Propuestas de mejora para línea productiva kiwi en empresa Agrícola Garcés Ltda. Planta Molina

199 p.Agrícola San Francisco lo Garcés es una empresa dedicada al rubro del Packing, que consiste básicamente en el embalaje de fruta de temporada para ser exportada tras el proceso de cosecha. Es en este proceso donde actualmente la empresa presenta una problemática que se relaciona con la alta variación de sus producciones debido a razones no identificadas, pero que mediante un levantamientos de datos y diagnóstico de la situación actual se logró vincular con problemas de dotación y paradas no programadas.El objetivo de este proyecto entonces, es proponer mejoras para ser implementadas en la línea productiva de kiwi y que solucionen la problemática señalada. Para ello, se estudiará las capacidades actuales y esperadas de la línea y de esta forma tener en consideración cual es el objetivo productivo, es decir a cuanto se puede aspirar en producción.Para llevar cabo una mejora con respecto a la dotación, es que se utiliza el método de balanceo de línea y el estudio de tiempos y movimientos que permiten analizar cada una de las actividades requeridas en la producción por parte de las operarias y que además pretenderá estandarizar dichas actividades para de esta forma poder estimar cual es la dotación requerida para un flujo de kilogramos máximo constante. Además por medio de un modelo matemático se proponen funciones que permitan estimar la dotación para cada área, considerando una de las variables más relevantes en este estudio: los porcentajes de embalaje que se trabajan (gráneles y fraccionados). Tanto la estimación promedio de dotación como el modelo permitirán aumentar la producción esperada, mantenerla más estable, saber cuál es la dotación requerida para cada día de producción (considerando los porcentajes de embalaje) y de esta forma aumentar los beneficios económicos.Complementando a la propuesta anterior, es que se realizarán dos sistemas de monitoreo que permitirán llevar un registro y control tanto de los kilogramos vaciados en la línea como también de las paradas no programadas que ocurran en la misma. Para con ello hacer gestión y en un futuro lograr mejoras en todas los departamentos competentes de la línea

Clonal chromosomal mosaicism and loss of chromosome Y in elderly men increase vulnerability for SARS-CoV-2

The pandemic caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2, COVID-19) had an estimated overall case fatality ratio of 1.38% (pre-vaccination), being 53% higher in males and increasing exponentially with age. Among 9578 individuals diagnosed with COVID-19 in the SCOURGE study, we found 133 cases (1.42%) with detectable clonal mosaicism for chromosome alterations (mCA) and 226 males (5.08%) with acquired loss of chromosome Y (LOY). Individuals with clonal mosaic events (mCA and/or LOY) showed a 54% increase in the risk of COVID-19 lethality. LOY is associated with transcriptomic biomarkers of immune dysfunction, pro-coagulation activity and cardiovascular risk. Interferon-induced genes involved in the initial immune response to SARS-CoV-2 are also down-regulated in LOY. Thus, mCA and LOY underlie at least part of the sex-biased severity and mortality of COVID-19 in aging patients. Given its potential therapeutic and prognostic relevance, evaluation of clonal mosaicism should be implemented as biomarker of COVID-19 severity in elderly people. Among 9578 individuals diagnosed with COVID-19 in the SCOURGE study, individuals with clonal mosaic events (clonal mosaicism for chromosome alterations and/or loss of chromosome Y) showed an increased risk of COVID-19 lethality

