closed-volume life support systems and ambient Direct Air Capture applications.La remoción de dióxido de carbono es una práctica vital en ambientes cerrados, particularmente para aplicaciones de soporte de vida, y para el manejo estratégico sostenible del carbono mediante la captura directa del aire. Las estrategias convencionales enfrentan limitaciones significativas: la absorción utilizando aminas requiere energía extensiva para el proceso de regeneración, mientras que los adsorbentes microporosos, como las zeolitas, necesitan etapas de pretratamiento con desecantes, lo cual aumenta los requerimientos de peso y espacio en estos ambientes cerrados—algo particularmente problemático cuando estos recursos son limitados. Además, los adsorbentes convencionales suelen caracterizarse por tener baja selectividad hacia CO₂, pobre tolerancia a la humedad y adsorción competitiva del vapor de agua. Para superar estos retos a través de diseños ascendentes integrales, este trabajo reporta la creación de compuestos jerárquicos de silicoaluminofosfato funcionalizados con metales alcalinotérreos mediante síntesis en espacio confinado (Ba²⁺-CSAPO-34 y Sr²⁺-CSAPO-34) para adsorción física selectiva de CO₂ a temperatura ambiente bajo condiciones húmedas. La chabazita tipo SAPO-34 fue crecida de manera in situ entre los mesoporos y macroporos de carbón activado vía procedimientos de síntesis hidrotermales en espacio confinado; aproximadamente el 80% de los espacios vacíos fueron ocupados por la zeolita, lo cual se corroboró mediante una caracterización exhaustiva que incluye técnicas como SEM/EDAX, TEM, distribución de tamaño de poro y medidas de ángulo de contacto con agua. El mecanismo de nucleación confinada y la incorporación exitosa de metales alcalinotérreos como sitios activos en la estructura de SAPO-34 fueron también verificados por medio de adsorción en equilibrio. Medidas de adsorción dinámica a concentraciones traza (500-2500 ppm) por medio de lechos de adsorbentes demostraron una fuerte interacción con la molécula de CO₂ en donde no se observó efecto de desplazamiento ("roll-up"), con supresión efectiva de la afinidad al agua, manteniendo alta selectividad hacia CO₂ en presencia de 90% de humedad relativa. Los compuestos jerárquicos mostraron tener una excelente regenerabilidad a través de tratamientos multiciclo térmicos asistidos con vacío, sin mostrar pérdida de capacidad entre ciclos de adsorción-desorción. Estos hallazgos demuestran que la combinación sinérgica de hidrofobicidad y la optimización de interacciones de fisisorción, logradas por medio del diseño jerárquico núcleo-coraza, crean una plataforma plausible y escalable que elimina la necesidad de pretratamientos con desecantes en procesos de remoción de CO₂ a concentraciones traza. Este avance permite el uso de tecnologías sostenibles para la separación de gases tanto para ambientes cerrados de soporte vital como para la captura directa de CO₂ del aire en condiciones ambientales.I gratefully acknowledge the financial support provided by the U.S. National Aeronautics and Space Administration (NASA) through the NASA Minority Institution Research and Innovation Office (MIRO) – Puerto Rico Space Partnership for Research, Education, and Training (PRSPRInT) under Grant No. 80NSSC19M0236, as well as the Puerto Rico NASA Space Grant Consortium Graduate Fellowship Program under Grant No. 80NSSC20M0052. Additional financial support from the National Science Foundation (NSF) under Grant No. DMR-2425113 is also gratefully acknowledged. Finally, I would like to express my sincere gratitude to the Great Minds in STEM (GMiS) organization for their generous scholarship support throughout my graduate studies.Spring202

Tsunami impacts in Puerto Rico: Tectonic sources, propagation modeling, and run-up sensitivity to surface friction

