Ileal perforation caused by cytomegalovirus in an immunocompetent patient

Cytomegalovirus (CMV) is a subclinical infection that causes catastrophic consequences for patients, specifically those who are immunocompromised. In this article we review a 71-year-old male patient with history of ischemic cardiopathy, he begins with abdominal pain localized in right inferior quadrant. The abdominopelvic CT scan reported an acute complicated appendicitis with pneumoperitoneum. We realized a laparotomy, identifying an ileal perforation. CMV diagnosis was made by histological findings

TM plasmonic modes in a multilayer graphene-dielectric structure

Optical and electronic properties of multilayer systems have been extensively studied in the last years due to its potential applications in high-performance optoelectronic and photonic devices. In particular, the role of plasmonic modes is critical in such systems leading to improvements in solar cells efficiency, detection of biosensors, Raman signal enhancement, among others. In this work, we study the plasmonic modes in a multilayer system composed of graphene layers embedded within dielectric materials. The dispersion relation of plasmonic modes is obtained by calculating the poles of reflectivity using the transfer matrix method. We show the attenuated total reflection spectra for a multilayer graphene-dielectric structure, and determine the optimum distance between the prism and the multilayer system for detecting graphene plasmons in the Otto configuration. Additional to the well-known plasmonics bands, when we consider the interband and intraband contribution of graphene's conductivity, and large wavevectors parallel to graphene's plane, all plasmonic bands have an asymptotic behavior. Besides, an upper mode emerges. Finally, it is important to highlight that the number of branches in the plasmonic relation dispersion depend on the number of graphene sheets

On the relevance of thrombomodulin variants in atypical hemolytic uremic syndrome

Atypical hemolytic uremic syndrome; Genetic analysis; ThrombomodulinSíndrome hemolítica urèmica atípica; Anàlisi genètica; TrombomodulinaSíndrome hemolítico urémico atípico; Análisis genético; TrombomodulinaThis project was funded by the Instituto de Salud Carlos III: REDinREN (RD016/009/009) and Instituto de Investigacion Puerta de Hierro-Segovia Arana (IDIPHISA) to AH and by grants from the Spanish Ministerio de Economía y Competitividad–FEDER (European Regional Development Fund) (PID2019-104912RB-I00) and the Autonomous Region of Madrid (S2017/BMD-3673 and S2022/BMD-7278) to SRdC. TC was supported by a grant from National Health Institute Carlos III (RETIC ISCIII RD21/0005; RICORS), This work was developed under the supervision of the Spanish Registry of the Atypical Hemolytic Uremic Syndrome and C3 Glomerulopathy (aHUS/C3G) registry

Respuesta de 10 cultivares de maíz a la densidad de población en tres localidades del centro mexiquense

SE LOGRÓ ESTABLECER LA RESPUESTA DE 10 CULTIVARES DE MAÍZ A LA DENSIDAD DE POBLACIÓN EN TRES LOCALIDADES DEL CENTRO DEL ESTADO DE MÉXICO.La densidad de población es uno de los principales factores que contribuyen a incrementar el rendimiento de grano en maíz. El presente trabajo se estableció en 2013 en tres localidades del centro del Estado de México, México para evaluar el rendimiento de grano y sus componentes principales en diez cultivares de maíz en tres densidades de población. Los tres ensayos se establecieron en campo en un diseño experimental de bloques completos al azar con tres repeticiones en un arreglo de parcelas divididas: en las parcelas grandes se distribuyeron las densidades de población y en las chicas los cultivares. Hubo diferencias significativas (p= 0.01) entre cultivares en las 13 variables registradas, en densidad de población éstas lo fueron en longitud de mazorca, diámetro de mazorca, peso de olote, peso de grano por planta, y rendimiento de grano. Un incremento en la densidad de población disminuyó el número y el peso de grano por planta pero a 104 167 plantas ha-1 el rendimiento fue de10.03 t ha-1. Con P204W se obtuvo la mayor producción de grano (10 t ha-1), pero éste no difirió estadísticamente de IC 2010, AS-MJ9082, H-40 y AS-723. El análisis de componentes principales explicó 65.94% de la variación total original, en éste se observó una alta correlación entre rendimiento de grano, granos por planta, índice de prolificidad y peso de olote