Intelligent software and tecnological convergence

La Facultad de Ingeniería de la Universidad Católica de Colombia, conforme al factor calidad y considerando las tendencias de vanguardia en el ámbito de innovación en ingeniería, desarrollo en la segunda parte de esté congreso, el software inteligente y convergencia tecnológica, Raspberry PI dispositivo apuntador utilizando Open CV, Procesar imágenes identificando maleza en cultivos, también plataformas tecnológicas en enseñanza en la automatización industrial, implementación de JAX-RS, arquitectura soportada en sistemas inteligentes con control de aprendizaje interactivo, modelado del efecto de alineación estática en prótesis transtibiales en redes neuronales, desarrollo e implementación robótica industrial, modelos en la predicción de pérdidas de propagación de ondas electromagnéticas por celular, además, sistemas de autocuidado para el monitoreo en la infraestructura tecnológica distribuida, modelado de elementos 3D trabajos basados en redes difusas, lógica modal de comunicación en sistemas multiagentes, sistemas de adquisición de datos en procesos agroindustriales, herramientas diagnostica en ergonomía aplicada en puesto de trabajo uso de música colombiana en estudiantes colombianos con BCI, sin olvidar, el método automático en morfología digital de hojas tropicales en Colombia, simulación de radiopropagación en red LTE en banda de dividendo digital, desarrollo de plataformas con inteligencia artificial, Cloud computing una oportunidad para las mipymes en Colombia, ontología en la construcción de indicadores en un sistema de soporte con identificador de vulnerabilidad, Nano y biotecnología para generar energía, modelo de optimización del programa para intercambio de riñones, adicionalmente, la tendencia en redes y banda ancha, aplicación de algoritmo genético en nuevos productos, control de maleza en la productividad de cultivo, tecnología de la información para la asignación de turnos de enfermería, antenas fractales en nanoestructuradas, y por último, Brokering servicios multiplataforma con accesibilidad de profesores y estudiantes a contenido educativo gratis. (Redacción propia).II. Software Inteligente y Convergencia Tecnológica. Raspberry Pi como dispositivo apuntador utilizando OpenCV e integrales proyectivas. Procesamiento de imágenes para identificación de malezas en cultivos. Plataforma tecnológica para la enseñanza y la simulación de procesos en automatización industrial. Comparación de implementaciones JAX-RS. Arquitectura distribuida soportada en sistemas inteligentes difusos para el seguimiento del aprendizaje en entornos interactivos. Modelado del efecto de la alineación estática de prótesis transtibiales aplicando redes neuronales. Diseño, desarrollo e implementación de la robótica industrial. Modelos para la predicción de pérdidas de propagación de ondas electromagnéticas en interiores en frecuencias de comunicación celular. Sistema de autocuidado basado en un enfoque de multiagentes para el monitoreo y la corrección de problemas en una infraestructura tecnológica distribuida. Modelado de elementos 3D: de Solidworks a Matlab. Construcción de activos de trabajo basados en conocimiento con redes difusas. Lógica modal en la formalización de comunicación en sistemas multiagentes. Sistemas de adquisición de datos en redes convergentes aplicados en procesos de agroindustria. Herramienta diagnóstica para la evaluación ergonómica del puesto de trabajo. El uso de música colombiana para evaluar el sentido de pertenencia en estudiantes colombianos con BCI. Un método automático para la caracterización morfológica digital de hojas tropicales de Colombia. Simulación de radiopropagación para el diseño de una red LTE en la banda del dividendo digital. Marco conceptual para el desarrollo de plataformas de enseñanza y aprendizaje basadas en inteligencia artificial. Cloud computing, una oportunidad para apalancar la cadena de valor de las mipymes en Colombia. Ontología para la construcción de indicadores de un sistema de soporte a las decisiones para la identificación del índice de vulnerabilidad territorial. Nano y biotecnología para la generación de energía (proyectos Universidad Católica). Modelo de optimización del programa de intercambio de riñones con múltiples etapas. Tendencias en redes y servicios de banda ancha. Aplicación de algoritmos genéticos al diseño de nuevos productos. El control de malezas como elemento significativo en la productividad de cultivos. Tecnologías de la información para resolver el problema de asignación de turnos de enfermería. Antenas fractales nanoestructuradas y estudiantes a contenidos educativos gratuitos

3er. Coloquio: Fortalecimiento de los Colectivos de Docencia

Las memorias del 3er. Coloquio de Fortalecimiento de Colectivos de Docencia deben ser entendidas como un esfuerzo colectivo de la comunidad de académicos de la División de Ciencias y Artes para el Diseño, en medio de la pandemia COVID-19, con el fin de: • Analizar y proponer acciones concretas que promuevan el mejoramiento de la calidad docente en la División. • Proponer acciones que permitan continuar fortaleciendo los cursos con modalidad a distancia (remotos). • Ante un escenario que probablemente demandará en el mediano plazo, transitar del modelo remoto a un modelo híbrido, proponer acciones a considerar para la transición de los cursos. • Planear y preparar cursos de nivelación de conocimientos, para cuando se transite a la impartición de la docencia de manera mixta o presencial, dirigidos a los alumnos que no hayan tenido oportunidad de desarrollar actividades relevantes para su formación, como prácticas de talleres y laboratorios, visitas, o alguna otra actividad relevante

GWAS and meta-analysis identifies 49 genetic variants underlying critical COVID-19