Puerto Rico, is exposed to tsunamis, this scenario demands accurate characterization of seismogenic sources, rapid and realistic numerical modeling tools, and efficient response strategies. This thesis addresses the problem through three complementary approaches. The main active geological structures in Puerto Rico and the Virgin Islands are identified and segmented using seismic, geological, geophysical, and geodetic data, with an evaluation of their tsunamigenic potential. An updated tectonic model is presented that incorporates detailed fault geometry and patterns of recent crustal deformation, providing a robust foundation for defining realistic tsunami scenarios. Also, the TsunamiBot is developed as an automated monitoring and response system that integrates real-time seismic detection, source parameter generation using the Okada model, GPU-accelerated simulations with Tsunami-HySEA, and immediate alert dissemination via the Telegram API. The system can execute complete simulations in under three minutes, enhancing response capacity for near-field threats. Finaly, the sensitivity of run-up, inundation extent, and hydrodynamic parameters to variations in surface friction is evaluated using spatially variable Manning’s n maps derived from high-resolution land use data. Tsunami-HySEA simulations are conducted for six coastal regions in western Puerto Rico, and a Random Forest model is applied to quantify the relative importance of friction, slope, and bathymetry in the dynamics of inundation. Results confirm that combining detailed tectonic characterization, a fully automated modeling and alert workflow, and a realistic representation of surface friction significantly improves the accuracy and operational value of tsunami models for Puerto Rico and the Virgin Islands.Puerto Rico se encuentra expuesto a tsunamis, lo que exige una caracterización precisa de las fuentes sísmicas, herramientas de modelación rápidas y realistas. Esta tesis aborda el problema de forma integral mediante tres ejes complementarios. Se identifican y segmentan las principales estructuras geológicas activas en Puerto Rico y las Islas Vírgenes a partir de datos sísmicos, geológicos, geofísicos ygeodésicos, evaluando su potencial tsunamigénico. Se presenta un modelo tectónico actualizado que incorpora geometría detallada de fallas y patrones de deformación cortical reciente, constituyendo una base para la definición de escenarios numéricos de tsunami. Además, se desarrolla TsunamiBot, un sistema automatizado de monitoreo y respuesta que integra la detección sísmica en tiempo real, la generación de parámetros de fuente mediante el modelo de Okada, la simulación con Tsunami-HySEA y la emisión de alertas inmediatas a través de la API de Telegram. El sistema permite ejecutar simulaciones completas en menos de tres minutos, mejorando la capacidad de respuesta ante amenazas de campo cercano. Finalmente, se evalúa la sensibilidad del run-up, la extensión de inundación y parámetros hidrodinámicos a variaciones en la fricción superficial, utilizando mapas de n de Manning espacialmente variable derivados de datos de uso de suelo de alta resolución. Se realizan simulaciones con Tsunami-HySEA en seis regiones costeras del oeste de Puerto Rico y se aplica un modelo de Random Forest para cuantificar la importancia relativa de la fricción, la pendiente y la batimetría en la dinámica de inundación. Los resultados confirman que la combinación de una caracterización tectónica detallada, un flujo de simulación y alerta completamente automatizado y una representación realista de la fricción superficial permite mejorar significativamente la precisión y la utilidad operativa de los modelos de tsunami para Puerto Rico y las Islas Vírgenes.This work was supported by the projects NA22NWS4670019, NA23NWS4670019, and NA24NWSX467G0001, funded by the Puerto Rico Component of the National Tsunami Hazard Mitigation Program (NOAA–NTHMP), which supported the development of tsunami hazard assessment and numerical modeling with Tsunami-HySEA in Puerto Rico.Fall202

Applying the multiscale model-to-model cloud comparison (M3C2) method to evaluate landslide source area metrics in Puerto Rico

