Sistema web para la integración de estaciones meteorológicas

En la actualidad existen multitud de fabricantes de estaciones meteorológicas. Muchas de ellas tienen la capacidad de conectarse a Internet, de forma que los datos meteorológicos tomados por las mismas quedan accesibles a través de la red de redes. Sin embargo, las plataformas a través de las que estos datos meteorológicos se publican ofrecen unas funcionalidades bastante pobres: cada fabricante dispone de su propia plataforma que solo muestra datos de las estaciones de dicho fabricante, no ofrecen información meteorológica histórica (en muchas ocasiones solo aparece la información meteorológica actual), no ofrecen un API (de forma que los datos meteorológicos no son fácilmente compartibles con otras plataformas terceras), etc. La plataforma desarrollada en este TFG, denominada ownmeteo.com, viene a suplir las carencias descritas en el párrafo anterior. Es decir, ownmeteo.com busca: ser una plataforma en la cual se puedan registrar estaciones meteorológicas de diferentes fabricantes; ser una plataforma donde los datos de las estaciones meteorológicas registradas son monitorizados y almacenados periódicamente, de forma que puedan ser consultados en el futuro (es decir, la plataforma ofrece datos meteorológicos históricos) y, finalmente, ser una plataforma donde los datos meteorológicos tomados por las estaciones meteorológicas puedan ser compartidos con aplicaciones terceras a través de un API. Para lograr estos objetivos se ha desarrollado una plataforma utilizando principalmente el conjunto de tecnologías o stack MEAN (MongoDB, Express, AngularJS y Node.js). Los principales componentes de la plataforma son: la base de datos (donde se ha utilizado MongoDB gracias a la flexibilidad que ofrece), el API REST (servidor implementado con Node.js y Express cuyo API es utilizado para la gestión de la plataforma: desde la creación de usuarios hasta el registro y compartición de los datos meteorológicos), la aplicación web (implementada principalmente con AngularJS, se encarga de ofrecer una interfaz amigable a los usuarios de la plataforma), el servidor de vistas (implementado con Node.js y Express se encarga de servir la aplicación web) y el Lector de Estaciones Meteorológicas (encargado de leer periódicamente los datos meteorológicos de las estaciones meteorológicas registradas en la plataforma). La plataforma ha pasado una fase de validación en la cual se ha utilizado el framework Protractor, encargado de ejecutar de forma automática el juego de pruebas diseñado. Tras la fase de validación, la plataforma fue puesta en producción, de forma que se encuentra accesible a través de la siguiente URL: https://www.ownmeteo.com

A multiplex antigen microarray for simultaneous IgG and IgM detection against SARS-CoV-2 reveals higher seroprevalence than reported

The surge of SARS-CoV-2 has challenged health systems worldwide and efficient tests to detect viral particles, as well as antibodies generated against them, are needed. Specificity, sensitivity, promptness or scalability are the main parameters to estimate the final performance, but rarely all of them match in a single test. We have developed SCOVAM, a protein microarray with several viral antigens (spike, nucleocapsid, main protease Nsp5) as capturing probes in a fluorescence immunoassay for COVID-19 serological testing. SCOVAM depicts IgG and IgM antibody responses against each of these proteins of 22 individuals in a single microscope slide. It detects specific IgM (0.094 μg ml-1 ) and IgG (~0.017 μg ml-1 ) and is scalable and cost-effective. We validated SCOVAM by comparing with a widely used chemiluminescent commercial serological test (n = 742). SCOVAM showed twice the sensitivity and allowed following seroconversion in a single assay. By analysing the prevalence 4 months later in a subset of 76 positive sera, we still detected 93.42% of positives, almost doubling the detection of the commercial assay. The higher sensitivity of SCOVAM is especially relevant to screen sera for convalescent plasma-based treatments, high-throughput antibody response monitoring after vaccination or evaluation of vaccine efficiency.This work has been funded by INTA’s internal budget and the Spanish Ministry of Science and Innovation grant nos. RTI2018-094368-B-I00, and MDM-2017-0737 (Excelencia ‘María de Maeztu’ to Centro de Astrobiología). DRG is funded by the ‘Programa de Atracción de Talento’ of local Government of Madrid. Centro Superior de Investigaciones Cientificas: project number 202020E07