Antimicrobial residue assessment in 5, 357 commercialized meat samples from the Spain-France cross-border area: A new approach for effective monitoring

Although antimicrobials are valuable allies in animal production, their extended use has led to unexpected threats associated with the emergence and propagation of antimicrobial resistance. Moreover, when withdrawal periods in food-producing animals are not observed, antimicrobial residues can access the food chain, causing direct toxicity, allergies, and/or intestinal microbiota dysbiosis in consumers. Given that Spain and France are the largest meat producers in the EU and also count among the top consumers of meat, our study''s aim was to investigate the presence of antimicrobials in commercialized meat purchased in the Spain-France cross-border area (POCTEFA region). 5, 357 meat samples were collected from different animal species and a variety of different retailer types in Spain (Zaragoza, Bilbao, and Logroño) as well as in France (Toulouse and Perpignan). Meat samples were analysed by a screening method (Explorer®+QuinoScan®), yielding 194 positive samples, which were further evaluated by UPLC-QTOF (Ultra Performance Liquid Chromatography-Quadrupole Time of Flight) for confirmation. Chromatographic analyses found antimicrobial residues in 30 samples, although only 5 of them (0.093% of initial samples) were non-compliant according to the current legislation. Further studies suggested that this mismatch between screening and confirmatory analyses might be due to the presence of biologically active metabolites derived from degradation of antimicrobials that were not identified by the targeted UPLC-QTOF method, but which might play a decisive role in the inhibition of the biological Explorer® test. Although chromatographic techniques detect the marker compounds determined by European and national regulations, and although they are the methods selected for official control of antimicrobials in food, certain unknown metabolites might escape their monitoring. This thus suggests that biological tests are the most adequate ones in terms of ideal consumer health protection

The Antioxidant Potential of the Mediterranean Diet in Patients at High Cardiovascular Risk: An In-Depth Review of the PREDIMED

Cardiovascular disease (CVD) is the leading global cause of death. Diet is known to be important in the prevention of CVD. The PREDIMED trial tested a relatively low-fat diet versus a high-fat Mediterranean diet (MedDiet) for the primary prevention of CVD. The resulting reduction of the CV composite outcome resulted in a paradigm shift in CV nutrition. Though many dietary factors likely contributed to this effect, this review focuses on the influence of the MedDiet on endogenous antioxidant systems and the effect of dietary polyphenols. Subgroup analysis of the PREDIMED trial revealed increased endogenous antioxidant and decreased pro-oxidant activity in the MedDiet groups. Moreover, higher polyphenol intake was associated with lower incidence of the primary outcome, overall mortality, blood pressure, inflammatory biomarkers, onset of new-onset type 2 diabetes mellitus (T2DM), and obesity. This suggests that polyphenols likely contributed to the lower incidence of the primary event in the MedDiet groups. In this article, we summarize the potential benefits of polyphenols found in the MedDiet, specifically the PREDIMED cohort. We also discuss the need for further research to confirm and expand the findings of the PREDIMED in a non-Mediterranean population and to determine the exact mechanisms of action of polyphenols

A High-Gradient Test of a 30 GHz Molybdenum-Iris Structure

The CLIC study is actively investigating a number of different materials in an effort to find ways to increase achievable accelerating gradient. So far a series of rf tests have been made with a set of identical-geometry structures: a W-iris 30 GHz structure, a Mo-iris 30 GHz structure (with pulses as long as 16 ns) and a scaled Mo-iris X-band structure. A second Mo-iris 30 GHz structure of the same geometry has now been tested in CTF3 with pulse lengths up to 350 ns. The structure was conditioned to a gradient of 140 MV/m with a 70 ns pulse length and a breakdown rate slope of 13 MV/m per decade has been measure