Landslides are a commonly occurring hazard in Puerto Rico (PR); understanding where these slope movements can happen and the amount of sediment mobilized is critical information to understand erosion and to keep track of reservoir storage capacity in PR. It is impractical to visit and measure each of the tens of thousands of landslide field sites after any given widespread landslide triggering event, thus the volume-area (V-A) scaling relationship equation helps us to better quantify these through remote sensing. This study focuses on implementing an automated method of landslide identification and volume measurement using a multiscale model to model cloud comparison (M3C2) of pre- and post-event LiDAR datasets, for rapid assessment of widespread mass-wasting sites. The study used two epoch LiDAR datasets from pre- and post-Hurricane María with a code modified from Bernard et al. (2021) to automatically perform the M3C2 change detection. Using the resulting landslide source areas point cloud, the V-A scaling relationship for four different watersheds (Lago Caonillas, Lago Dos Bocas, Lago Lucchetti, and Río Grande de Añasco) and eight distinct geological terranes were obtained. The landslide source areas identified by the M3C2 method were compared with previous manually developed landslide inventories. The M3C2 method generated a dataset of landslide source areas that were co-located with 54% of landslide sites identified in previous inventories. This reproducibility rate signifies that the automatic process is useful to identify the type of shallow landslides that are most common in PR. The M3C2 method was successfully implemented in Puerto Rico to identify 96,100 landslide source areas in the target study basins, a 2.52 times increase of what was manually identified across the four basins in the Hurricane María inventory (Hughes et al., 2019). V-A relationship comparison among the basins did not reveal significant differences from landslide inventories developed elsewhere. The overall V-A relationship for all landslide source areas identified in this study is: =0.356∗1.076. The constants are representative of shallow mass movements as defined by Larsen (2010).Los deslizamientos de tierra son un peligro frecuente en Puerto Rico (PR); comprender dónde pueden ocurrir estos movimientos y la cantidad de sedimento movilizado es información crucial para entender la erosión y monitorear la capacidad de almacenamiento de los embalses en PR. Visitar y medir cada uno de los miles de deslizamiento tras un evento masivo no es viable, por lo que la ecuación de escala volumen-área (V-A) nos ayuda a cuantificarlos mejor mediante teledetección. Este estudio se centra en la implementación de un método automatizado de identificación y medición de volumen de deslizamientos utilizando ‘multiscale model-to-model cloud comparison’ (M3C2) de conjuntos de datos LiDAR previos y posteriores al evento, para la evaluación rápida de sitios de movimiento en masa generalizados. El estudio utilizó dos conjuntos de datos LiDAR de épocas anteriores y posteriores al huracán María, con un código modificado de Bernard et al. (2021) para realizar automáticamente la detección de cambios M3C2. Utilizando la nube de puntos resultante de las áreas de origen de los deslizamientos, se obtuvo la relación de escala V-A para cuatro cuencas hidrográficas diferentes (Lago Caonillas, Lago Dos Bocas, Lago Lucchetti y Río Grande de Añasco) y ocho terrenos geológicos distintos. Las áreas de origen de los deslizamientos identificadas mediante el método M3C2 se compararon con inventarios de deslizamientos previos elaborados manualmente. El método M3C2 generó un conjunto de datos de áreas de origen de deslizamientos que coincidían con el 54 % de los sitios de deslizamiento identificados en inventarios previos. Esta tasa de reproducibilidad indica que el proceso automático es útil para identificar el tipo de deslizamientos superficiales más comunes en PR. El método M3C2 se implementó con éxito en PR para identificar 96 100 áreas de origen de deslizamientos en las cuencas de estudio objetivo, lo que representa un aumento de 2.52 veces con respecto a lo identificado manualmente en las cuatro cuencas del inventario del huracán María (Hughes et al., 2019). La comparación de la relación V-A entre las cuencas no reveló diferencias significativas con respecto a los inventarios de deslizamientos de tierra elaborados en otros lugares. La relación V-A general para todas las áreas de origen de deslizamientos identificadas en este estudio es: V = 0.356 * A¹.⁰⁷⁶. Las constantes son representativas de los movimientos de masa superficiales definidos por Larsen (2010).NSF award #2139895; NOAA award #NA22OAR4310545Spring202

La educación a distancia durante la pandemia del COVID-19: Experiencia en el departamento de educación agrícola

This study describes the perception of graduate and undergraduate students from the department of Agricultural Education in relation to distance education during the COVID-19 pandemic. The instrument used to measure the objectives was an online questionnaire which was completed by 15 students that were between the ages of 19 and 40 years old. It was found that 66.7% of students had not taken distance learning courses before the pandemic and 33.3% of the students remained neutral regarding distance education being a good alternative for Agricultural Education students and did not recommend it for laboratories. Among the benefits mentioned were that it allows you to work with the agenda/calendar and choose a learning method that best suits you. Among the preferred tools mentioned were live lessons and teacher-recorded videos. The main barrier identified was problems with the Internet and/or electricity.Este estudio describe la percepción de los estudiantes graduados y subgraduados del Departamento de Educación Agrícola en relación con la educación a distancia durante la pandemia del COVID-19. El instrumento utilizado para medir los objetivos fue un cuestionario en línea el cual fue completado por quince estudiantes. Estos se encontraban entre las edades de 19 a 40 años. Entre los hallazgos se encontró que 66.7% de los estudiantes no había tomado cursos a distancia antes de la pandemia. El 33.3% se mantuvieron neutrales en relación con que la educación a distancia sea una buena alternativa para estudiantes de Educación Agrícola y no la recomiendan para los laboratorios. Entre los beneficios mencionaron que permite trabajar con la agenda/calendario y utilizar métodos de aprendizaje que mejor se adapten. Como herramientas preferidas mencionaron lección en vivo y videos grabados por el profesor y como barrera principal indicaron problemas con el Internet y/o electricidad.Spring202

