Electroluminescence transients and correlation with steady-state solar output in solution-prepared CH3NH3PbI3 perovskite solar cells using different contact materials

Electroluminescence (EL) transients of solution-prepared CH3NH3PbI3 perovskite solar cells were recorded under different biasing voltage conditions. The EL transients are reversible and show a sharp increase and a peak in the range of 1 s to 10 s, while after the peak the signal decays in 30 s to 60 s. The possible origins of the different features are discussed, pointing to a shift in the region of dominating recombination during biasing, governing the EL increase, and the creation of ion migration-induced non-radiative recombination centers during the EL decrease. Moreover, when ramping up the polarization voltage, the EL transients shorten, suggesting an acceleration of the microscopic mechanism with increasing electric fields. Cells prepared with compact instead of mesoporous TiO2 electron contact show faster dynamics, highlighting the link between dynamics and interface properties. Furthermore, experiments using cells with different hole contacts show that the observed behavior and the duration of the transient is similar in cells using Spiro-OmeTAD and copper phatlocyanine (CuPc). When considering the steady-state EL, the open circuit voltage under solar operation correlates with EL across samples with different HTL materials. A non-monotonous behavior is also observed in temperature-dependent EL transients, where maxima in EL as well as in time to the peak are observed around 30 °C, which is close to the temperature of crystalline phase change from tetragonal to cubic phase known in CH3NH3PbI3 at 37 °C.Fil: Córdoba, Matías Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos, Biotecnología y Energías Alternativas. Universidad Nacional del Comahue. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos, Biotecnología y Energías Alternativas; ArgentinaFil: Herrera Martinez, Walter Oswaldo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología - Nodo Constituyentes | Comisión Nacional de Energía Atómica. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología - Nodo Constituyentes; Argentina. Comision Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia Física (CAC). Grupo Energía Solar; ArgentinaFil: Koffman Frischknecht, Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos, Biotecnología y Energías Alternativas. Universidad Nacional del Comahue. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos, Biotecnología y Energías Alternativas; ArgentinaFil: Correa Guerrero, Natalia Belén. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología - Nodo Constituyentes | Comisión Nacional de Energía Atómica. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología - Nodo Constituyentes; Argentina. Comision Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia Física (CAC). Grupo Energía Solar; ArgentinaFil: Perez, Maria Dolores. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología - Nodo Constituyentes | Comisión Nacional de Energía Atómica. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología - Nodo Constituyentes; Argentina. Comision Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Investigación y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia Física (CAC). Grupo Energía Solar; ArgentinaFil: Taretto, Kurt Rodolfo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos, Biotecnología y Energías Alternativas. Universidad Nacional del Comahue. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos, Biotecnología y Energías Alternativas; Argentin

Hybrid Formulations of Liposomes and Bioadhesive Polymers Improve the Hypotensive Effect of the Melatonin Analogue 5-MCA-NAT in Rabbit Eyes

For the treatment of chronic ocular diseases such as glaucoma, continuous instillations of eye drops are needed. However, frequent administrations of hypotensive topical formulations can produce adverse ocular surface effects due to the active substance or other components of the formulation, such as preservatives or other excipients. Thus the development of unpreserved formulations that are well tolerated after frequent instillations is an important challenge to improve ophthalmic chronic topical therapies. Furthermore, several components can improve the properties of the formulation in terms of efficacy. In order to achieve the mentioned objectives, we have developed formulations of liposomes (150–200 nm) containing components similar to those in the tear film and loaded with the hypotensive melatonin analog 5-methoxycarbonylamino-N-acetyltryptamine (5-MCA-NAT, 100 µM). These formulations were combined with mucoadhesive (sodium hyaluronate or carboxymethylcellulose) or amphiphilic block thermosensitive (poloxamer) polymers to prolong the hypotensive efficacy of the drug. In rabbit eyes, the decrease of intraocular pressure with 5-MCA-NAT-loaded liposomes that were dispersed with 0.2% sodium hyaluronate, 39.1±2.2%, was remarkably higher compared to other liposomes formulated without or with other bioadhesive polymers, and the effect lasted more than 8 hours. According to the results obtained in the present work, these technological strategies could provide an improved modality for delivering therapeutic agents in patients with glaucoma.Fil: Quinteros, Daniela Alejandra. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Departamento de Farmacia; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Vicario de la Torre, Marta. Universidad Complutense de Madrid; EspañaFil: Andrés Guerrero, Vanessa. Universidad Complutense de Madrid; EspañaFil: Palma, Santiago Daniel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Departamento de Farmacia; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Allemandi, Daniel Alberto. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Departamento de Farmacia; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Herrero Vanrell, Rocío. Universidad Complutense de Madrid; EspañaFil: Molina Martinez, Irene T.. Universidad Complutense de Madrid; Españ

