Time series genome-centric analysis unveils bacterial response to operational disturbance in activated sludge

Understanding ecosystem response to disturbances and identifying the most critical traits for the maintenance of ecosystem functioning are important goals for microbial community ecology. In this study, we used 16S rRNA amplicon sequencing and metagenomics to investigate the assembly of bacterial populations in a full-scale municipal activated sludge wastewater treatment plant over a period of 3 years, including a 9-month period of disturbance characterized by short-term plant shutdowns. Following the reconstruction of 173 metagenome-assembled genomes, we assessed the functional potential, the number of rRNA gene operons, and the in situ growth rate of microorganisms present throughout the time series. Operational disturbances caused a significant decrease in bacteria with a single copy of the rRNA (rrn) operon. Despite moderate differences in resource availability, replication rates were distributed uniformly throughout time, with no differences between disturbed and stable periods. We suggest that the length of the growth lag phase, rather than the growth rate, is the primary driver of selection under disturbed conditions. Thus, the system could maintain its function in the face of disturbance by recruiting bacteria with the capacity to rapidly resume growth under unsteady operating conditions.Fil: Pérez, María Victoria. Agua y Saneamientos Argentinos S.a.; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Genética y Biología Molecular "Dr. Héctor N. Torres"; ArgentinaFil: Guerrero, Leandro Demián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Genética y Biología Molecular "Dr. Héctor N. Torres"; ArgentinaFil: Orellana, Esteban. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Genética y Biología Molecular "Dr. Héctor N. Torres"; ArgentinaFil: Figuerola, Eva Lucia Margarita. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Genética y Biología Molecular "Dr. Héctor N. Torres"; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Fisiología, Biología Molecular y Celular; ArgentinaFil: Erijman, Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Genética y Biología Molecular "Dr. Héctor N. Torres"; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Fisiología, Biología Molecular y Celular; Argentin

Nanobiomateriales

En la última década, el desarrollo de biomateriales ha entrado en la era de la nanotecnología. La interfaz entre los biomateriales y la nanotecnología ha creado enormes oportunidades para mejorar la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades. Nanobiomateriales, es un nuevo término que describe y engloba todos aquellos biomateriales desarrollados con al menos una dimensión en la escala nanométrica, que proporcionan no sólo materiales extraordinarios con estructuras y propiedades únicas, sino que también proporcionan los conocimientos y principios sin precedentes hacia la comprensión de la biología, la medicina y la ciencia de materiales

Uso de la musicoterapia como medio alternativo para controlar la ansiedad en pacientes que se realizan tratamiento de endodoncia en la clínica Odontológica UNAN-MANAGUA durante el segundo semestre del año 2014

El propósito de esta investigación-acción es aplicar música para reducir la ansiedad y nervios en pacientes que son atendidos en la clínica de la UNAN Managua. Para ello trabajamos en grupo, hicimos un diagnóstico previo donde pudimos observar cómo funcionaba la clínica, cuáles eran sus horarios, que tipo de tratamientos se hacían, como se les trataba a los pacientes. Para recolección de datos empleamos entrevistas, medios de grabación y se tomaron fotografías. A partir del diagnóstico se planeó como íbamos a trabajar para aplicar la musicoterapia, a que pacientes que se iban a seleccionar y los días que íbamos a realizar el estudio con el permiso del encargado de las prácticas de los estudiantes de odontología. La investigación se llevó a cabo durante cuatro sesiones planificadas previamente donde se usó en las primeras dos sesiones audífonos y usó música variada. La atención fue individual y los pacientes que se seleccionaban eran casos donde su tratamiento era bien traumático. Al finalizar se les hacia una entrevista y se grababa audio sobre la información que se recolectaba. En las otras dos sesiones debido al tiempo con el contábamos y a que se veía que se avanzaba muy lento, se planeó la terapia grupal, para esto se usó un amplificador con parlante integrado, un reproductor donde se había seleccionado cuidadosamente un repertorio de música clásica ya que es neutral ya que no trata temas polémicos como la religión. Se entrevistaron a practicantes y a pacientes y se grababa audio sobre lo que ocurría es decir las experiencias que vivían los pacientes Después de esto se procedió a analizar toda la información que se había recopilado durante la aplicación de la investigación en las que pudimos comprobar el aporte positivo que puede tener la música durante una intervención quirúrgic