Broadband array architectures for reducing antenna noise temperature

Passive remote sensing applications rely heavily on precise measurements, thus necessitating the mitigation of interference and noise. This study proposes a method for measuring noise performance for an arbitrary antenna array receiver system. This is achieved by analyzing four key areas: low noise amplifier design, antenna design, array design, array representation as a multi-port network, and receiver design. By altering the characteristics of each of these areas we can measure the resulting noise of the receiver system and understand the benefits and disadvantages of each. This method offers valuable insights for the optimization of receiver systems with regards to noise mitigation and can serve as a method of noise performance study for future and existing architectures.Las aplicaciones de detección remota pasiva dependen en gran medida de mediciones precisas, lo que requiere la mitigación de interferencias y ruido. Este estudio proponeun método para medir el rendimiento del ruido para un arreglo receptor compuesto de antenas arbitrarias. Esto se logra mediante el análisis de cuatro áreas clave: diseño de amplificador de bajo ruido, diseño de antena, diseño del arreglo, representación de arreglo como una red multipuerto, y diseño del receptor. Al modificar las características de cada una de estas áreas, podemos medir el ruido resultante del sistema receptor y comprender sus ventajas y desventajas. Este método ofrece información valiosa para la optimización de los sistemas receptores en cuanto a la mitigación de ruido y puede servir como método de estudio del rendimiento del ruido para diseños futuros y existentes.This work has been supported in part through SpectrumX, the National Science Foundation (NSF) Spectrum Innovation Center, funded via Award AST 21-32700 and operated under Cooperative Agreement with NSF by the University of Notre Dame.Spring202

Design, development and analysis of Raman spectroscopy multivariate and machine learning methods for non-invasive, real-time monitoring of cell culture media and supernatants in a cardiac differentiation system

The complexity of cellular manufacturing processes necessitates advanced monitoring tools to ensure the quality of cell-based products for regenerative medicine. The use of cell culture media is important for manufacturing process because it is a complex mixture essential for cell growth, differentiation, and metabolic processes. This study evaluates the integration of Raman spectroscopy with multivariate and machine learning to monitor cellular media, glucose quantification, and cardiac differentiation from human-induced pluripotent stem cells (hiPSCs). Raman spectra of powdered cell culture media were analyzed to identify chemical variations related to biomolecules. Principal Component Analysis (PCA) differentiated media based on glucose and pyruvate concentrations, while Partial Least Squares (PLS) regression quantified glucose in complex mixtures, mitigating heterogeneity with composite sampling. For cardiac cell differentiation from human-induced pluripotent stem cells (hiPSCs), Raman spectroscopy identified biomolecular variations in cell supernatants collected at different process stages. While PCA highlighted trends related to differentiation on day 15, machine learning models—Random Forest, Deep Neural Networks, and K-Nearest Neighbors—showed superior performance, achieving over 80% accuracy in classification tasks. These models demonstrated potential for early-stage differentiation monitoring, enabling quality control and cost reduction in cell manufacturing. This work emphasizes the utility of Raman spectroscopy coupled to multivariate analysis and machine learning as a tool for quality control and early prediction of cell potency in a cell manufacturing process offering a low-cost, at line, non-invasive, real-time solution for improving the consistency and reliability of cellular manufacturing processes.La complejidad de los procesos de manufactura celular exige herramientas avanzadas de monitoreo para garantizar la calidad de los productos celulares en medicina regenerativa. El uso de medios de cultivo celular es importante para el proceso de fabricación porque es una mezcla compleja esencial para el crecimiento celular, la diferenciación y los procesos metabólicos. Este estudio evalúa la integración de espectroscopía Raman con métodos multivariados y de aprendizaje automático para monitorear medios celulares, cuantificación de glucosa y diferenciación cardíaca de células madre pluripotentes inducidas humanas (hiPSCs, por sus siglas en inglés). Espectros Raman de medios de cultivo celular en polvo fueron analizados para identificar variaciones químicas relacionadas con biomoléculas. El Análisis de Componentes Principales (PCA, por sus siglas en inglés) distinguió los medios de cultivos según las concentraciones de glucosa y piruvato, mientras que la regresión de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS, por sus siglas en inglés) cuantificó la glucosa en mezclas complejas, reduciendo la heterogeneidad mediante un muestreo compuesto. En la diferenciación cardíaca de hiPSCs, la espectroscopía Raman identificó variaciones biomoleculares en sobrenadantes recolectados en diferentes etapas del proceso. Aunque el PCA destacó tendencias relacionadas con la diferenciación en el día 15, los modelos de aprendizaje automático (Bosques Aleatorios, Redes Neuronales Profundas y Vecinos Más Cercanos) mostraron un rendimiento superior, alcanzando más del 80% de precisión en tareas de clasificación. Estos modelos demostraron potencial para el monitoreo temprano de la diferenciación, permitiendo el control de calidad y la reducción de costos en la manufactura celular. Este trabajo destaca la utilidad de la espectroscopía Raman acoplado a métodos multivariados y de aprendizaje automático como una herramienta para el control de calidad y predicción temprana de la potencia de células en un proceso de manufactura de células ofreciendo una solución de bajo costo, en línea, no invasiva y en tiempo real para mejorar la consistencia y confiabilidad de los procesos de fabricación celular.National Science Foundation Engineering Research Center for Cell Manufacturing Technologies (ERC – CMaT) under Grant No. 1648035; NSF Center for the Advancement of Wearable Technologies (CAWT) under award No. OIA-1849243NSFSpring202