In silico Analyses of Immune System Protein Interactome Network, Single-Cell RNA Sequencing of Human Tissues, and Artificial Neural Networks Reveal Potential Therapeutic Targets for Drug Repurposing Against COVID-19

Background: There is pressing urgency to identify therapeutic targets and drugs that allow treating COVID-19 patients effectively.Methods: We performed in silico analyses of immune system protein interactome network, single-cell RNA sequencing of human tissues, and artificial neural networks to reveal potential therapeutic targets for drug repurposing against COVID-19.Results: We screened 1,584 high-confidence immune system proteins in ACE2 and TMPRSS2 co-expressing cells, finding 25 potential therapeutic targets significantly overexpressed in nasal goblet secretory cells, lung type II pneumocytes, and ileal absorptive enterocytes of patients with several immunopathologies. Then, we performed fully connected deep neural networks to find the best multitask classification model to predict the activity of 10,672 drugs, obtaining several approved drugs, compounds under investigation, and experimental compounds with the highest area under the receiver operating characteristics.Conclusion: After being effectively analyzed in clinical trials, these drugs can be considered for treatment of severe COVID-19 patients. Scripts can be downloaded at

Learning analytics en Farmacia siguiendo el "rastro" de estudiantes de Tecnología Farmacéutica: primera experiencia para indagar en su potencial transformador, relacionado con el aprendizaje personalizado y adaptativo a una generación Y-Z

