Direct Metal Laser Fabrication of Cu Slabs from Powder Precursor: Surface Depth of Melt and Furnace Temperature Issues

A DMLF processing unit based on a raster-scanned 80 W CO2 laser beam has been developed to process single layers of metallic powder precursor. The process chamber provides atmosphere control (high vacuum and inert gas refill) besides temperature elevation up to 700 o C. In this work, copper powder precursor is confined inside a refractory steel mask surrounded by an aluminum oxide jacket that acts as insulator. The powder layers can have thicknesses of 0,5 and 1 mm. An infrared pyrometer measures in real time the temperature at one location in the surface of the powder bed. Scan speed, scan step, and furnace temperature have been varied to find combinations of such parameters that render surface melting and maximum densification. Partially melted samples were produced and their mass density was measured. Micro-hardness and surface roughness were also measured along the resolidified surface, the first rendering an average of 80,6 HV compared to the 90-105 HV of oxygen free copper, while the second resulting in an 8 μm Ra value. Maximum melt of depth achieved is ~0,15 mm followed by a sintered layer.Mechanical Engineerin

Caracterización de integrones y casetes de resistencia a antimicrobianos y amino cuaternarios en cepas de Salmonella aisladas en el Estado de México

Salmonella spp, is a public and animal health problem, due to the emergence of multiresistant strains to antimicrobials, this multiresistance has been related to resistance genes that are found in the bacterial chromosome or related with plasmids, transposons and recently to integrons resistance; therefore, the first objective of the study was to determine the phenotypic and genotypic resistance to antibiotics of Salmonella spp. isolated from bovine animals carcasses sacrificed in slaughterhouses of the Center-North of Mexico State. The presence of PSE-1, tetG, qnrS, FloR, STR genes was determined. The isolates which identified these genes showed resistance to ampicillin, tetracycline, nalidixic acid, Florfenicol and streptomycin; however, some isolates that presented the resistance genes, did not express phenotypic resistance, this result was associated mainly to the fact that some genes do not contain a promoter in their coding region, which prevents its phenotypic expression; therefore, the second objective of this work was to characterize the class 1 integron of resistance in Salmonella spp. isolates of beef, sheep and poultry carcasses. The class 1 integron is composed of two conserved regions and a variable region where there are various resistance genes called genes cassette. The region 3'CS is composed of qacEΔ1 and sul1 genes, these genes confer resistance to quaternary amino compounds and sulfonamides respectively; however, variants have been identified for this region. We analyzed 77 isolates of Salmonella spp. obtained from pigs, poultry and cattle from slaughterhouses of the State of Mexico, Mexico. Forty percent of the isolates belonged to the class 1 integron, where the majority of these isolates showed “Caracterización de integrones y casetes de resistencia a antimicrobianos y amino cuaternario en cepas de Salmonella aisladas en el Estado de México” M en C. Jorge Antonio Varela Guerrero vi multidrug resistance to antibiotics such as streptomycin, ampicillin, tetracycline, gentamicin, chloramphenicol and trimethoprim-sulfamethoxazole. The cassette genes that were found, were dfrA17, dfrA12 of resistance to trimethoprim and genes aaA1, aaA2 and aaA5 of resistance to streptomycin. In the class 1 integron distal portion, we identified qacEΔ1/sul1; however, deletions in one or both of them was observed, the same as an unusual distal region composed of qacH and sul1 genes which confer the same resistance of qacEΔ1 and sul1 genes; but, with different origin that has not yet been explained. The different genotypic structures found in the present study indicate that the evolution of bacteria and their genetic and phenotypic adaptation to survive are factors that help the emergence of variants in the integrons, which could cause the antimicrobial therapy and disinfection does not have the expected results, by which increase the concern in global public health

Attosecond x - ray transient dynamics

En col·laboració amb la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB), la Universitat de Barcelona (UB) i l’Institut de Ciències Fotòniques (ICFO