Effects of land use/land cover on soil and water losses at a plot scale, and on ecosystem resilience at a watershed scale

Alternative methods like remote sensing and controlled experiments are valuable for studying ecological disturbances in insular territories such as Puerto Rico. The study of major disturbances such as hurricanes, intense rainfall (erosive events) and landslides, are research topics that are underdeveloped in insular territories and are significant to our society. This work aims to investigate the response to extreme weather phenomena and resilience of the Culebrinas River Watershed (CRW) in Western Puerto Rico (PR). Since PR is constantly affected by extreme weather events, and the terrain can complicate experimental studies, we combined the use of remote sensing at a watershed scale to assess watershed resilience, and a rainfall simulator to assess soil erosion at a plot scale. At a watershed scale, relevant indicators –including gross primary production (GPP), normalized difference vegetation index (NDVI), actual evapotranspiration (ET), and land surface temperature (LST)– were analyzed to assess long-term resilience. At a plot scale, a rainfall simulator was used to quantify soil and water losses under different land cover conditions, including areas affected by small landslides. Results showed that in 2015, after an extended drought period, and 2017, after hurricanes Irma and Maria, the less disturbed areas recovered faster than regions with high anthropogenic activity. Since areas with large vegetation coverage showed better resilience and shorter recovery time, we assessed four treatments of soil coverage at a plot scale: T1) spontaneous vegetation, T2) spontaneous vegetation with small landslide, T3) desiccated vegetation and compacted soil, and T4) desiccated vegetation and compacted soil with small landslide. Results showed that vegetation is of rather importance in reducing landslide-induced sediment transport by capturing sediment.Utilizar métodos alternativos, como la percepción remota y los experimentos en ambientes controlados, son herramientas fundamentales para el estudio de perturbaciones ecológicas en territorios insulares como Puerto Rico. Este estudio tiene como objetivo evaluar la respuesta y resiliencia de la Cuenca del Río Culebrinas, en el oeste de Puerto Rico, ante estos fenómenos. Dado que la isla está expuesta a eventos meteorológicos de gran intensidad y que su topografía presenta desafíos para la implementación de estudios experimentales, se integró el uso de percepción remota, para evaluar la resiliencia de la cuenca y la aplicación de un simulador de lluvia para analizar la erosión del suelo a escala de parcela. A escala de cuenca, se analizaron indicadores clave, como la producción primaria bruta, el índice de vegetación de diferencia normalizada, la evapotranspiración real y la temperatura superficial del suelo, con el propósito de evaluar la resiliencia ecosistémica a largo plazo. A escala de parcela, el simulador de lluvia permitió cuantificar las pérdidas de suelo y agua en distintos tratamientos de cobertura del suelo, incluyendo áreas afectadas por pequeños deslizamientos. Los resultados indicaron que, tras el período de sequía en el 2015 y los huracanes Irma y María en 2017, las áreas menos perturbadas presentaron una recuperación más rápida. Dado que las zonas con mayor cobertura vegetal mostraron una mayor resiliencia y tiempos de recuperación más cortos, se evaluaron cuatro tratamientos de cobertura del suelo a escala de parcela: T1) vegetación espontánea, T2) vegetación espontánea con un pequeño deslizamiento, T3) vegetación desecada sobre suelo compactado y T4) vegetación desecada sobre suelo compactado con un pequeño deslizamiento. Los hallazgos destacan el papel fundamental de la vegetación en la reducción del transporte de sedimentos derivados de deslizamientos.USDA-NIFA-AGFEI; Puerto Rico Water Resources and Environmental Institute (PRWRERI)Spring202

