Artificial intelligence within the interplay between natural and artificial computation:Advances in data science, trends and applications

Artificial intelligence and all its supporting tools, e.g. machine and deep learning in computational intelligence-based systems, are rebuilding our society (economy, education, life-style, etc.) and promising a new era for the social welfare state. In this paper we summarize recent advances in data science and artificial intelligence within the interplay between natural and artificial computation. A review of recent works published in the latter field and the state the art are summarized in a comprehensive and self-contained way to provide a baseline framework for the international community in artificial intelligence. Moreover, this paper aims to provide a complete analysis and some relevant discussions of the current trends and insights within several theoretical and application fields covered in the essay, from theoretical models in artificial intelligence and machine learning to the most prospective applications in robotics, neuroscience, brain computer interfaces, medicine and society, in general.BMS - Pfizer(U01 AG024904). Spanish Ministry of Science, projects: TIN2017-85827-P, RTI2018-098913-B-I00, PSI2015-65848-R, PGC2018-098813-B-C31, PGC2018-098813-B-C32, RTI2018-101114-B-I, TIN2017-90135-R, RTI2018-098743-B-I00 and RTI2018-094645-B-I00; the FPU program (FPU15/06512, FPU17/04154) and Juan de la Cierva (FJCI-2017–33022). Autonomous Government of Andalusia (Spain) projects: UMA18-FEDERJA-084. Consellería de Cultura, Educación e Ordenación Universitaria of Galicia: ED431C2017/12, accreditation 2016–2019, ED431G/08, ED431C2018/29, Comunidad de Madrid, Y2018/EMT-5062 and grant ED431F2018/02. PPMI – a public – private partnership – is funded by The Michael J. Fox Foundation for Parkinson’s Research and funding partners, including Abbott, Biogen Idec, F. Hoffman-La Roche Ltd., GE Healthcare, Genentech and Pfizer Inc

The production, molecular weight and viscosifying power of alginate produced by Azotobacter vinelandii is affected by the carbon source in submerged cultures

El alginato es un polímero lineal compuesto por ácidos 1,4 manurónico y su epímero, -L- gulurónico y con frecuencia se extrae de algas marinas, como también de bacterias como Azotobacter y Pseudomonas. En este trabajo, se presenta el impacto de diferentes fuentes de carbono convencionales y no convencionales en el crecimiento de A. vinelandii, producción de alginato, su peso molecular promedio (PMP) y su capacidad viscosificante. Todos los experimentos se iniciaron con 20 g/L de azúcares totales, donde la más alta concentración de biomasa se obtuvo utilizando suero de leche hidrolizado y desproteinizado (6.67±0.72 g/L), y jugo de caña de azúcar (6.68±0.45 g/L). Sin embargo, la producción máxima de alginato se logró utilizando sacarosa (5.11±0.37 g/L), así como el más alto rendimiento de alginato y productividad específica. Por otra parte, el mayor PMP de alginato se obtuvo con jugo de caña de azúcar (1203±120 kDa). Además, la capacidad viscosificante más alta se obtuvo utilizando suero de leche desproteinizado e hidrolizado (23.8±2.6 cpsL/galg). Esta información sugiere que es posible manipular la productividad y las características moleculares de alginatos como función de la fuente de carbono utilizada. En conjunto con el conocimiento de los efectos de las condiciones ambientales se lograrían altos rendimientos de biopolímeros de alto valor agregado