Individual differences in dominance-related traits drive dispersal and settlement in hatchery-reared juvenile brown trout

Effective management of exploited populations is based on an understanding of population dynamics and evolutionary processes. In spatially structured populations, dispersal is a central process that ultimately can affect population growth and viability. It can be influenced by environmental conditions, individual phenotypes, and stochastic factors. However, we have a limited knowledge of the relative contribution of these components and its interactions, and which traits can be used as reliable predictors of the dispersal ability. Here, we conducted a longitudinal field experiment aimed to identify traits which can be used as proxy for dispersal in juvenile brown trout (Salmo trutta L.). We measured body size and standard metabolic rates, and estimated body shapes for 212 hatchery-reared juvenile fish that were marked with individual codes and released in a small coastal stream in northwest Spain. We registered fish positions and distances to the releasing point after 19, 41, 60 and 158 days in the stream. We detected a high autocorrelation of dispersal distances, demonstrating that most individuals settle down relatively soon and then hold stable positions over the study period. Body size and fish shape were reliable predictors of dispersal, with bigger and more robust-set individuals being more likely to settle closer to the release site than smaller and more elongated fish. In addition, the analysis of spacing and spatial patterns indicated that the dispersal of introduced fish could affect the distribution of resident conspecifics. All together, these results suggest that stocking programs aimed to the enhancement of overexploited populations at fine spatial scales can be optimized by adjusting the size and shape of the introduced fish to specific management targets and environmental conditions.This study was supported by grants CN-07-164 (Principality of Asturias), MEC-CGL2004-03239/BOS and MMA/86-2003-1 to A.G. Nicieza, and a FICYT PhD fellowship (BP04-147) to J.R. Sánchez-González

Análisis y desarrollo del sistema de frenos para un Fórmula Student

En este Trabajo Final de Máster se presentan detalladamente los procedimientos necesarios para llevar a cabo el análisis y desarrollo de un sistema de frenos para un monoplaza de competición Formula Student. En este caso, el vehículo objeto del proyecto es el prototipo de Formula Student que el equipo Pisuerga Sport, asociación de estudiantes de la Universidad de Valladolid, está desarrollando. El proceso seguido para lograr desarrollar completamente el sistema de frenos se ha basado en procedimientos de cálculo y diseño robustos que han permitido optimizar el sistema para el vehículo objetivo. Esto ha permitido conocer cómo se comportará el vehículo ante una situación de frenado. En base a estos conocimientos, se ha desarrollado el mapa de comportamiento dinámico del prototipo Formula StudentDepartamento de Ingeniería Energética y FluidomecánicaMáster en Ingeniería de Automoció

Detección de isquemia de miocardio y estudio de la respuesta autónoma asociada mediante procesamiento de la señal de EGG