Effects of the addition of biological polymers and biochar combined with rainwater harvesters in a Mollisol in the south semi-arid region of Puerto Rico

Soil health in arid and semi-arid regions is increasingly threatened by climate change, conventional agricultural practices, and water scarcity. This study investigates the impact of biopolymers-biochar soil amendments and innovative water harvesting practices to enhance soil health parameters in Puerto Rico’s agricultural landscapes. Chapter 1 evaluated the effects of four biopolymers mixed with biochar (Xanthan gum, Alginate, Chitosan, and PAM) on hydrophobicity, microbial activity, and necromass accumulation. Results showed that a 0.4% polymer rate combined with 0.1% coffee shrub biochar significantly impacted hydrophobicity, soil respiration, and necromass accumulation, with Xanthan showing the most substantial effects. Chapter 2 evaluated the effect of Biochar, Biochar-Xanthan, and Biochar-Xanthan on soil matric potential. Results showed that matric potential and soil-water dynamics varied over time and depth, by Biochar-Xanthan being more beneficial under less water-restricted periods and Biochar-Chitosan under water-restricted periods. Chapter 3 consisted of integrating rainwater harvesting practices in combination with biopolymer-biochar applications within Keyline designed tunnels under different irrigation regimes (reduced irrigation, reduced irrigation with rainwater harvester, and optimal irrigation) among four sampling times. Results showed significant changes in water-soluble organic carbon, fulvic/humic acids, and soil respiration. These findings suggest that biopolymer-biochar mixtures in combination with water harvesting practices help elucidate new ways to develop sustainable agricultural systems and promote soil resilience.La salud del suelo en las regiones áridas y semiáridas está siendo cada vez más amenazada por el cambio climático, las prácticas agrícolas convencionales y la escasez de agua. Este estudio investiga el impacto de enmiendas de suelo con biopolímeros y biochar combinados con prácticas innovadoras de recolección de agua, con el fin de mejorar la salud del suelo de un Molisol en Puerto Rico. El Capítulo 1 evaluó el efecto de cuatro biopolímeros mezclados con biochar (Xanthan, Alginato, Chitosan y PAM) en la hidrofobicidad, retención de agua, actividad microbiana y acumulación de necromasa. Los resultados mostraron que una tasa de polímero al 0.4% combinada con 0.1% de Biochar tuvo efectos significativos en la hidrofobicidad, la respiración microbiana y la acumulación de necromasa, siendo Xanthan el polímero que mostró los efectos más significativos. El Capítulo 2 evaluó el efecto del Biochar, Biochar-Xanthan y Biochar-Chitosan sobre el potencial mátrico del suelo. Los resultados mostraron que el potencial mátrico y la dinámica del agua en el suelo variaron con el tiempo y la profundidad, siendo Biochar-Xanthan más influyentes en periodos con menor restricciones hídrica y Biochar-Chitosan en periodos con restricciones hídricas. El Capítulo 3 consistió en integrar prácticas de recolección de agua de lluvia en combinación con aplicaciones de biopolímeros y Biochar dentro de túneles diseñados con Keyline bajo tres regímenes de riego a través de cuatro tiempos de muestreo. Los resultados indicaron cambios significativos en los niveles de carbono orgánico soluble en agua, la concentración y calidad de ácidos fúlvicos y húmicos y la respiración microbiana del suelo. Estos hallazgos sugieren que las mezclas de biopolímeros y Biochar, en combinación de prácticas de captura de agua, ayudan a explorar y entender nuevas formas de desarrollar sistemas agrícolas sostenibles y promover suelos saludables.National Institute of Food and Agriculture-Agriculture and Food Research Initiative (NIFA-AFRI) funds (Award No. 2021-67020-34396 and 2018-69002-27936)Spring202