Enfrentando los riesgos socionaturales

El objetivo del libro es comprender la magnitud de los Riesgos Socionaturales en México y Latinoamérica, para comprender el peligro que existe por algún tipo de desastre, ya sea inundaciones, sismos, remoción en masa, entre otros, además conocer qué medidas preventivas, correctivas y de contingencias existen para estar atentos ante alguna señal que la naturaleza esté enviando y así evitar alguna catástrofe. El libro se enfoca en los aspectos básicos de análisis de los peligros, escenarios de riesgo, vulnerabilidad y resiliencia, importantes para la gestión prospectiva o preventiva

Bayesian multitrait kernel methods improve multienvironment genome-based prediction

When multitrait data are available, the preferred models are those that are able to account for correlations between phenotypic traits because when the degree of correlation is moderate or large, this increases the genomic prediction accuracy. For this reason, in this article, we explore Bayesian multitrait kernel methods for genomic prediction and we illustrate the power of these models with three-real datasets. The kernels under study were the linear, Gaussian, polynomial, and sigmoid kernels; they were compared with the conventional Ridge regression and GBLUP multitrait models. The results show that, in general, the Gaussian kernel method outperformed conventional Bayesian Ridge and GBLUP multitrait linear models by 2.2–17.45% (datasets 1–3) in terms of prediction performance based on the mean square error of prediction. This improvement in terms of prediction performance of the Bayesian multitrait kernel method can be attributed to the fact that the proposed model is able to capture nonlinear patterns more efficiently than linear multitrait models. However, not all kernels perform well in the datasets used for evaluation, which is why more than one kernel should be evaluated to be able to choose the best kernel

Vulnerabilidad territorial ante la expansión urbana

En México según el INEGI para el 2010 la población urbana fue del 77.8%, lo que significa que un porcentaje importante de la población vive en localidades mayores a los 2500 habitantes. Las cuales tienen sus propios ritmos de crecimiento, funciones, especialización, cambios de usos del suelo y problemáticas específicas. Las ciudades principales se han expandido, en las últimas décadas, con escasa acción planificadora y bajos resultados en el ordenamiento territorial. Ello ha configurado crecimientos físicos dispersos y fragmentados con importantes efectos ambientales. En México, la dispersión urbana genera ocupación del territorio en riesgos, situaciones de vulnerabilidad con inexistencia de acciones públicas, porque se encuentra en pendientes abruptas, lugares que se inundan, en áreas naturales protegidas, entre otras formas, genera tejido construido en áreas no óptimas para el desarrollo urbano, todo ello impacta negativamente al medio ambiente y la calidad de vida de la población. El crecimiento urbano continuará porque en las ciudades se genera la riqueza del país, en ellas se encuentran las oportunidades y soluciones. La urbanización es el modelo para conseguir el desarrollo de la sociedad. En dicho desarrollo se aspira el crecimiento sustentable y armonioso con el ambiente. Se espera cambios regulatorios para revertir los efectos negativos generados durante décadas con la expansión urbana consumidora de recursos naturales, energía y recursos financieros. En este marco problemático se integra el libro “Vulnerabilidad territorial ante la expansión urbana”, es producto de las actividades científicas –foro y congreso realizados en 2015- de la Red internacional de territorios, sustentabilidad y gobernanza en México y Polonia (RETESYG) de la Facultad de Geografía, Facultad de Planeación Urbana y Regional de la Universidad Autónoma del Estado de México (UAEM), así como de la Facultad de Geografía y Estudios Regionales de la Universidad de Varsovia (UV) y la Facultad de Geografía y Biología de la Universidad Pedagógica “Comisión de Educación Nacional” de Cracovia. El libro tiene una visión integral de la vulnerabilidad territorial ante la expansión urbana, considera los enfoques de la geografía, de la planeación y del ordenamiento territorial para abordar las problemáticas ambiental y social. Presenta una visión amplia y de síntesis sobre vulnerabilidad del territorio y de las ciudades, en él se integran los saberes de la Geografía y de la Planeación Territorial. Destaca la necesidad de controlar el crecimiento anárquico y desordenado, las desigualdades sociales, los riesgos, los problemas ambientales, la falta de bases de datos geoespaciales dinámicas, entre otros. Los resultados de las investigaciones apuntan hacia el desarrollo territorial sustentable. El libro se conforma de dos partes, la primera presenta aspectos teóricos conceptuales y metodológicos de la vulnerabilidad territorial, estructural, física, ambiental y socioeconómica, los riesgos geomorfológicos, la sustentabilidad y manejo de recursos naturales, áreas naturales protegidas, metodologías para la evaluación de los impactos de la expansión metropolitana y gobernanza territorial. La segunda parte, desarrolla estudios de caso, a distintas escalas: desde huertos familiares, subcuentas, ciudad, municipio, zonas metropolitanas, megalópolis, regiones y país. En cada capítulo del libro se presenta bibliografía extensa, diversificada y actualizada que aportan al lector sobre el estado del arte de la vulnerabilidad territorial

