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Characterization and Pharmacological Modulation of Ion Transport Mechanisms Involved in the Innate Defence of Human Airway Epithelium
The airway epithelium plays a protective role against microbial pathogens delivered by inhaled air. We used cultured bronchial epithelia, differentiated in vitro under air-liquid interface condition, to study the defence mechanisms of the airway epithelium against pathogens, with a particular focus on those regulated by intracellular Ca2+. As a first step, we investigated the response to inflammatory stimuli, in particular IL-4 and IL-17/TNF-α,which both elicited profound changes in transepithelial ion transport mechanisms but with some important differences. IL-4 strongly increased the expression and function of the Ca2+-activated Cl- channel TMEM16A, and decreased the Na+ absorption mediated by ENaC. In contrast, the IL-17/TNF-α treatment had no effect on TMEM16A and markedly increased ENaC function. This condition could promote dehydration of the airway surface, and impairment of mucociliary clearance, particularly in patients affected by cystic fibrosis (CF) which suffer from defective function of CFTR, a second type of Cl- channel.
We thought that potentiators of TMEM16A-mediated Cl- secretion could be useful to improve airway surface hydration and hence mucociliary clearance, in particular under inflammatory conditions associated with IL-17/TNF-α and in CF patients. To find TMEM16A potentiators, we screened a large (11,300 compounds) library with a functional assay. We found three active molecules, ARN7149, ARN4550, and ARN11391. Analysis of mechanism of action of these compounds indicate they act upstream TMEM16A. In particular, ARN7149 is a potentiator of the purinergic P2RY2 receptor, whereas ARN11391 is a potentiator of the inositol triphosphate receptor ITPR1. Interestingly, ARN7149 and ARN4550 also caused inhibition of ENaC, probably by causing breakdown of PIP2, a known regulator of ENaC function. Combined effects on TMEM16A (potentiation) and ENaC (inhibition) could have beneficial effects on mucociliary clearance.We also evaluated the specificity of known pharmacological inhibitors of TMEM16A, in particular niclosamide, which has been used to assign physiological roles to TMEM16A. Surprisingly, most compounds, except Ani9, showed an indirect mechanism of action involving alteration of mechanisms that control intracellular Ca2+ mobilization. Therefore, conclusions based on many TMEM16A inhibitors need to be reconsidered.
Finally, we investigated the role of TRPV4, a Ca2+ channel that acts as a sensor of mechanical and chemical stimuli. It has been shown that TRPV4 activation enhances the beating of cilia in the airway epithelium. We found that TRPV4 has an additional role in innate defence mechanisms. Indeed, stimulation of TRPV4-dependent Ca2+ influx resulted in H2O2 release, a potential bactericidal molecule
The Multiview Observatory for Solar Terrestrial Science (MOST)
We report on a study of the Multiview Observatory for Solar Terrestrial
Science (MOST) mission that will provide comprehensive imagery and time series
data needed to understand the magnetic connection between the solar interior
and the solar atmosphere/inner heliosphere. MOST will build upon the successes
of SOHO and STEREO missions with new views of the Sun and enhanced instrument
capabilities. This article is based on a study conducted at NASA Goddard Space
Flight Center that determined the required instrument refinement, spacecraft
accommodation, launch configuration, and flight dynamics for mission success.
MOST is envisioned as the next generation great observatory positioned to
obtain three-dimensional information of large-scale heliospheric structures
such as coronal mass ejections, stream interaction regions, and the solar wind
itself. The MOST mission consists of 2 pairs of spacecraft located in the
vicinity of Sun-Earth Lagrange points L4 (MOST1, MOST3) and L5 (MOST2 and
MOST4). The spacecraft stationed at L4 (MOST1) and L5 (MOST2) will each carry
seven remote-sensing and three in-situ instrument suites. MOST will also carry
a novel radio package known as the Faraday Effect Tracker of Coronal and
Heliospheric structures (FETCH). FETCH will have polarized radio transmitters
and receivers on all four spacecraft to measure the magnetic content of solar
wind structures propagating from the Sun to Earth using the Faraday rotation
technique. The MOST mission will be able to sample the magnetized plasma
throughout the Sun-Earth connected space during the mission lifetime over a
solar cycle.Comment: 42 pages, 19 figures, 8 tables, to appear in J. Atmospheric and Solar
Terrestrial Physic
Digital agriculture: research, development and innovation in production chains.