Clinical microbiology with multi-view deep probabilistic models

Clinical microbiology is one of the critical topics of this century. Identification and discrimination of microorganisms is considered a global public health threat by the main international health organisations, such as World Health Organisation (WHO) or the European Centre for Disease Prevention and Control (ECDC). Rapid spread, high morbidity and mortality, as well as the economic burden associated with their treatment and control are the main causes of their impact. Discrimination of microorganisms is crucial for clinical applications, for instance, Clostridium difficile (C. diff ) increases the mortality and morbidity of healthcare-related infections. Furthermore, in the past two decades, other bacteria, including Klebsiella pneumoniae (K. pneumonia), have demonstrated a significant propensity to acquire antibiotic resistance mechanisms. Consequently, the use of an ineffective antibiotic may result in mortality. Machine Learning (ML) has the potential to be applied in the clinical microbiology field to automatise current methodologies and provide more efficient guided personalised treatments. However, microbiological data are challenging to exploit owing to the presence of a heterogeneous mix of data types, such as real-valued high-dimensional data, categorical indicators, multilabel epidemiological data, binary targets, or even time-series data representations. This problem, which in the field of ML is known as multi-view or multi-modal representation learning, has been studied in other application fields such as mental health monitoring or haematology. Multi-view learning combines different modalities or views representing the same data to extract richer insights and improve understanding. Each modality or view corresponds to a distinct encoding mechanism for the data, and this dissertation specifically addresses the issue of heterogeneity across multiple views. In the probabilistic ML field, the exploitation of multi-view learning is also known as Bayesian Factor Analysis (FA). Current solutions face limitations when handling high-dimensional data and non-linear associations. Recent research proposes deep probabilistic methods to learn hierarchical representations of the data, which can capture intricate non-linear relationships between features. However, some Deep Learning (DL) techniques rely on complicated representations, which can hinder the interpretation of the outcomes. In addition, some inference methods used in DL approaches can be computationally burdensome, which can hinder their practical application in real-world situations. Therefore, there is a demand for more interpretable, explainable, and computationally efficient techniques for highdimensional data. By combining multiple views representing the same information, such as genomic, proteomic, and epidemiologic data, multi-modal representation learning could provide a better understanding of the microbial world. Hence, in this dissertation, the development of two deep probabilistic models, that can handle current limitations in state-of-the-art of clinical microbiology, are proposed. Moreover, both models are also tested in two real scenarios regarding antibiotic resistance prediction in K. pneumoniae and automatic ribotyping of C. diff in collaboration with the Instituto de Investigación Sanitaria Gregorio Marañón (IISGM) and the Instituto Ramón y Cajal de Investigación Sanitaria (IRyCIS). The first presented algorithm is the Kernelised Sparse Semi-supervised Heterogeneous Interbattery Bayesian Analysis (SSHIBA). This algorithm uses a kernelised formulation to handle non-linear data relationships while providing compact representations through the automatic selection of relevant vectors. Additionally, it uses an Automatic Relevance Determination (ARD) over the kernel to determine the input feature relevance functionality. Then, it is tailored and applied to the microbiological laboratories of the IISGM and IRyCIS to predict antibiotic resistance in K. pneumoniae. To do so, specific kernels that handle Matrix-Assisted Laser Desorption Ionization (MALDI)-Time-Of-Flight (TOF) mass spectrometry of bacteria are used. Moreover, by exploiting the multi-modal learning between the spectra and epidemiological information, it outperforms other state-of-the-art algorithms. Presented results demonstrate the importance of heterogeneous models that can analyse epidemiological information and can automatically be adjusted for different data distributions. The implementation of this method in microbiological laboratories could significantly reduce the time required to obtain resistance results in 24-72 hours and, moreover, improve patient outcomes. The second algorithm is a hierarchical Variational AutoEncoder (VAE) for heterogeneous data using an explainable FA latent space, called FA-VAE. The FA-VAE model is built on the foundation of the successful KSSHIBA approach for dealing with semi-supervised heterogeneous multi-view problems. This approach further expands the range of data domains it can handle. With the ability to work with a wide range of data types, including multilabel, continuous, binary, categorical, and even image data, the FA-VAE model offers a versatile and powerful solution for real-world data sets, depending on the VAE