Synthesis of molybdenum oxide nanoparticles by nanosecond laser ablation

Phothermal therapy (PTT) is one of the most promising techniques to treat cancer. Finding the ideal PTT agent nanomaterial has remained a challenge and has brought the interest of several researchers. In this work, we report the synthesis of molybdenum oxide (MoOx) nanoparticles (NPs), which exhibit absorption in the biological optical window ~840 nm, by using the laser ablation of solids in liquids (LASL) technique with nanosecond (ns) pulses. A Nd:YAG laser was used to synthesize the NPs in deionized (DI) water, free of surfactants or additives, which were optically characterized by absorption spectroscopy and TEM-EDX microscopy. Semi spherical NPs with a suitable average size and shape for potential use as PTT agents were obtained by laser ablation and ablation + fragmentation. The calculated band gap is 3.1 eV, which corresponds to MoO3. Micro-Raman spectroscopy studies determined that these NPs are composed of amorphous molybdenum oxide hydrates (MoO3 · xH2O)

Optimización multi-objetivo en las ciencias de la vida.

Para conseguir este objetivo, en lugar de intentar incorporar nuevos algoritmos directamente en el código fuente de AutoDock, se utilizó un framework orientado a la resolución de problemas de optimización con metaheurísticas. Concretamente, se usó jMetal, que es una librería de código libre basada en Java. Ya que AutoDock está implementado en C++, se desarrolló una versión en C++ de jMetal (posteriormente distribuida públicamente). De esta manera, se consiguió integrar ambas herramientas (AutoDock 4.2 y jMetal) para optimizar la energía libre de unión entre compuesto químico y receptor. Después de disponer de una amplia colección de metaheurísticas implementadas en jMetalCpp, se realizó un detallado estudio en el cual se aplicaron un conjunto de metaheurísticas para optimizar un único objetivo minimizando la energía libre de unión, el cual es el resultado de la suma de todos los términos de energía de la función objetivo de energía de AutoDock 4.2. Por lo tanto, cuatro metaheurísticas tales como dos variantes de algoritmo genético gGA (Algoritmo Genético generacional) y ssGA (Algoritmo Genético de estado estacionario), DE (Evolución Diferencial) y PSO (Optimización de Enjambres de Partículas) fueron aplicadas para resolver el problema del acoplamiento molecular. Esta fase se dividió en dos subfases en las que se usaron dos conjuntos de instancias diferentes, utilizando como receptores HIV-proteasas con cadenas laterales de aminoacidos flexibles y como ligandos inhibidores HIV-proteasas flexibles. El primer conjunto de instancias se usó para un estudio de configuración de parámetros de los algoritmos y el segundo para comparar la precisión de las conformaciones ligando-receptor obtenidas por AutoDock y AutoDock+jMetalCpp. La siguiente fase implicó aplicar una formulación multi-objetivo para resolver problemas de acoplamiento molecular dados los resultados interesantes obtenidos en estudios previos existentes en los que dos objetivos como la energía intermolecular y la energía intramolecular fueron minimizados. Por lo tanto, se comparó y analizó el rendimiento de un conjunto de metaheurísticas multi-objetivo mediante la resolución de complejos flexibles de acoplamiento molecular minimizando la energía inter- e intra-molecular. Estos algoritmos fueron: NSGA-II (Algoritmo Genético de Ordenación No dominada) y su versión de estado estacionario (ssNSGA-II), SMPSO (Optimización Multi-objetivo de Enjambres de Partículas con Modulación de Velocidad), GDE3 (Tercera versión de la Evolución Diferencial Generalizada), MOEA/D (Algoritmo Evolutivo Multi-Objetivo basado en la Decomposición) y SMS-EMOA (Optimización Multi-objetivo Evolutiva con Métrica S). Después de probar enfoques multi-objetivo ya existentes, se probó uno nuevo. En concreto, el uso del RMSD como un objetivo para encontrar soluciones similares a la de la solución de referencia. Se replicó el