Digital transformation in the field towards sustainable and smart agriculture. Digital agriculture: definitions and technologies. Agroenvironmental modeling and the digital transformation of agriculture. Geotechnologies in digital agriculture. Scientific computing in agriculture. Computer vision applied to agriculture. Technologies developed in precision agriculture. Information engineering: contributions to digital agriculture. DIPN: a dictionary of the internal proteins nanoenvironments and their potential for transformation into agricultural assets. Applications of bioinformatics in agriculture. Genomics applied to climate change: biotechnology for digital agriculture. Innovation ecosystem in agriculture: Embrapa?s evolution and contributions. The law related to the digitization of agriculture. Innovating communication in the age of digital agriculture. Driving forces for Brazilian agriculture in the next decade: implications for digital agriculture. Challenges, trends and opportunities in digital agriculture in Brazil
Transfer Learning of Deep Learning Models for Cloud Masking in Optical Satellite Images
Los satélites de observación de la Tierra proporcionan una oportunidad sin precedentes para monitorizar nuestro planeta a alta resolución tanto espacial como temporal. Sin embargo, para procesar toda esta cantidad creciente de datos, necesitamos desarrollar modelos rápidos y precisos adaptados a las características específicas de los datos de cada sensor. Para los sensores ópticos, detectar las nubes en la imagen es un primer paso inevitable en la mayoría de aplicaciones tanto terrestres como oceánicas. Aunque detectar nubes brillantes y opacas es relativamente fácil, identificar automáticamente nubes delgadas semitransparentes o diferenciar nubes de nieve o superficies brillantes es mucho más difícil. Además, en el escenario actual, donde el número de sensores en el espacio crece constantemente, desarrollar metodologías para transferir modelos que funcionen con datos de nuevos satélites es una necesidad urgente. Por tanto, los objetivos de esta tesis son desarrollar modelos precisos de detección de nubes que exploten las diferentes propiedades de las imágenes de satélite y desarrollar metodologías para transferir esos modelos a otros sensores. La tesis está basada en cuatro trabajos los cuales proponen soluciones a estos problemas. En la primera contribución, "Multitemporal cloud masking in the Google Earth Engine", implementamos un modelo de detección de nubes multitemporal que se ejecuta en la plataforma Google Earth Engine y que supera los modelos operativos de Landsat-8. La segunda contribución, "Transferring deep learning models for Cloud Detection between Landsat-8 and Proba-V", es un caso de estudio de transferencia de un algoritmo de detección de nubes basado en aprendizaje profundo de Landsat-8 (resolución 30m, 12 bandas espectrales y muy buena calidad radiométrica) a Proba-V, que tiene una resolución de 333m, solo cuatro bandas y una calidad radiométrica peor. El tercer artículo, "Cross sensor adversarial domain adaptation of Landsat-8 and Proba-V images for cloud detection", propone aprender una transformación de adaptación de dominios que haga que las imágenes de Proba-V se parezcan a las tomadas por Landsat-8 con el objetivo de transferir productos diseñados con datos de Landsat-8 a Proba-V. Finalmente, la cuarta contribución, "Towards global flood mapping onboard low cost satellites with machine learning", aborda simultáneamente la detección de inundaciones y nubes con un único modelo de aprendizaje profundo, implementado para que pueda ejecutarse a bordo de un CubeSat (ϕSat-I) con un chip acelerador de aplicaciones de inteligencia artificial. El modelo está entrenado en imágenes Sentinel-2 y demostramos cómo transferir este modelo a la cámara del ϕSat-I. Este modelo se lanzó en junio de 2021 a bordo de la misión WildRide de D-Orbit para probar su funcionamiento en el espacio.Remote sensing sensors onboard Earth observation satellites provide a great opportunity to monitor our planet at high spatial and temporal resolutions. Nevertheless, to process all this ever-growing amount of data, we need to develop fast and accurate models adapted to the specific characteristics of the data acquired by each sensor. For optical sensors, detecting the clouds present in the image is an unavoidable first step for most of the land and ocean applications. Although detecting bright and opaque clouds is relatively easy, automatically identifying thin semi-transparent clouds or distinguishing clouds from snow or bright surfaces is much more challenging. In addition, in the current scenario where the number of sensors in orbit is constantly growing, developing methodologies to transfer models across different satellite data is a pressing need. Henceforth, the overreaching goal of this Thesis is to develop accurate cloud detection models that exploit the different properties of the satellite images, and to develop methodologies to transfer those models across different sensors. The four contributions of this Thesis are stepping stones in that direction. In the first contribution,"Multitemporal cloud masking in the Google Earth Engine", we implemented a lightweight multitemporal cloud detection model that runs on the Google Earth Engine platform and which outperforms the operational models for Landsat-8. The second contribution, "Transferring deep learning models for Cloud Detection between Landsat-8 and Proba-V", is a case-study of transferring a deep learning based cloud detection algorithm from Landsat-8 (30m resolution, 12 spectral bands and very good radiometric quality) to Proba-V, which has a lower{333m resolution, only four bands and a less accurate radiometric quality. The third paper, "Cross sensor adversarial domain adaptation of Landsat-8 and Proba-V images for cloud detection", proposes a learning-based domain adaptation transformation of Proba-V images to resemble those taken by Landsat-8, with the objective of transferring products designed on Landsat-8 to Proba-V. Finally, the fourth contribution, "Towards global flood mapping onboard low cost satellites with machine learning", tackles simultaneously cloud and flood water detection with a single deep learning model, which was implemented to run onboard a CubeSat (ϕSat-I) with an AI accelerator chip. In this case, the model is trained on Sentinel-2 and transferred to theϕSat-I camera. This model was launched in June 2021 onboard the Wild Ride D-Orbit mission in order to test its performance in space
Analyse optischer Eigenschaften additiv gefertigter Polymeroptiken durch Evaluierung der Aushärtekinetik fotosensitiver UV-Harze
Die additive Fertigung optischer Komponenten kommt dank verfügbarer Drucksysteme und Materialien immer häufiger zur Anwendung. Vor allem mit der UV-basierten Aushärtung von transparenten Harzen können preiswert die Vorteile des 3D-Drucks mit Individualisierung, Realisierung komplexer Geometrien und schnellem Prototypenbau auch im Bereich der Optik umgesetzt werden.
