Urban spatial structure and suburbanisation. The case of the Barcelona Metropolitan

The metropolitan spatial structure displays various patterns, sometimes monocentricity and sometimes multicentricity, which seems much more complicated than the exponential density function used in classic works such as Clark (1961), Muth (1969) or Mills (1973) among others, can effectively represent. It seems that a more flexible density function,such as cubic spline function (Anderson (1982), Zheng (1991), etc.) to describe the density-accessibility relationship is needed. Also, accessibility, the fundamental determinant of density variations, is only partly captured by the inclusion of distance to the city centre as an explanatory variable. Steen (1986) has proposed to correct that miss-especification by including an additional gradient for distance to the nearest transportation axis. In identifying the determinants of urban spatial structure in the context of inter-urban systems, some of the variables proposed by Muth (1969), Mills (1973) and Alperovich (1983) such as city age or population, make no sense in the case of a single urban system. All three criticism to the exponential density function and its determinants apply for the Barcelona Metropolitan Region, a polycentric conurbation structured on well defined transportation axes.Suburbanisation, decentralisation, Barcelona

Characterizing group C*-algebras through their unitary groups: the Abelian case

We study to what extent group C*-algebras are characterized by their unitary groups. A complete characterization of which Abelian group C*-algebras have isomorphic unitary groups is obtained. We compare these results with other unitary-related invariants of C*(Γ), such as the K-theoretic K1(C*(Γ)) and find that C*-algebras of nonisomorphic torsion-free Abelian groups may have isomorphic K1-groups, in sharp contrast with the well-known fact that C*(Γ) (even Γ) is characterized by the topological group structure of its unitary group when Γ is torsion-free and Abelia

Colloidal systems in bone regeneration. Is the size important

Poly lactic-co-glycolic acid (PLGA) is one of the most widely used synthetic polymers for development of delivery systems for drugs and therapeutic biomolecules. Its properties and versatility make it a reference polymer in the manufacturing of nano and microparticles to encapsulate and deliver a wide variety of hydrophobic and hydrophilic molecules, including biomolecules such as proteins or nucleic acids that must be released in a controlled way [1]. Delivery of growth factors such as bone morphogenetic proteins, and specially BMP-2, is an attractive therapeutic strategy for bone tissue engineering. However, their administration is problematic due to their short biological half-lives, localized action and rapid clearance. Consequently, its clinical use requires high doses far exceeding its physiological concentration which implies possible side effects and high costs. These barriers might be overcome by developing new delivery systems which allow a better control of the release rate in order to achieve the desired concentrations in specific site and time [2]. With this aim, in this preliminary study we have synthesized PLGA particles with different diameters, from nano (200 nm) to micro scale (12.5 μm) via double emulsion procedure, in order to study the influence of size in the release profile of lysozyme, which has been selected as an appropriate model for BMP2. A physico-chemical characterization of the particles was done, followed by a complete study on the encapsulation efficiency, cumulative protein release and bioactivity of the released enzyme with and without co-encapsulated bovine serum albumin, a protective biomolecule that can prevent protein instability during emulsification process. Additionally, fluorescently labeled lysozyme was used to study the protein distribution and the influence of particle size on the in vitro cellular uptake.Universidad de Málaga. Campus Internacional de Andalucía Tec

Reconocimiento automático de emociones en la música utilizando aprendizaje máquina

La Inteligencia Artificial, una tecnología muy actual, está respondiendo a necesidades y avances, como sucede en el mundo de la medicina y de la automoción. Existen proyectos y estudios para lograr la detección del cáncer a través del procesamiento de imágenes con el Deep Learning o conseguir llegar a la conducción autónoma de un vehículo. Trasladándonos a algo más cotidiano, junto a estas capacidades, la Inteligencia Artificial está siendo usada por plataformas de música para recomendar música o hacer listas de reproducción de forma automática y personalizada. Con estas evidencias como respaldo, en el presente trabajo se quiere demostrar la facultad de un algoritmo de detectar algo tan subjetivo como son las emociones o sentimientos en la música. Requerirá de un entrenamiento de datos procesados y preparados, y un análisis de las distintas posibilidades de modelos para encontrar el más eficaz. Gracias a la forma que tienen de funcionar los algoritmos de Machine Learning, no serán necesarias miles y miles de canciones para que el algoritmo pueda clasificarlas y relacionarlas con el sentimiento que despierta en las personas,si no que basándose en características comunes que él aprende en el proceso de entrenamiento hará esa clasificación como si de cualquiera de nosotros se tratara, y sabremos que emoción está asociada a un tipo de música. Con el amplio abanico de posibilidades que presentan los modelos de Machine Learning y Deep Learning, se tomarán las Redes Neuronales como centro del trabajo. Serán necesarias varias combinaciones de las mismas y pruebas hasta dar con un modelo óptimo.Artificial Intelligence, a very current technology, is responding to needs and advances, as is happening in the world of medicine and the automotive industry. There are projects and studies to achieve cancer detection through image processing with Deep Learning or to achieve autonomous driving of a vehicle. Moving on to something more everyday, along with these capabilities, Artificial Intelligence is being used by music platforms to recommend music or make playlists in an automatic and personalised way. With this evidence as support, this work aims to demonstrate the ability of an algorithm to detect something as subjective as emotions or feelings in music. This will require a training of processed and prepared data, and an analysis of the different possibilities of models to find the most effective one. Thanks to the functioning of Machine Learning algorithms, thousands and thousands of songs will not be necessary for the algorithm to classify them and relate them to the feelings they arouse in people, but rather, based on common characteristics that it learns in the training process, it will classify them as if it were any of us, and we will know what emotion is associated with a type of music. With the wide range of possibilities presented by Machine Learning and Deep Learning models, Neural Networks will be the focus of the work. Several combinations and tests will be necessary until an optimal model is found.Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de las Tecnologías de Telecomunicació