architecture. Additionally, this model is adapted and used in the microbiological laboratory of IISGM, resulting in an innovative technique for automatic ribotyping of C. diff, using MALDI-TOF data. To the best of our knowledge, this is the first demonstration of using any kind of ML for C. diff ribotyping. Experiments have been conducted on strains of Hospital General Universitario Gregorio Marañón (HGUGM) to evaluate the viability of the proposed approach. The results have demonstrated high accuracy rates where KSSHIBA even achieved perfect accuracy in the first data collection. These models have also been tested in a real-life outbreak scenario at the HGUGM, where successful classification of all outbreak samples has been achieved by FAVAE. The presented results have not only shown high accuracy in predicting each strain’s ribotype but also revealed an explainable latent space. Furthermore, traditional ribotyping methods, which rely on PCR, required 7 days while FA-VAE has predicted equal results on the same day. This improvement has significantly reduced the time response by helping in the decision-making of isolating patients with hyper-virulent ribotypes of C. diff on the same day of infection. The promising results, obtained in a real outbreak, have provided a solid foundation for further advancements in the field. This study has been a crucial stepping stone towards realising the full potential of MALDI-TOF for bacterial ribotyping and advancing our ability to tackle bacterial outbreaks. In conclusion, this doctoral thesis has significantly contributed to the field of Bayesian FA by addressing its drawbacks in handling various data types through the creation of novel models, namely KSSHIBA and FA-VAE. Additionally, a comprehensive analysis of the limitations of automating laboratory procedures in the microbiology field has been carried out. The shown effectiveness of the newly developed models has been demonstrated through their successful implementation in critical problems, such as predicting antibiotic resistance and automating ribotyping. As a result, KSSHIBA and FA-VAE, both in terms of their technical and practical contributions, signify noteworthy progress both in the clinical and the Bayesian statistics fields. This dissertation opens up possibilities for future advancements in automating microbiological laboratories.La microbiología clínica es uno de los temas críticos de este siglo. La identificación y discriminación de microorganismos se considera una amenaza mundial para la salud pública por parte de las principales organizaciones internacionales de salud, como la Organización Mundial de la Salud (OMS) o el Centro Europeo para la Prevención y Control de Enfermedades (ECDC). La rápida propagación, alta morbilidad y mortalidad, así como la carga económica asociada con su tratamiento y control, son las principales causas de su impacto. La discriminación de microorganismos es crucial para aplicaciones clínicas, como el caso de Clostridium difficile (C. diff ), el cual aumenta la mortalidad y morbilidad de las infecciones relacionadas con la atención médica. Además, en las últimas dos décadas, otros tipos de bacterias, incluyendo Klebsiella pneumoniae (K. pneumonia), han demostrado una propensión significativa a adquirir mecanismos de resistencia a los antibióticos. En consecuencia, el uso de un antibiótico ineficaz puede resultar en un aumento de la mortalidad. El aprendizaje automático (ML) tiene el potencial de ser aplicado en el campo de la microbiología clínica para automatizar las metodologías actuales y proporcionar tratamientos personalizados más eficientes y guiados. Sin embargo, los datos microbiológicos son difíciles de explotar debido a la presencia de una mezcla heterogénea de tipos de datos, tales como datos reales de alta dimensionalidad, indicadores categóricos, datos epidemiológicos multietiqueta, objetivos binarios o incluso series temporales. Este problema, conocido en el campo del aprendizaje automático (ML) como aprendizaje multimodal o multivista, ha sido estudiado en otras áreas de aplicación, como en el monitoreo de la salud mental o la hematología. El aprendizaje multivista combina diferentes modalidades o vistas que representan los mismos datos para extraer conocimientos más ricos y mejorar la comprensión. Cada vista corresponde a un mecanismo de codificación distinto para los datos, y esta tesis aborda particularmente el problema de la heterogeneidad multivista. En el campo del aprendizaje automático probabilístico, la explotación del aprendizaje multivista también se conoce como Análisis de Factores (FA) Bayesianos. Las soluciones actuales enfrentan limitaciones al manejar datos de alta dimensionalidad y correlaciones no lineales. Investigaciones recientes proponen métodos probabilísticos profundos para aprender representaciones jerárquicas de los datos, que pueden capturar relaciones no lineales intrincadas entre características. Sin embargo, algunas técnicas de aprendizaje profundo (DL) se basan en representaciones complejas, dificultando así la interpretación de los resultados. Además, algunos métodos de inferencia utilizados en DL pueden ser computacionalmente costosos, obstaculizando su aplicación práctica. Por lo tanto, existe una demanda de técnicas más interpretables, explicables y computacionalmente eficientes para datos de