Aprendizaje automático y visión por computadora

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de reconocimiento de patrones en imágenes y video, utilizando técnicas de Aprendizaje Automático clásicas, junto con las nuevas Redes Neuronales Convolucionales y Aprendizaje profundo. El trabajo presentado describe diferentes casos de aplicación en visión por computadora. Uno de los principales problemas desarrollados es el reconocimiento de lengua de señas. Este es un caso que presenta diversas aristas a atacar como el reconocimiento del intérprete, la segmentación de manos, la clasificación de diferentes configuraciones y de un gesto dinámico, entre otros problemas. En esta área se llevan a cabo diversas investigaciones. Por un lado, se están desarrollando dos librerías para potenciar la carga, el manejo y procesamiento de bases de datos de lengua de señas, así como de imágenes de formas de mano correspondientes a las mismas. Por otro lado, se está estudiando cómo mejorar el reconocimiento de formas de manos de la lengua de señas con Redes Neuronales Convolucionales. Un problema importante dentro de esa área es el de otorgar invarianza a la rotación para reconocer formas de mano. A partir de ese requerimiento, se han desarrollado análisis sobre la forma en que las redes neuronales convolucionales aprenden la invarianza a la rotación y otras transformaciones afines, no sólo en el dominio de las formas de mano sino en general. Siguiendo con la línea de reconocimiento de patrones en video, se realizó un estudio de diferentes modelos de clasificación de peatones en la vía pública. El objetivo de esta investigación se centró en el análisis de la generalización de los modelos, midiendo cómo se comportaban luego de ser entrenado con un conjunto de datos y ser evaluado con otro. Por último, se está desarrollando un proyecto de I+D+I para identificar diferentes atributos faciales en rostros humanos como emociones y otras características.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Aprendizaje automático y visión por computadora

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de reconocimiento de patrones en imágenes y video, utilizando técnicas de Aprendizaje Automático clásicas, junto con las nuevas Redes Neuronales Convolucionales y Aprendizaje profundo. El trabajo presentado describe diferentes casos de aplicación en visión por computadora. Uno de los principales problemas desarrollados es el reconocimiento de lengua de señas. Este es un caso que presenta diversas aristas a atacar como el reconocimiento del intérprete, la segmentación de manos, la clasificación de diferentes configuraciones y de un gesto dinámico, entre otros problemas. En esta área se llevan a cabo diversas investigaciones. Por un lado, se están desarrollando dos librerías para potenciar la carga, el manejo y procesamiento de bases de datos de lengua de señas, así como de imágenes de formas de mano correspondientes a las mismas. Por otro lado, se está estudiando cómo mejorar el reconocimiento de formas de manos de la lengua de señas con Redes Neuronales Convolucionales. Un problema importante dentro de esa área es el de otorgar invarianza a la rotación para reconocer formas de mano. A partir de ese requerimiento, se han desarrollado análisis sobre la forma en que las redes neuronales convolucionales aprenden la invarianza a la rotación y otras transformaciones afines, no sólo en el dominio de las formas de mano sino en general. Siguiendo con la línea de reconocimiento de patrones en video, se realizó un estudio de diferentes modelos de clasificación de peatones en la vía pública. El objetivo de esta investigación se centró en el análisis de la generalización de los modelos, midiendo cómo se comportaban luego de ser entrenado con un conjunto de datos y ser evaluado con otro. Por último, se está desarrollando un proyecto de I+D+I para identificar diferentes atributos faciales en rostros humanos como emociones y otras características.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Evidence for phenotypic plasticity but not for compensatory horn growth in male Iberian ibex

The description of horn growth patterns is of utmost importance for the sustainable management of wild ungulate populations subjected to intense trophy hunting. This is a topic of renewed interest because horn growth patterns seem to be contingent on region and population. We sampled 2145 male Iberian ibexes (Capra pyrenaica) evenly distributed across the Els Ports de Tortosa i Beseit National Game Reserve, NE Spain. A total of 24,615 annual horn growth segments were measured and used to describe horn growth patterns of male ibexes and to test whether compensatory horn growth occurs in an heterogeneous area. We found that individual heterogeneity explained more than a quarter (27.75%) of the variability in annual segment length and that habitat characteristics foster significant phenotypic differences among male ibexes. Our results corroborate previous studies by demonstrating that compensatory horn growth in male ibexes, as in other members of the tribe Caprini, is inexistent. Our study goes one step further and suggests that compensatory horn growth in male ibexes is neither promoted by cohort effects nor by habitat differences. The absence of compensatory horn growth has important management implications, namely: (i) male ibexes are not able to recover from a bad start, and (ii) the species is prone to evolutionary effects from trophy hunting. We emphasize that the study of just one proxy of horn growth may hamper the current knowledge about compensatory mechanisms in wild ungulates and imperil the development of effective management measures