estudio previo usando este conjunto diferente de objetivos. Por último, se analizó de forma detallada el algoritmo que obtuvo mejores resultados en los estudios previos. En concreto, se realizó un estudio de variantes del SMPSO minimizando la energía intermolecular y el RMSD. Este estudio proporcionó algunas pistas sobre cómo nuevos algoritmos basados en SMPSO pueden ser adaptados para mejorar los resultados de acoplamiento molecular para aquellas simulaciones que involucren ligandos y receptores flexibles. Esta tesis demuestra que la inclusión de técnicas metaheurísticas de jMetalCpp en la herramienta de acoplamiento molecular AutoDock incrementa las posibilidades a los usuarios de ámbito biológico cuando resuelven el problema del acoplamiento molecular. El uso de técnicas de optimización mono-objetivo diferentes aparte de aquéllas ampliamente usadas en las comunidades de acoplamiento molecular podría dar lugar a soluciones de mayor calidad. En nuestro caso de estudio mono-objetivo, el algoritmo de evolución diferencial obtuvo mejores resultados que aquellos obtenidos por AutoDock. También se propone diferentes enfoques multi-objetivo para resolver el problema del acoplamiento molecular, tales como la decomposición de los términos de la energía de unión o el uso del RMSD como un objetivo. Finalmente, se demuestra que el SMPSO, una metaheurística de optimización multi-objetivo de enjambres de partículas, es una técnica remarcable para resolver problemas de acoplamiento molecular cuando se usa un enfoque multi-objetivo, obteniendo incluso mejores soluciones que las técnicas mono-objetivo.Las herramientas de acoplamiento molecular han llegado a ser bastante eficientes en el descubrimiento de fármacos y en el desarrollo de la investigación de la industria farmacéutica. Estas herramientas se utilizan para elucidar la interacción de una pequeña molécula (ligando) y una macro-molécula (diana) a un nivel atómico para determinar cómo el ligando interactúa con el sitio de unión de la proteína diana y las implicaciones que estas interacciones tienen en un proceso bioquímico dado. En el desarrollo computacional de las herramientas de acoplamiento molecular los investigadores de este área se han centrado en mejorar los componentes que determinan la calidad del software de acoplamiento molecular: 1) la función objetivo y 2) los algoritmos de optimización. La función objetivo de energía se encarga de proporcionar una evaluación de las conformaciones entre el ligando y la proteína calculando la energía de unión, que se mide en kcal/mol. En esta tesis, se ha usado AutoDock, ya que es una de las herramientas de acoplamiento molecular más citada y usada, y cuyos resultados son muy precisos en términos de energía y valor de RMSD (desviación de la media cuadrática). Además, se ha seleccionado la función de energía de AutoDock versión 4.2, ya que permite realizar una mayor cantidad de simulaciones realistas incluyendo flexibilidad en el ligando y en las cadenas laterales de los aminoácidos del receptor que están en el sitio de unión. Se han utilizado algoritmos de optimización para mejorar los resultados de acoplamiento molecular de AutoDock 4.2, el cual minimiza la energía libre de unión final que es la suma de todos los términos de energía de la función objetivo de energía. Dado que encontrar la solución óptima en el acoplamiento molecular es un problema de gran complejidad y la mayoría de las veces imposible, se suelen utilizar algoritmos no exactos como las metaheurísticas, para así obtener soluciones lo suficientemente buenas en un tiempo razonable

¿Por qué es difícil exigir derechos culturales?

Portal de Noticias en InternetEl artículo analiza el tema de los derechos culturales en términos de su conocimiento, apropiación y dificultades para su implementación por parte de la ciudadanía. Hace un breve recuento de la situación actual en el Distrito Federal, en términos de la información con la que cuenta la comisión de derechos humanos.Al Momento Noticia