alta dimensionalidad. Al combinar múltiples vistas que representan la misma información, como datos genómicos, proteómicos y epidemiológicos, el aprendizaje multimodal podría proporcionar una mejor comprensión del mundo microbiano. Dicho lo cual, en esta tesis se proponen el desarrollo de dos modelos probabilísticos profundos que pueden manejar las limitaciones actuales en el estado del arte de la microbiología clínica. Además, ambos modelos también se someten a prueba en dos escenarios reales relacionados con la predicción de resistencia a los antibióticos en K. pneumoniae y el ribotipado automático de C. diff en colaboración con el IISGM y el IRyCIS. El primer algoritmo presentado es Kernelised Sparse Semi-supervised Heterogeneous Interbattery Bayesian Analysis (SSHIBA). Este algoritmo utiliza una formulación kernelizada para manejar correlaciones no lineales proporcionando representaciones compactas a través de la selección automática de vectores relevantes. Además, utiliza un Automatic Relevance Determination (ARD) sobre el kernel para determinar la relevancia de las características de entrada. Luego, se adapta y aplica a los laboratorios microbiológicos del IISGM y IRyCIS para predecir la resistencia a antibióticos en K. pneumoniae. Para ello, se utilizan kernels específicos que manejan la espectrometría de masas Matrix-Assisted Laser Desorption Ionization (MALDI)-Time-Of-Flight (TOF) de bacterias. Además, al aprovechar el aprendizaje multimodal entre los espectros y la información epidemiológica, supera a otros algoritmos de última generación. Los resultados presentados demuestran la importancia de los modelos heterogéneos ya que pueden analizar la información epidemiológica y ajustarse automáticamente para diferentes distribuciones de datos. La implementación de este método en laboratorios microbiológicos podría reducir significativamente el tiempo requerido para obtener resultados de resistencia en 24-72 horas y, además, mejorar los resultados para los pacientes. El segundo algoritmo es un modelo jerárquico de Variational AutoEncoder (VAE) para datos heterogéneos que utiliza un espacio latente con un FA explicativo, llamado FA-VAE. El modelo FA-VAE se construye sobre la base del enfoque de KSSHIBA para tratar problemas semi-supervisados multivista. Esta propuesta amplía aún más el rango de dominios que puede manejar incluyendo multietiqueta, continuos, binarios, categóricos e incluso imágenes. De esta forma, el modelo FA-VAE ofrece una solución versátil y potente para conjuntos de datos realistas, dependiendo de la arquitectura del VAE. Además, este modelo es adaptado y utilizado en el laboratorio microbiológico del IISGM, lo que resulta en una técnica innovadora para el ribotipado automático de C. diff utilizando datos MALDI-TOF. Hasta donde sabemos, esta es la primera demostración del uso de cualquier tipo de ML para el ribotipado de C. diff. Se han realizado experimentos en cepas del Hospital General Universitario Gregorio Marañón (HGUGM) para evaluar la viabilidad de la técnica propuesta. Los resultados han demostrado altas tasas de precisión donde KSSHIBA incluso logró una clasificación perfecta en la primera colección de datos. Estos modelos también se han probado en un brote real en el HGUGM, donde FA-VAE logró clasificar con éxito todas las muestras del mismo. Los resultados presentados no solo han demostrado una alta precisión en la predicción del ribotipo de cada cepa, sino que también han revelado un espacio latente explicativo. Además, los métodos tradicionales de ribotipado, que dependen de PCR, requieren 7 días para obtener resultados mientras que FA-VAE ha predicho resultados correctos el mismo día del brote. Esta mejora ha reducido significativamente el tiempo de respuesta ayudando así en la toma de decisiones para aislar a los pacientes con ribotipos hipervirulentos de C. diff el mismo día de la infección. Los resultados prometedores, obtenidos en un brote real, han sentado las bases para nuevos avances en el campo. Este estudio ha sido un paso crucial hacia el despliegue del pleno potencial de MALDI-TOF para el ribotipado bacteriana avanzado así nuestra capacidad para abordar brotes bacterianos. En conclusión, esta tesis doctoral ha contribuido significativamente al campo del FA Bayesiano al abordar sus limitaciones en el manejo de tipos de datos heterogéneos a través de la creación de modelos noveles, concretamente, KSSHIBA y FA-VAE. Además, se ha llevado a cabo un análisis exhaustivo de las limitaciones de la automatización de procedimientos de laboratorio en el campo de la microbiología. La efectividad de los nuevos modelos, en este campo, se ha demostrado a través de su implementación exitosa en problemas críticos, como la predicción de resistencia a los antibióticos y la automatización del ribotipado. Como resultado, KSSHIBA y FAVAE, tanto en términos de sus contribuciones técnicas como prácticas, representan un progreso notable tanto en los campos clínicos como en la estadística Bayesiana. Esta disertación abre posibilidades para futuros avances en la automatización de laboratorios microbiológicos.Programa de Doctorado en Multimedia y Comunicaciones por la Universidad Carlos III de Madrid y la Universidad Rey Juan CarlosPresidente: Juan José Murillo Fuentes.- Secretario: Jerónimo Arenas García.- Vocal: María de las Mercedes Marín Arriaz