El presente proyecto es consecuencia de la asistencia a las Jornadas organizadas por la UCM “Las TIC en la Enseñanza II: Innovación en el Aula”. Se generaron muchas inquietudes y muchas ideas. De todas ellas, el grupo de innovación docente consolidado, que plantea el presente proyecto, ha decidido explotar las herramientas (Logs, etc.) que la UCM pone a nuestra disposición, como María Vela indicó en su presentación, para aplicar por primera vez “Learning Analytics” y “sacar partido al rastro de nuestros estudiantes” de Farmacia, en concreto, de la asignatura Tecnología Farmacéutica. La selección de este tema está en línea con la iniciativa europea 2020 en cuanto al uso de Learning analytics para mejorar e innovar el aprendizaje y la enseñanza. La tecnología educativa ha dado lugar a la aparición de rastros o huellas digitales -y a su registro- que permiten tener datos cuya medida, análisis y estudio posterior pueden ser de utilidad para obtener conclusiones prácticas. Learning Analytics –LA- o analítica de aprendizaje es una herramienta novedosa - relacionada con el análisis de redes sociales (SNA) y el Big Data- que mediante el registro y estudio crítico de determinados indicadores discentes y docentes, contribuye a la personalización y adaptación del aprendizaje así como coopera en la planificación educativa con el objetivo de mejorar el desarrollo competencial y la significatividad de lo aprendido (Gutiérrez-Priego, 2015; García-Peñalvo, 2014). Es una primera experiencia de la que se esperan tener resultados preliminares que sirvan de base para seguir trabajando en este ámbito e indagar en el potencial transformador que se le atribuye, relacionado con el aprendizaje personalizado y adaptativo a una generación Y-Z que se caracteriza por ser nativos digitales, estar abiertos a los cambios, vivir el presente, buscar soluciones rápidas a los problemas que les surgen, estar siempre conectados y preferir sobretodo lo visual antes que el contenido denso. Estas nuevas generaciones necesitan aprender de otra manera: quieren trabajar de modo diferente en el aula, saber cómo extraer conocimiento relevante de la información que nos rodea, aprender de manera colaborativa, potenciar determinadas competencias y desarrollar nuevas habilidades (Postgrado en Digital Learning y Experiencias de Aprendizaje Emergente IL3-UB 2019). Para ello, es fundamental establecer tres aspectos clave: • qué variables se van a medir. • cómo se medirán, esto es, la identificación de criterios e indicadores mensurables así como la selección de herramientas y procedimientos de análisis, • cuál será la interpretación, aspecto en el que además del propio estudio estadístico va a ser muy significativa la experiencia y el bagaje (know-how) del analista (docente/instructor). Estos aspectos están vinculados a varios grupos específicos de estudiantes: los grupos de Tecnología Farmacéutica impartidos por los docentes del equipo. En distintos trabajos/publicaciones se ha presentado a LA como un instrumento relacionado con el aprendizaje continuo en continua transformación. Se puede deducir que en un aprendizaje –tanto virtual como presencial e híbrido- con carácter práctico como el que se desarrolla en Tecnología Farmacéutica, que busca ser proactivo, colaborativo e interactivo, la recopilación y el análisis crítico de datos (cuantitativo y cualitativo) puede resultar fundamental como ya se extrae de las decisiones estratégicas empresariales a través del BI (Business Intelligence). Además, se pretende aplicar Learning Analytics para identificar a los alumnos que necesitan apoyo adicional. Aunque generalmente se busca brindar apoyo a todos los alumnos, identificar aquellos con más necesidades suele ser difícil: a menudo, no son los alumnos que pasan al frente y preguntan. Al tener en cuenta la trayectoria académica, la participación online y el desempeño académico, Learning Analytics puede ayudar a identificar a los alumnos que probablemente necesiten más apoyo y a hacerlo con suficiente anticipación en sus estudios de modo que las intervenciones puedan obtener el máximo beneficio. Este proyecto pretende ser una continuidad a los llevados a cabo en convocatorias anteriores (conv. 2014: nº 175, conv. 2015 nº 349, conv. 2016: nº 215, conv. 2017: nº 244, conv 2018: nº 252). De forma que no se generan nuevos contenidos, sino que, para avanzar un poco más allá en el escenario de aprendizaje, se pretende poner en práctica las metodologías y habilidades definidas y desarrolladas en dichos proyectos de Innovación Docente como gamificación, un paquete de vídeos sobre contenidos prácticos de la asignatura que facilitan el aprendizaje en modelos de aprendizaje inverso en el laboratorio, materiales para el desarrollo de competencias transversales (herramientas informáticas, bases de datos, gestión de residuos generados en el laboratorio de prácticas), herramientas de evaluación y autoevaluación mediante exámenes test, materiales para el aprendizaje autónomo del alumno, siempre en el entorno de la docencia-aprendizaje de la Tecnología Farmacéutica. Para ello, se plantea la aplicación de Learning analyticis a partir de la construcción de un modelo de análisis de los datos que facilita la plataforma Moodle, teniendo en cuenta las distintas interacciones entre el docente, el estudiante y la materia desarrollada, de forma que esta información pueda transformarse en conocimiento y su comprensión pueda ayudar a la mejora de la práctica docente de profesores (Hernández Estrada, 2016). ¿Nos animamos a aprovechar los beneficios de Learning Analytics

Computational Approaches to Explainable Artificial Intelligence:Advances in Theory, Applications and Trends

Deep Learning (DL), a groundbreaking branch of Machine Learning (ML), has emerged as a driving force in both theoretical and applied Artificial Intelligence (AI). DL algorithms, rooted in complex and non-linear artificial neural systems, excel at extracting high-level features from data. DL has demonstrated human-level performance in real-world tasks, including clinical diagnostics, and has unlocked solutions to previously intractable problems in virtual agent design, robotics, genomics, neuroimaging, computer vision, and industrial automation. In this paper, the most relevant advances from the last few years in Artificial Intelligence (AI) and several applications to neuroscience, neuroimaging, computer vision, and robotics are presented, reviewed and discussed. In this way, we summarize the state-of-the-art in AI methods, models and applications within a collection of works presented at the 9 International Conference on the Interplay between Natural and Artificial Computation (IWINAC). The works presented in this paper are excellent examples of new scientific discoveries made in laboratories that have successfully transitioned to real-life applications

CIBERER : Spanish national network for research on rare diseases: A highly productive collaborative initiative