Dabei bringt die typischerweise lagenweise und oft auch pixelbasierte Aushärtung der fotosensitiven Materialien Bauteileigenschaften mit sich, die die optische Qualität bzw. Funktion beeinträchtigen. Während auf der Oberfläche auftretende Mängel wie Rauheit oder Treppenbildung bei lagenweiser Annäherung gekrümmter Flächen durch Nachbearbeitung korrigiert werden können, kommt es auch zu optischen Effekten im Material wie bspw. Beugung.
Die der Dissertation zugrunde liegende Hypothese ist, dass bei der lokalen, pixelbasierten Aushärtung Brechungsindexunterschiede im Material entstehen, die ein Phasengitter darstellen. Von Interesse sind dabei auch die Untersuchung unterschiedlicher Harzzusammensetzungen sowie die Auswirkung der UV-Nachhärtung als üblichen Nachbearbeitungsschritt bei harzbasierter additiver Fertigung auf die Brechungsindexverteilung.
Zielsetzung der Dissertation ist die hochaufgelöste Analyse des Brechungsindexes im Zusammenhang mit der Aushärtung. Dazu wurde ein Messplatz aufgebaut, der in situ Brechungsindexprofile aufnehmen kann, während die Probe strukturiert und dem 3D-Druckprozess nachempfunden ausgehärtet wird. Das aus der Literatur bekannte Messverfahren Scanning Focused Refractive Index Microscopy (SFRIM), das bisher hochaufgelöste punktbasierte Brechungsindexmessungen über die Totalreflektion eines Lasers an einer Prisma-Probe-Grenzfläche ermöglicht, wurde dabei umfangreich erweitert. Statt punktförmig ermöglicht ein linienförmiger Fokus des Lasers eine hochaufgelöste Brechungsindexprofilmessung über eine Breite von ca. 2 mm in einer Aufnahme und damit Messungen in schneller zeitlicher Abfolge. Um die örtliche und zeitliche Brechungsindexverteilung in Zusammenhang mit der Beugung zu bringen, kann zusätzlich zeitlich parallel zum Aushärte- bzw. Messprozess das Beugungsmuster auf einer Kamera betrachtet werden.
Für die Versuche wurden neben kommerziellen Harzen auch eigene Harzmischungen mit variabler Zusammensetzung analysiert. So wurde der Anteil Fotoinitiatoren und UV-Blocker im Harz gegenüber einer Referenzmischung erhöht oder reduziert um Abhängigkeiten zu untersuchen.
In mehreren Versuchsplänen wird zuerst die zeitliche Entwicklung bei flächiger Bestrahlung, dann bei strukturierter Bestrahlung mit zusätzlicher flächiger Nachhärtung die örtliche Brechungsindexverteilung betrachtet und zuletzt hinsichtlich der Auswirkungen auf das Beugungsmuster analysiert. Die über den Brechungsindex betrachtete Aushärtung zeigt abhängig von den Bestrahlungsparametern eine initial starke Polymerisationsrate, die auch nach erfolgter Bestrahlung sich dem maximal erreichbaren Brechungsindex asymptotisch annähert. Erwartungsgemäß sorgen höhere Konzentrationen an Harzzusätzen zu schnellerer Aushärtung und umgekehrt. Feine, nicht bestrahlte Strukturen, die von bestrahlten Bereichen umgeben sind, härten durch Streuung und räumliche Ausdehnung der Polymerisation fast gleichzeitig und nur wenig geringer mit aus. Bei kleinen bestrahlten Bereichen mit großen Abständen zueinander bleiben große Brechungsindexunterschiede bestehen. Im Beugungsmuster kommt es so zu schnell schwankenden Intensitäten der Beugungsmaxima. Die Nachhärtung sorgt für eine Annäherung des Brechungsindexes der bestrahlten und nicht bestrahlten Bereiche, die zuvor strukturiert bestrahlten Bereiche sind trotzdem weiterhin erkennbar.