El Cerquillo (Cerro de Andévalo, Huelva) y la producción metalúrgica prerromana en el suroeste Ibérico

En este trabajo se dan a conocer los resultados analíticos de las escorias metalúrgicas del asentamiento prerromano de El Cerquillo (Cerro de Andévalo, Huelva), que demuestran la producción de plata, cobre y hierro por el laboreo de minerales complejos de los depósitos de piritas de Suroeste Ibérico, y la continuidad de las técnicas metalúrgicas de la Edad del Bronce.__________________________________In this work it give the results of the analytical study of the preromans slags from El Cerquillo (Cerro de Andévalo, Huelva, SW Spain), that demonstrates the silver, copper and iron production by the exploitation of complex ore at the pyrite deposites of the Iberian Southwest, and the metallurgiques techniques continuity of the Bronze Age

Predicción del rendimiento académico universitario mediante mecanismos de aprendizaje automático y métodos supervisados

Context:  In the education sector, variables have been identified which considerably affect students’ academic performance. In the last decade, research has been carried out from various fields such as psychology, statistics, and data analytics in order to predict academic performance. Method: Data analytics, especially through Machine Learning tools, allows predicting academic performance using supervised learning algorithms based on academic, demographic, and sociodemographic variables. In this work, the most influential variables in the course of students’ academic life are selected through wrapping, embedded, filter, and assembler methods, as well as the most important characteristics semester by semester using Machine Learning algorithms (Decision Trees, KNN, SVC, Naive Bayes, LDA), which were implemented using the Python language. Results: The results of the study show that the KNN is the model that best predicts academic performance for each of the semesters, followed by Decision Trees, with precision values that oscillate around 80 and 78,5% in some semesters. Conclusions: Regarding the variables, it cannot be said that a student’s per-semester academic average necessarily influences the prediction of academic performance for the next semester. The analysis of these results indicates that the prediction of academic performance using Machine Learning tools is a promising approach that can help improve students’ academic life allow institutions and teachers to take actions that contribute to the teaching-learning process.considerablemente en el rendimiento académico de los estudiantes. En la última década se han llevado a cabo investigaciones desde diversos campos como la psicología, la estadística y el análisis de datos con el fin de predecir el rendimiento académico. Método: La analítica de datos, especialmente a través de herramientas de Machine Learning, permite predecir el rendimiento académico utilizando algoritmos de aprendizaje supervisado basados ​​en variables académicas, demográficas y sociodemográficas. En este trabajo se seleccionan las variables más influyentes en el transcurso de la vida académica de los estudiantes mediante métodos de filtro, embebidos, y de ensamble, así como las características más importantes semestre a semestre utilizando algoritmos de Machine Learning (árbol de decisión, KNN, SVC, Naive Bayes, LDA), implementados en el lenguaje Python. Resultados: Los resultados del estudio muestran que el KNN es el modelo que mejor predice el rendimiento académico para cada uno de los semestres, seguido de los árboles de decisión, con valores de precisión que oscilan alrededor del 80 y 78,5 % en algunos semestres. Conclusiones: Con respecto a las variables, no se puede decir que el promedio académico semestral de un estudiante influya necesariamente en la predicción del rendimiento académico del siguiente semestre. El análisis de estos resultados indica que la predicción del rendimiento académico utilizando herramientas de Machine Learning es un enfoque promisorio que puede ayudar a mejorar la vida académica de los estudiantes y permitir a las instituciones y a los docentes adoptar acciones que ayuden al proceso de enseñanza-aprendizaje