Myocardial ischemia, consequence of coronary artery disease, is the major health problem leading to myocardial infarction (MI), arrhythmias and death. Autonomic nervous system (ANS) regulates several physiological functions including the heart rate. Characterization of the complexity of the autonomous nervous system (ANS) response by means of multifractal techniques over RR interval time series, and the analysis of such intervals before and during induced myocardial ischemia is valuable to understand the cardiac autonomic control mechanisms. To date, however, the use of such multifractal measures has been practically negligible for the clinic diagnosis of diseases such as myocardial ischemia assessment and others. In the same way, some indices derived from both the ventricular repolarization and depolarization intervals in the electrocardiogram (ECG) signal have been commonly used to detect ischemic heart diseases. This thesis has three main aims. Firstly, to characterize the nonlinear response of the ANS during induced myocardial ischemia by analysing the nonlinear dynamics involved in the fluctuations of the short-term RR interval time series. For that, fractal (mono and multifractal) methods and surrogate data techniques are going to be used. Secondly, to analysis ventricular repolarization and depolarization indices from the high-resolution ECG signal to identify which of these indices describe better myocardial ischemia events. The analysis of the indices is going to be based in terms of the individual statistical discriminant power, the effect size measured, and the interaction degree collectively. Thirdly, building a highly robust prediction model of ischemia and myocardial infarction (MI) by using machine learning techniques based on the previously identified measures. The database used in this thesis contains ECG signals from patients underwent elective coronary angioplasty to open obstructed coronary arteries. The symptoms occurred during a complete coronary occlusion by the angioplasty balloon inflation are similar to those found in patients suffering MI. Therefore, the coronary angioplasty represents an excellent model to study myocardial ischemia and infarction changes. The procedure of angioplasty practiced here is unique in the sense that the coronary occlusion duration was longer than usual. This fact has allowed studying transient myocardial ischemic events as well as the early phase of a MI. In a general way, results show an increase in both the multifractal complexity and the nonlinearity of the ANS response during induced myocardial ischemia. It has been interpreted as a beneficial adaptive mechanism for increasing coronary blood flow to the damaged zones of myocardium. The research done from the standpoint of the assessment of the autonomic changes by means of short-term RR interval time series analysis represents a novel approach for studying the database used here. All this, jointly with the particularity of the procedure of angioplasty practiced, provides a special relevance to the research developed here. On the other hand, it has been observed that several ventricular repolarization and depolarization indices are closely interrelated, providing in consequence little different value than others that have proven to be most significant in identifying patients with myocardial ischemia at risk of suffering heart attack. Finally, the methodology carefully planned to build the different prediction models has allowed the model built with the most important measures shows a better performance in comparison with that observed for models previously developed.La isquemia de miocardio, consecuencia de la enfermedad de las arterias coronarias, es el principal problema de salud que conduce a infarto de miocardio, arritmias y muerte. El sistema nervioso autónomo (SNA) regula la mayoría de funciones del organismo, entre éstas la frecuencia cardiaca. La caracterización de la complejidad de la respuesta del SNA con técnicas multifractales sobre la serie de intervalos RR, y su análisis antes y durante isquemia de miocardio inducida es un aporte valioso para la comprensión de los mecanismos autónomos de control cardiaco. Sin embargo, hasta el momento, el uso de tales técnicas en el diagnóstico clínico de enfermedades como la isquemia de miocardio y otras ha sido prácticamente nulo. Así mismo, el uso de índices derivados de los intervalos de despolarización y repolarización ventricular en la señal de electrocardiograma (ECG) es una de las vías habituales de detección de enfermedades isquémicas cardiacas. El trabajo desarrollado en esta tesis tiene tres objetivos fundamentales. El primero es caracterizar la respuesta no lineal del SNA durante isquemia de miocardio inducida a través del análisis de la dinámica no lineal presente en las fluctuaciones de la serie de intevalos RR de corta duración, utilizando métodos de análisis fractal (mono y multifractal) y técnicas de surrogate data. El segundo objetivo es analizar índices de repolarización y despolarización ventricular a partir de la señal de ECG de alta resolución para identificar cuáles de éstos describen mejor los episodios de isquemia de miocardio en términos de la potencia estadística discriminatoria de cada uno por separado, del tamaño del efecto, así como su grado de interacción. Por último, costruir un modelo altamente robusto de predicción de isquemia e infarto de miocardio (MI) con métodos de aprendizaje automático basados en las medidas anteriormente identificadas. La base de datos empleada en esta tesis contiene señales de ECG de pacientes admitidos a angioplastia coronaria electiva para aumentar la luz de las arterias coronarias obstruidas. Los síntomas observados durante la oclusión coronaria completa producida por el inflado del balón de angioplastia son similares a los encontrados en pacientes que sufren MI, de ahí que la técnica es un modelo excelente para estudiar la isquemia y el MI. El procedimiento practicado aquí es único pues la duración de la oclusión ha sido más larga que lo habitual, lo cual permite estudiar episodios de isquemia transitoria de miocardio y la fase temprana de un MI. En general, los resultados obtenidos muestran un aumento en la complejidad multifractal y la no linealidad del SNA durante isquemia, lo cual ha sido interpretado como un mecanismo de adaptación beneficioso para incrementar el flujo de sangre hacia las zonas afectadas del miocardio. El análisis desde la perspectiva de la evaluación de los cambios autónomos a través de la serie de intervalos RR de corta duración representa un enfoque novedoso en el estudio de la base de datos aquí empleada. Ello, unido a la particularidad de la angioplastia practicada, brinda una relevancia especial a la investigación. Por otra parte, se ha observado que muchos de los índices de repolarización y despolarización están muy relacionados entre sí y por tanto aportan poco valor diferente al de otros que han resultado ser más significativos para identificar pacientes con isquemia en riesgo de sufrir MI. Finalmente, la cuidadosa metodología seguida para crear los diferentes modelos de predicción ha permitido que el modelo construido con las medidas más importantes tenga una mejor capacidad de generalización que la de otros modelos desarrollados previamente. El modelo puede servir como complemento a otros métodos estándar de diagnóstico de este tipo enfermedades.Postprint (published version