Sparse kernel models provide optimization of training set design for genomic prediction in multiyear wheat breeding data

The success of genomic selection (GS) in breeding schemes relies on its ability to provide accurate predictions of unobserved lines at early stages. Multigeneration data provides opportunities to increase the training data size and thus, the likelihood of extracting useful information from ancestors to improve prediction accuracy. The genomic best linear unbiased predictions (GBLUPs) are performed by borrowing information through kinship relationships between individuals. Multigeneration data usually becomes heterogeneous with complex family relationship patterns that are increasingly entangled with each generation. Under these conditions, historical data may not be optimal for model training as the accuracy could be compromised. The sparse selection index (SSI) is a method for training set (TRN) optimization, in which training individuals provide predictions to some but not all predicted subjects. We added an additional trimming process to the original SSI (trimmed SSI) to remove less important training individuals for prediction. Using a large multigeneration (8 yr) wheat (Triticum aestivum L.) grain yield dataset (n = 68,836), we found increases in accuracy as more years are included in the TRN, with improvements of ∼0.05 in the GBLUP accuracy when using 5 yr of historical data relative to when using only 1 yr. The SSI method showed a small gain over the GBLUP accuracy but with an important reduction on the TRN size. These reduced TRNs were formed with a similar number of subjects from each training generation. Our results suggest that the SSI provides a more stable ranking of genotypes than the GBLUP as the TRN becomes larger

Predictors of outcome in a Spanish cohort of patients with Fabry disease on enzyme replacement therapy

Fabry disease may be treated by enzyme replacement therapy (ERT), but the impact of chronic kidney disease (CKD) on the response to therapy remains unclear. The aim of the present study was to analyse the incidence and predictors of clinical events in patients on ERT. Study design: Multicentre retrospective observational analysis of patients diagnosed and treated with ERT for Fabry disease. The primary outcome was the first renal, neurological or cardiological events or death during a follow-up of 60 months (24-120). Results: In 69 patients (42 males, 27 females, mean age 44.6±13.7 years), at the end of follow-up, eGFR and the left ventricular septum thickness remained stable and the urinary albumin: creatinine ratio tended to decrease, but this decrease only approached significance in patients on agalsidase-beta (242-128mg/g (p=0.05). At the end of follow-up, 21 (30%) patients had suffered an incident clinical event: 6 renal, 2 neurological and 13 cardiological (including 3 deaths). Events were more frequent in patients with baseline eGFR≤60ml/min/1.73m2 (log Rank 12.423, p=0.001), and this remained significant even after excluding incident renal events (log Rank 4.086, p=0.043) and in males and in females. Lower baseline eGFR was associated with a 3- to 7-fold increase the risk of clinical events in different Cox models. Conclusions: GFR at the initiation of ERT is the main predictor of clinical events, both in males and in females, suggesting that start of ERT prior to the development of CKD is associated with better outcomes

On the relevance of thrombomodulin variants in atypical hemolytic uremic syndrome

5 p.-1 fig.-1 tab.This project was funded by the Instituto de Salud Carlos III: REDinREN (RD016/009/009) and Instituto de Investigacion Puerta de Hierro-Segovia Arana (IDIPHISA) to AH and by grants from the Spanish Ministerio de Economía y Competitividad–FEDER (European Regional Development Fund) (PID2019-104912RB-I00) and the Autonomous Region of Madrid (S2017/BMD-3673 and S2022/BMD-7278) to SRdC. TC was supported by grant from National Health Institute Carlos III (RETIC ISCIII RD21/0005. RICORS),Peer reviewe