Darüber hinaus wurde durch Training und Einsatz eines neuronalen Netzes zur Auswertung der umfangreichen Bilddaten zur Generierung der Brechungsindexprofile eine Zeitersparnis um bis zu zwei Größenordnungen gegenüber dem eigenen, bereits parallelisierten, Auswertealgorithmus erreicht. Mit nur wenigen Millisekunden Rechenaufwand können in Zukunft die Kameradaten live in Brechungsindexprofile umgesetzt werden
Findings on the October Effect
Very Low Frequency (VLF) radio signals provide a unique possibility of continuously monitoring the lower ionosphere and their dynamics since these signals are reflected at the ionospheric D region between 60-90 km. Recent investigations have shown a very sharp decrease in signal amplitude at the beginning of October which deviates from the actual symmetric course of solar zenith angle variation over the year. The effect is developed differently depending on latitude, longitude and frequency, as we will present. In investigation for the cause of this phenomenon, first comparisons suggest a close correlation with the sudden reversal from easterly to westerly zonal flow, the asymmetric peak in semidiurnal solar tide S2, and the progression of the lower mesospheric temperature. Independent of the solar zenith angle mostly in high latitudes, a strong warming of the lower mesosphere during fall can be observed, confirming dominating atmospheric inner dynamics. Further studies are ongoing
Optical Synchronization of Time-of-Flight Cameras
Time-of-Flight (ToF)-Kameras erzeugen Tiefenbilder (3D-Bilder), indem sie Infrarotlicht aussenden und die Zeit messen, bis die Reflexion des Lichtes wieder empfangen wird. Durch den Einsatz mehrerer ToF-Kameras können ihre vergleichsweise geringere Auflösungen überwunden, das Sichtfeld vergrößert und Verdeckungen reduziert werden. Der gleichzeitige Betrieb birgt jedoch die Möglichkeit von Störungen, die zu fehlerhaften Tiefenmessungen führen. Das Problem der gegenseitigen Störungen tritt nicht nur bei Mehrkamerasystemen auf, sondern auch wenn mehrere unabhängige ToF-Kameras eingesetzt werden. In dieser Arbeit wird eine neue optische Synchronisation vorgestellt, die keine zusätzliche Hardware oder Infrastruktur erfordert, um ein Zeitmultiplexverfahren (engl. Time-Division Multiple Access, TDMA) für die Anwendung mit ToF-Kameras zu nutzen, um so die Störungen zu vermeiden. Dies ermöglicht es einer Kamera, den Aufnahmeprozess anderer ToF-Kameras zu erkennen und ihre Aufnahmezeiten schnell zu synchronisieren, um störungsfrei zu arbeiten. Anstatt Kabel zur Synchronisation zu benötigen, wird nur die vorhandene Hardware genutzt, um eine optische Synchronisation zu erreichen. Dazu wird die Firmware der Kamera um das Synchronisationsverfahren erweitert. Die optische Synchronisation wurde konzipiert, implementiert und in einem Versuchsaufbau mit drei ToF-Kameras verifiziert. Die Messungen zeigen die Wirksamkeit der vorgeschlagenen optischen Synchronisation. Während der Experimente wurde die Bildrate durch das zusätzliche Synchronisationsverfahren lediglich um etwa 1 Prozent reduziert.Time-of-Flight (ToF) cameras produce depth images (three-dimensional images) by measuring the time between the emission of infrared light and the reception of its reflection. A setup of multiple ToF cameras may be used to overcome their comparatively low resolution, increase the field of view, and reduce occlusion. However, the simultaneous operation of multiple ToF cameras introduces the possibility of interference resulting in erroneous depth measurements. The problem of interference is not only related to a collaborative multicamera setup but also to multiple ToF cameras operating independently. In this work, a new optical synchronization for ToF cameras is presented, requiring no additional hardware or infrastructure to utilize a time-division multiple access (TDMA) scheme to mitigate interference. It effectively enables a camera to sense the acquisition process of other ToF cameras and rapidly synchronizes its acquisition times to operate without interference. Instead of requiring cables to synchronize, only the existing hardware is utilized to enable an optical synchronization. To achieve this, the camera’s firmware is extended with the synchronization procedure. The optical synchronization has been conceptualized, implemented, and verified with an experimental setup deploying three ToF cameras. The measurements show the efficacy of the proposed optical synchronization. During the experiments, the frame rate was reduced by only about 1% due to the synchronization procedure
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