Detección de isquemia de miocardio y estudio de la respuesta autónoma asociada mediante procesamiento de la señal de EGG

Myocardial ischemia, consequence of coronary artery disease, is the major health problem leading to myocardial infarction (MI), arrhythmias and death. Autonomic nervous system (ANS) regulates several physiological functions including the heart rate. Characterization of the complexity of the autonomous nervous system (ANS) response by means of multifractal techniques over RR interval time series, and the analysis of such intervals before and during induced myocardial ischemia is valuable to understand the cardiac autonomic control mechanisms. To date, however, the use of such multifractal measures has been practically negligible for the clinic diagnosis of diseases such as myocardial ischemia assessment and others. In the same way, some indices derived from both the ventricular repolarization and depolarization intervals in the electrocardiogram (ECG) signal have been commonly used to detect ischemic heart diseases. This thesis has three main aims. Firstly, to characterize the nonlinear response of the ANS during induced myocardial ischemia by analysing the nonlinear dynamics involved in the fluctuations of the short-term RR interval time series. For that, fractal (mono and multifractal) methods and surrogate data techniques are going to be used. Secondly, to analysis ventricular repolarization and depolarization indices from the high-resolution ECG signal to identify which of these indices describe better myocardial ischemia events. The analysis of the indices is going to be based in terms of the individual statistical discriminant power, the effect size measured, and the interaction degree collectively. Thirdly, building a highly robust prediction model of ischemia and myocardial infarction (MI) by using machine learning techniques based on the previously identified measures. The database used in this thesis contains ECG signals from patients underwent elective coronary angioplasty to open obstructed coronary arteries. The symptoms occurred during a complete coronary occlusion by the angioplasty balloon inflation are similar to those found in patients suffering MI. Therefore, the coronary angioplasty represents an excellent model to study myocardial ischemia and infarction changes. The procedure of angioplasty practiced here is unique in the sense that the coronary occlusion duration was longer than usual. This fact has allowed studying transient myocardial ischemic events as well as the early phase of a MI. In a general way, results show an increase in both the multifractal complexity and the nonlinearity of the ANS response during induced myocardial ischemia. It has been interpreted as a beneficial adaptive mechanism for increasing coronary blood flow to the damaged zones of myocardium. The research done from the standpoint of the assessment of the autonomic changes by means of short-term RR interval time series analysis represents a novel approach for studying the database used here. All this, jointly with the particularity of the procedure of angioplasty practiced, provides a special relevance to the research developed here. On the other hand, it has been observed that several ventricular repolarization and depolarization indices are closely interrelated, providing in consequence little different value than others that have proven to be most significant in identifying patients with myocardial ischemia at risk of suffering heart attack. Finally, the methodology carefully planned to build the different prediction models has allowed the model built with the most important measures shows a better performance in comparison with that observed for models previously developed.La isquemia de miocardio, consecuencia de la enfermedad de las arterias coronarias, es el principal problema de salud que conduce a infarto de miocardio, arritmias y muerte. El sistema nervioso autónomo (SNA) regula la mayoría de funciones del organismo, entre éstas la frecuencia cardiaca. La caracterización de la complejidad de la respuesta del SNA con técnicas multifractales sobre la serie de intervalos RR, y su análisis antes y durante isquemia de miocardio inducida es un aporte valioso para la comprensión de los mecanismos autónomos de control cardiaco. Sin embargo, hasta el momento, el uso de tales técnicas en el diagnóstico clínico de enfermedades como la isquemia de miocardio y otras ha sido prácticamente nulo. Así mismo, el uso de índices derivados de los intervalos de despolarización y repolarización ventricular en la señal de electrocardiograma (ECG) es una de las vías habituales de detección de enfermedades isquémicas cardiacas. El trabajo desarrollado en esta tesis tiene tres objetivos fundamentales. El primero es caracterizar la respuesta no lineal del SNA durante isquemia de miocardio inducida a través del análisis de la dinámica no lineal presente en las fluctuaciones de la serie de intevalos RR de corta duración, utilizando métodos de análisis fractal (mono y multifractal) y técnicas de surrogate data. El segundo objetivo es analizar índices de repolarización y despolarización ventricular a partir de la señal de ECG de alta resolución para identificar cuáles de éstos describen mejor los episodios de isquemia de miocardio en términos de la potencia estadística discriminatoria de cada uno por separado, del tamaño del efecto, así como su grado de interacción. Por último, costruir un modelo altamente robusto de predicción de isquemia e infarto de miocardio (MI) con métodos de aprendizaje automático basados en las medidas anteriormente identificadas. La base de datos empleada en esta tesis contiene señales de ECG de pacientes admitidos a angioplastia coronaria electiva para aumentar la luz de las arterias coronarias obstruidas. Los síntomas observados durante la oclusión coronaria completa producida por el inflado del balón de angioplastia son similares a los encontrados en pacientes que sufren MI, de ahí que la técnica es un modelo excelente para estudiar la isquemia y el MI. El procedimiento practicado aquí es único pues la duración de la oclusión ha sido más larga que lo habitual, lo cual permite estudiar episodios de isquemia transitoria de miocardio y la fase temprana de un MI. En general, los resultados obtenidos muestran un aumento en la complejidad multifractal y la no linealidad del SNA durante isquemia, lo cual ha sido interpretado como un mecanismo de adaptación beneficioso para incrementar el flujo de sangre hacia las zonas afectadas del miocardio. El análisis desde la perspectiva de la evaluación de los cambios autónomos a través de la serie de intervalos RR de corta duración representa un enfoque novedoso en el estudio de la base de datos aquí empleada. Ello, unido a la particularidad de la angioplastia practicada, brinda una relevancia especial a la investigación. Por otra parte, se ha observado que muchos de los índices de repolarización y despolarización están muy relacionados entre sí y por tanto aportan poco valor diferente al de otros que han resultado ser más significativos para identificar pacientes con isquemia en riesgo de sufrir MI. Finalmente, la cuidadosa metodología seguida para crear los diferentes modelos de predicción ha permitido que el modelo construido con las medidas más importantes tenga una mejor capacidad de generalización que la de otros modelos desarrollados previamente. El modelo puede servir como complemento a otros métodos estándar de diagnóstico de este tipo enfermedades