Diseño de nanopartículas de alta capacidad de adsorción de ligandos: sinergia en la unión de ligando a polielectrolitos de carga opuesta

El uso de fármacos proteicos ha demostrado ser una aproximación terapéutica enormemente exitosa que ha revolucionado el tratamiento de diversas enfermedades, como el cáncer, el VIH y por supuesto, la diabetes. Sin embargo, sigue presentando retos por su baja estabilidad cuando estas biomoléculas se almacenan, a largo plazo, en disolución acuosa. Los fenómenos responsables de esta pérdida de su actividad biológica son tanto físicos (desnaturalización, agregación, adsorción a las superficies del contenedor de almacenamiento, etc.) como químicos (degradación, deaminación, etc.). Además de la pérdida su identidad biológica, los productos finales de los procesos de degradación pueden dar lugar a respuesta inmune cuando son dados al paciente con el consiguiente riesgo para su salud. Todo ello, reduce de forma drástica la utilización generalizada de fármacos proteicos cuyos resultados in vivo han demostrado ser excelente. El presente trabajo presenta una nueva metodología en la síntesis de complejos proteína – nanopartícula que permite regular a discreción la cantidad de proteína por unidad de masa de nanopartícula. Para ello, su utilizan una serie de polimeros cargados (polielectrolitos) para estabilizar la superficie de la nanopartícula (de sílice, SiO2, o magnetita, Fe3O4) y evitar su agregación. El polielectrolito utilizado es de signo opuesto a la proteína que se pretende adsorber. Ajustando las concentraciones relativas de nanopartícula (recubierta de polielectrolito, NP@PE), proteína y polielectrolito libre (en exceso) es posible ajustar la cantidad de biomolécula unida al complejo final. La cantidad de ligando finalmente unido al complejo nanopartícula –polielectrolito, NP@PE, es independiente de la cantidad de nanopartícula (sílice o magnetita) y depende exclusivamente de la relación de concentraciones de proteína y polielectrolito. En otras palabras, la cantidad final de biomolécula adsorbida por unidad de masa de nanopartícula aumenta linealmente con la cantidad de polielectrolito en exceso utilizado en la síntesis. Las implicaciones de los resultados presentados en este Trabajo Fin de Máster en los procesos de transporte o captura de ligandos, así como en el almacenamiento de biomoléculas a largo plazo son evidentes. Por un lado, se pueden desarrollar estrategias que aumentan la eficiencia de las nanopartículas en procesos como el transporte de fármacos o la eliminación de contaminantes en aguas continentales y marinas. Por otro, la individualización de las moléculas de ligando una vez adsorbidas al recubrimiento de las nanopartículas minimiza la posibilidad del establecimiento de interacciones intermoleculares que son, en muchos casos, causantes de la desnaturalización de proteínas en procesos multimoleculares (agregación fibrilación, etc.)

Regresión logística: estudio de la probabilidad de tener un salario elevado

Treballs Finals de Grau de Matemàtiques, Facultat de Matemàtiques, Universitat de Barcelona, Any: 2023, Director: Esther Vayá i Josep Vives i Santa Eulàlia[en] Logistic models have a crucial role in data analysis and decision-making across diverse fields. They enable the modeling and prediction of binary events, making them valuable in areas such as medicine, psychology, marketing, and social sciences. This study aims to understand the mathematical theory behind logistic models and apply this knowledge to construct a practical model for predicting high income among university graduates. By combining theoretical exploration and practical implementation using R programming, we analyze relevant data from the National Institute of Statistics and evaluate the model’s predictive capabilities. The study’s methodology provides a comprehensive and insightful perspective, contributing to a better understanding of the factors influencing the likelihood of attaining a high salary