Ascaris suum: partial fractionation of metabolic antigens from in vitro cultured larvae

Ascaris suum metabolic antigens were obtained frorn second and early third stage larvae cultured in vitro in supplemented Eagle's minimum essential medium. Metabolic antigens harvested after 12 and 16 days from in vitro cultures were eluted through Bio-Gel Al.5. Three main elution peaks were identified, dialysed, lyophilized and injected into mice with 4% sodium alginate. Peak 11 from elution of two preparations of metabolic antigens protected mice against a chállenge infection of 10,000 A. suum embryonated eggs.Os antígenos metabólicos de Ascaris suum foram obtidos de larvas de segundo e de terceiro estágio (precoce) cultivadas in vitro em meio mínimo essencial de Eeagle com suplemento proteico. Os antígenos metabólicos coletados depois de 12 a 16 dias das culturas in vitro foram eluidos em Bio-Gel Al 5. Três picos de eluição foram identificados, dializados, liofilizados e injetados em camundongos, com alginato de sódio a 4%. O pico II da eluição de duas preparações dos antígenos metabólicos protegeram os camundongos da infecção com 10.000 ovos infectivos de A. suumEscola Paulista de Medicina Centro de Pesquisas em Fisiologia e Imunologia de Helmintos Departamento de Microbiologia e ParasitologiaUniversity of New Mexico Department of BiologyUNIFESP, EPM, Centro de Pesquisas em Fisiologia e Imunologia de Helmintos Depto. de Microbiologia e ParasitologiaSciEL

Does entrepreneurship ecosystem influence business re-entries after failure?

Previous studies have found a close relationship between exit/failure decisions and entrepreneurial/organisational characteristics. In the same line, entrepreneurship literature has recognised that the context matters in any entrepreneurial process, including “exit,” “failure” or “re-entry.” This manuscript proposes a conceptual framework to identify the elements of the entrepreneurial ecosystem that foster or impede the re-entry into entrepreneurship after a business failure. By reviewing the accumulation of knowledge, we identified the individual, the organisational, and the contextual conditions that influence the trajectory of an individual who decides to re-enter after a business failure. This manuscript provides a better understanding of the critical role of agents involved in the entrepreneurial ecosystem. A provocative discussion and implications emerge for this study in order to reduce individual barriers and unfavourable social norms towards business failure