Altres ajuts: Instituto de Salud Carlos III (ISCIII); Ministerio de Ciencia e Innovación.CIBER (Center for Biomedical Network Research; Centro de Investigación Biomédica En Red) is a public national consortium created in 2006 under the umbrella of the Spanish National Institute of Health Carlos III (ISCIII). This innovative research structure comprises 11 different specific areas dedicated to the main public health priorities in the National Health System. CIBERER, the thematic area of CIBER focused on rare diseases (RDs) currently consists of 75 research groups belonging to universities, research centers, and hospitals of the entire country. CIBERER's mission is to be a center prioritizing and favoring collaboration and cooperation between biomedical and clinical research groups, with special emphasis on the aspects of genetic, molecular, biochemical, and cellular research of RDs. This research is the basis for providing new tools for the diagnosis and therapy of low-prevalence diseases, in line with the International Rare Diseases Research Consortium (IRDiRC) objectives, thus favoring translational research between the scientific environment of the laboratory and the clinical setting of health centers. In this article, we intend to review CIBERER's 15-year journey and summarize the main results obtained in terms of internationalization, scientific production, contributions toward the discovery of new therapies and novel genes associated to diseases, cooperation with patients' associations and many other topics related to RD research

Measurement of the top quark forward-backward production asymmetry and the anomalous chromoelectric and chromomagnetic moments in pp collisions at √s = 13 TeV

Abstract The parton-level top quark (t) forward-backward asymmetry and the anomalous chromoelectric (d̂ t) and chromomagnetic (μ̂ t) moments have been measured using LHC pp collisions at a center-of-mass energy of 13 TeV, collected in the CMS detector in a data sample corresponding to an integrated luminosity of 35.9 fb−1. The linearized variable AFB(1) is used to approximate the asymmetry. Candidate t t ¯ events decaying to a muon or electron and jets in final states with low and high Lorentz boosts are selected and reconstructed using a fit of the kinematic distributions of the decay products to those expected for t t ¯ final states. The values found for the parameters are AFB(1)=0.048−0.087+0.095(stat)−0.029+0.020(syst),μ̂t=−0.024−0.009+0.013(stat)−0.011+0.016(syst), and a limit is placed on the magnitude of | d̂ t| < 0.03 at 95% confidence level. [Figure not available: see fulltext.

MUSiC : a model-unspecific search for new physics in proton-proton collisions at root s=13TeV

Results of the Model Unspecific Search in CMS (MUSiC), using proton-proton collision data recorded at the LHC at a centre-of-mass energy of 13 TeV, corresponding to an integrated luminosity of 35.9 fb(-1), are presented. The MUSiC analysis searches for anomalies that could be signatures of physics beyond the standard model. The analysis is based on the comparison of observed data with the standard model prediction, as determined from simulation, in several hundred final states and multiple kinematic distributions. Events containing at least one electron or muon are classified based on their final state topology, and an automated search algorithm surveys the observed data for deviations from the prediction. The sensitivity of the search is validated using multiple methods. No significant deviations from the predictions have been observed. For a wide range of final state topologies, agreement is found between the data and the standard model simulation. This analysis complements dedicated search analyses by significantly expanding the range of final states covered using a model independent approach with the largest data set to date to probe phase space regions beyond the reach of previous general searches.Peer reviewe

Search for new particles in events with energetic jets and large missing transverse momentum in proton-proton collisions at root s=13 TeV

A search is presented for new particles produced at the LHC in proton-proton collisions at root s = 13 TeV, using events with energetic jets and large missing transverse momentum. The analysis is based on a data sample corresponding to an integrated luminosity of 101 fb(-1), collected in 2017-2018 with the CMS detector. Machine learning techniques are used to define separate categories for events with narrow jets from initial-state radiation and events with large-radius jets consistent with a hadronic decay of a W or Z boson. A statistical combination is made with an earlier search based on a data sample of 36 fb(-1), collected in 2016. No significant excess of events is observed with respect to the standard model background expectation determined from control samples in data. The results are interpreted in terms of limits on the branching fraction of an invisible decay of the Higgs boson, as well as constraints on simplified models of dark matter, on first-generation scalar leptoquarks decaying to quarks and neutrinos, and on models with large extra dimensions. Several of the new limits, specifically for spin-1 dark matter mediators, pseudoscalar mediators, colored mediators, and leptoquarks, are the most restrictive to date.Peer reviewe

Measurement of prompt open-charm production cross sections in proton-proton collisions at root s=13 TeV

The production cross sections for prompt open-charm mesons in proton-proton collisions at a center-of-mass energy of 13TeV are reported. The measurement is performed using a data sample collected by the CMS experiment corresponding to an integrated luminosity of 29 nb(-1). The differential production cross sections of the D*(+/-), D-+/-, and D-0 ((D) over bar (0)) mesons are presented in ranges of transverse momentum and pseudorapidity 4 < p(T) < 100 GeV and vertical bar eta vertical bar < 2.1, respectively. The results are compared to several theoretical calculations and to previous measurements.Peer reviewe