Preparation of zinc peroxide nanoparticles by laser ablation of solid in liquids

In the last decade, there has been interest on the synthesis and characterization of Zinc peroxide (ZnO2) due to its potential applications as biocide, bactericide, inorganic oxidant and so on. ZnO2 can be obtained as a powder with a cubic structure and has been utilized as a precursor to obtain Zinc oxide (ZnO). ZnO2 can be considered as an oxygen reservoir since when it is heated at relatively low temperatures oxygen is released. Various approaches have been utilized to synthetize ZnO2 powders like sol-gel, organometallic precursors, hydrothermal, Laser Ablation of Solids in Liquids (LASL), and so on. While the hydrothermal route is one of the most utilized methods to obtain ZnO2, the LASL technique has only been utilized by the Gondal´s group to synthesize zinc peroxide nanoparticles. Escobedo et al. have been reported a study of the vibrational properties of ZnO2 NPs synthesized by the hydrothermal method. Additionally, they present results of XRD, TEM and by thermal analysis determine the decomposition temperature of their ZnO2 NPs. Recently, the Escobedo-Morales’s group has reported a green method to prepare ZnO nanostructures employing as starting material ZnO2 (prepared by hydrothermal method

Picosecond third-order nonlinearities in metal-complexed PDA's and all-optical switching potentiality in Fabry-Perot devices containing poly-DCHD

Abstract unavailable please refer to PD

Preparación y caracterización de compuestos poliméricos a base de aceite de linaza epoxidado y nanotubos de carbono

Establecer las condiciones de preparación de compuestos poliméricos a base de aceite de linaza y nanotubos de carbono no modificados y modificados químicamente, y llevar a cabo su caracterización por FT-IR, SEM, propiedades eléctricasSe alcanzó el objetivo del proyecto. Se analizó el efecto de la funcionalización de nanotubos de carbono de pared múltiple (NTCPM) en la dispersión en una matriz polimérica. Esa dispersión se evaluó indirectamente mediante la medición de la resistencia eléctrica y posterior cálculo de la resistividad de películas de los compuestos poliméricos a base de Aceite de linaza epoxidado (ALE) y NTCPM sin modificar y modificados superficialmente por oxidación química, a diferentes composiciones de NTCPM. El método de dispersión y la observación cualitativa de ésta, se realizó como se estableció en la metodología, observando cada hora, en diferentes disolventes, un concentración dada de NTCPM , en un microscopio óptico. Se determinó como el tiempo de dispersión adecuado, aquel en donde se observaron en mayoría, NTCPM individuales, siendo el mejor disolvente la Dimetil Formamida (DMF). El tiempo varió acorde al tipo de NTC empleados. Con los datos de resistividad, se construyeron las curvas de percolación de las tres series de compuestos generadas y se modeló la concentración crítica

Factor models for large and incomplete data sets with unknown group structure

© 2022 The Authors. Published by Elsevier B.V. on behalf of International Institute of Forecasters.This document is made available under the CC-BY-NC-ND 4.0 license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ This document is the submitted version of a published work that appeared in final form in International Journal of Forecasting.Most economic applications rely on a large number of time series, which typically have a remarkable clustering structure and they are available over different spans. To handle these databases, we combined the expectation–maximization (EM) algorithm outlined by Stock and Watson (JBES, 2002) and the estimation algorithm for large factor models with an unknown number of group structures and unknown membership described by Ando and Bai (JAE, 2016; JASA, 2017) . Several Monte Carlo experiments demonstrated the good performance of the proposed method at determining the correct number of clusters, providing the appropriate number of group-specific factors, identifying error-free group membership, and obtaining accurate estimates of unobserved missing data. In addition, we found that our proposed method performed substantially better than the standard EM algorithm when the data had a grouped factor structure. Using the Federal Reserve Economic Data FRED-QD, our method detected two distinct groups of macroeconomic indicators comprising the real activity indicators and nominal indicators. Thus, we demonstrated the usefulness of our group-specific factor model for studies of business cycle chronology and for forecasting purposes

A facile method to prepare hexagonal molybdenum trioxide microrods

We report the successfully preparation of straight and well faceted hexagonal - MoO 3 rods by a simple method consisting o f a thermal treatment at low temperature applied to molybdenum diluited in a mixture of HCl and HNO 3. We have obtained sub-micrometer hexagonal rods several microns long with defect free walls. Electron scanning microscopy (SEM) and microRaman spectroscopy w ere used to characterize the obtained rods. ur results demonstrate the feasibility of synthesizing h-MoO 3 in a very simple way