Software de Genealogías

Teniendo como antecedente la elaboración de un trabajo analítico centrado en el vínculo parentesco-posesión de ganado en la reserva patagónica tehuelche del Chalía, en el sur argentino, tuvimos como meta la automatización de las complejas tareas de carga de información que antes habíamos ejecutado manualmente. El resultado de esta preocupación es el programa que presentamos, que consta básicamente de un módulo de carga de datos parentales, capaz de mapear en diagramas arbolados las relaciones de descendencia que ligan a los miembros de una comunidad, y un módulo de generación de una matriz relacional procesable directamente por programas de ARS como el UCINET y PAJEK. Las diferentes representaciones generadas pueden almacenarse tanto en archivos de Excel como en archivos de texto con formato nativo directamente compatible con los programas nombrados, lo cual permite una extrapolación directa y sin intervención humana de la información ingresada por la interfase de carga. El desarrollo de esta aplicación nos otorga varias ventajas por sobre los métodos manuales de volcado de información. El proceso es mucho más veloz, consistente y confiable que apelando al ingreso manual, y además se pueden recorrer y modificar los datos de manera completamente intuitiva y clara, sin luchar con las dificultades inherentes a la interacción directa con la base de datos en su formato relacional. Además, la alimentación de información realizada por esta vía se desarrolla echando mano a la misma semántica del problema que se quiere analizar, cosa imposible de hacer si el usuario ejecuta la carga en la interfase del software final especializado en manejo de ARS

El conocimiento local en los sistemas Silvopastoriles tradicionales: Experiencias de investigación en la región andina

En los últimos tiempos, los sistemas agroforestales se han convertido en una opción de mucha importancia para contrarrestar los efectos de la agricultura convencional que atenta contra los recursos naturales. Se ha descubierto que la interacción entre leñosas, animales y cultivos manejados bajo arreglos adecuados tanto espacial como temporalmente, se pueden obtener grandes beneficios ecológicos y económicos. Un ejemplo de ello, son los sistemas silvopastoriles, los cuales al integrar el componente leñoso en la ganadería, ya sea como cercas vivas, árboles dispersos o bancos forrajeros, se obtienen servicios de mucho beneficio tanto para los recursos naturales (suelo, agua, fauna, etc.), los animales y el mismo productor. En la región andina colombiana, los sistemas silvopastoriles se han manejado de forma tradicional desde hace mucho tiempo, buscando que el productor se beneficie de la leña, frutos y madera; y a su vez los animales obtengan protección y forraje adicional para solventar las necesidades alimenticias y nutricionales. Los productores, en el manejo de estos sistemas tradicionales, han acumulado una serie de conocimientos y percepciones que se consideran de mucha utilidad para las ciencias agroforestales, especialmente para consolidar arreglos viables desde el punto de vista técnico, y sobre todo que cuenten con la aprobación y aceptación de los productores. Estos conocimientos locales al ser recopilados, analizados y sistematizados, resultan de mucha utilidad para el diseño y mejoramiento de propuestas agroforestales. Teniendo en cuenta lo anteriormente descrito, los autores de este libro nos presentan los resultados de un proyecto de investigación Silvopastoril denominado “Proyecto SACHA” que fue financiado por el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural, y la Federación de Ganaderos de Colombia, en el cual uno de los objetivos estuvo encaminado a descubrir, sistematizar y analizar los conocimientos, percepciones y creencias que los campesinos o productores de cuatro municipios de la región andina - 8 - nariñense, tienen con relación a la interacción del componente leñoso y los demás elementos de la finca (suelo, pastos, animales, biodiversidad, etc.). Para ello, el libro está distribuido en cinco capítulos; en los tres primeros, los autores muestran unos fundamentos teóricos, la localización del proyecto y la metodología que se abordó; el cuarto capítulo estipula los resultados y el análisis del conocimiento local recopilado en cuatro municipios lecheros de Nariño (Pasto, Pupiales, Guachucal y Cumbal). Por último, el capítulo cinco resume las principales conclusiones del proceso de investigación. Se espera que este libro sea de bastante utilidad para los investigadores y los tomadores de decisiones en los procesos de transferencia de tecnología en el campo agroforestal

CIENCIAS DE LA TIERRA

GUÍA DE EVALUACIÓN DEL APRENDIZAJ