Data availability: Downloadable summary data are available through the GenOMICC data site (https://genomicc.org/data). Summary statistics are available, but without the 23andMe summary statistics, except for the 10,000 most significant hits, for which full summary statistics are available. The full GWAS summary statistics for the 23andMe discovery dataset will be made available through 23andMe to qualified researchers under an agreement with 23andMe that protects the privacy of the 23andMe participants. For further information and to apply for access to the data, see the 23andMe website (https://research.23andMe.com/dataset-access/). All individual-level genotype and whole-genome sequencing data (for both academic and commercial uses) can be accessed through the UKRI/HDR UK Outbreak Data Analysis Platform (https://odap.ac.uk). A restricted dataset for a subset of GenOMICC participants is also available through the Genomics England data service. Monocyte RNA-seq data are available under the title ‘Monocyte gene expression data’ within the Oxford University Research Archives (https://doi.org/10.5287/ora-ko7q2nq66). Sequencing data will be made freely available to organizations and researchers to conduct research in accordance with the UK Policy Framework for Health and Social Care Research through a data access agreement. Sequencing data have been deposited at the European Genome–Phenome Archive (EGA), which is hosted by the EBI and the CRG, under accession number EGAS00001007111.Extended data figures and tables are available online at https://www.nature.com/articles/s41586-023-06034-3#Sec21 .Supplementary information is available online at https://www.nature.com/articles/s41586-023-06034-3#Sec22 .Code availability: Code to calculate the imputation of P values on the basis of SNPs in linkage disequilibrium is available at GitHub (https://github.com/baillielab/GenOMICC_GWAS).Acknowledgements: We thank the members of the Banco Nacional de ADN and the GRA@CE cohort group; and the research participants and employees of 23andMe for making this work possible. A full list of contributors who have provided data that were collated in the HGI project, including previous iterations, is available online (https://www.covid19hg.org/acknowledgements).Change history: 11 July 2023: A Correction to this paper has been published at: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06383-z. -- In the version of this article initially published, the name of Ana Margarita Baldión-Elorza, of the SCOURGE Consortium, appeared incorrectly (as Ana María Baldion) and has now been amended in the HTML and PDF versions of the article.Copyright © The Author(s) 2023, Critical illness in COVID-19 is an extreme and clinically homogeneous disease phenotype that we have previously shown1 to be highly efficient for discovery of genetic associations2. Despite the advanced stage of illness at presentation, we have shown that host genetics in patients who are critically ill with COVID-19 can identify immunomodulatory therapies with strong beneficial effects in this group3. Here we analyse 24,202 cases of COVID-19 with critical illness comprising a combination of microarray genotype and whole-genome sequencing data from cases of critical illness in the international GenOMICC (11,440 cases) study, combined with other studies recruiting hospitalized patients with a strong focus on severe and critical disease: ISARIC4C (676 cases) and the SCOURGE consortium (5,934 cases). To put these results in the context of existing work, we conduct a meta-analysis of the new GenOMICC genome-wide association study (GWAS) results with previously published data. We find 49 genome-wide significant associations, of which 16 have not been reported previously. To investigate the therapeutic implications of these findings, we infer the structural consequences of protein-coding variants, and combine our GWAS results with gene expression data using a monocyte transcriptome-wide association study (TWAS) model, as well as gene and protein expression using Mendelian randomization. We identify potentially druggable targets in multiple systems, including inflammatory signalling (JAK1), monocyte–macrophage activation and endothelial permeability (PDE4A), immunometabolism (SLC2A5 and AK5), and host factors required for viral entry and replication (TMPRSS2 and RAB2A).GenOMICC was funded by Sepsis Research (the Fiona Elizabeth Agnew Trust), the Intensive Care Society, a Wellcome Trust Senior Research Fellowship (to J.K.B., 223164/Z/21/Z), the Department of Health and Social Care (DHSC), Illumina, LifeArc, the Medical Research Council, UKRI, a BBSRC Institute Program Support Grant to the Roslin Institute (BBS/E/D/20002172, BBS/E/D/10002070 and BBS/E/D/30002275) and UKRI grants MC_PC_20004, MC_PC_19025, MC_PC_1905 and MRNO2995X/1. A.D.B. acknowledges funding from the Wellcome PhD training fellowship for clinicians (204979/Z/16/Z), the Edinburgh Clinical Academic Track (ECAT) programme. This research is supported in part by the Data and Connectivity National Core Study, led by Health Data Research UK in partnership with the Office for National Statistics and funded by UK Research and Innovation (grant MC_PC_20029). Laboratory work was funded by a Wellcome Intermediate Clinical Fellowship to B.F. (201488/Z/16/Z). We acknowledge the staff at NHS Digital, Public Health England and the Intensive Care National Audit and Research Centre who provided clinical data on the participants; and the National Institute for Healthcare Research Clinical Research Network (NIHR CRN) and the Chief Scientist’s Office (Scotland), who facilitate recruitment into research studies in NHS hospitals, and to the global ISARIC and InFACT consortia. GenOMICC genotype controls were obtained using UK Biobank Resource under project 788 funded by Roslin Institute Strategic Programme Grants from the BBSRC (BBS/E/D/10002070 and BBS/E/D/30002275) and Health Data Research UK (HDR-9004 and HDR-9003). UK Biobank data were used in the GSMR analyses presented here under project 66982. The UK Biobank was established by the Wellcome Trust medical charity, Medical Research Council, Department of Health, Scottish Government and the Northwest Regional Development Agency. It has also had funding from the Welsh Assembly Government, British Heart Foundation and Diabetes UK. The work of L.K. was supported by an RCUK Innovation Fellowship from the National Productivity Investment Fund (MR/R026408/1). J.Y. is supported by the Westlake Education Foundation. SCOURGE is funded by the Instituto de Salud Carlos III (COV20_00622 to A.C., PI20/00876 to C.F.), European Union (ERDF) ‘A way of making Europe’, Fundación Amancio Ortega, Banco de Santander (to A.C.), Cabildo Insular de Tenerife (CGIEU0000219140 ‘Apuestas científicas del ITER para colaborar en la lucha contra la COVID-19’ to C.F.) and Fundación Canaria Instituto de Investigación Sanitaria de Canarias (PIFIISC20/57 to C.F.). We also acknowledge the contribution of the Centro National de Genotipado (CEGEN) and Centro de Supercomputación de Galicia (CESGA) for funding this project by providing supercomputing infrastructures. A.D.L. is a recipient of fellowships from the National Council for Scientific and Technological Development (CNPq)-Brazil (309173/2019-1 and 201527/2020-0)