Dimension and support of underground slate mines

[Abstract] We've studied the conditions about dimensions and support ofan underground mine of roofing slate in Galice, worked by rooms with continuous pillars. The rock mass was characterized by the empiric and analitic methods, calculating the stable pillar wide along the mine by the theory of attributed area and by a model of finite elements, where the breaking criterion ofHoek and Brown was applied. The result was a parabolic relationship between pillar wide and mine length. Stability studies in an isolated stope give an elastic performance on the periphery of the room, without tractions. Although the stability ofthe mine is good, a systematic support is recommended on the basis of bolts, that will be reinforced with projected concret at the top, and a singular treatment of the detected wedges

The computer in a roofing slate quarry

[Resumen] Sencillas configuraciones informáticas en base a ordenadores personales con programas comerciales de modelización y diseño asistido por ordenador, facilitan el reiterativo trabajo de planificación minera de una explotación de pizarra a cielo abierto. Su utilización es aplicable a tres fases del proyecto minero: Modelización del yacimiento (investigación), proyecto de explotación (viabilidad) y labores mineras (ejecución).[Abstract] Simple integrated systems based on personal computers and cornmercial programmes about modelling and CAD, make easy the reiterative work on exploitation planning in roofing slate quarries. We can use this systems in the three phases of the mining project: bed modelling (Research), exploitation (Viability)wand mining (Performance)

Efecto de la crisis económica sobre el consumo de psicofármacos en Asturias

ResumenObjetivoEvaluar si la crisis económica de 2008ha comportado cambios en la evolución del consumo de ansiolíticos, hipnótico-sedantes y antidepresivos en Asturias.MétodoEstudio descriptivo y de utilización de medicamentos durante 2003-2013. Se calcularon las dosis diarias definidas por 1000 habitantes/día (DHD) de ansiolíticos, hipnótico-sedantes y antidepresivos. Se obtuvieron coeficientes de regresión lineal (b) de las DHD de la etapa precrisis (2003-2008) y de la etapa de crisis (2009-2013).ResultadosEl consumo de ansiolíticos creció un 40,25%, el de hipnóticos un 88,11% y el de antidepresivos un 80,93%. Para los ansiolíticos: b-(2003-2008)=4,38 DHD/año y b-(2009-2013)=1,08 DHD/año. Para los hipnótico-sedantes: b-(2003-2008)=2,30 DHD/año y b-(2009-2013)=0,40 DHD/año. Para los antidepresivos: b-(2003-2008)=5,79 DHD/año y b-(2009-2013)=2,83 DHD/año.ConclusionesEl incremento del consumo para los tres subgrupos en la época de crisis fue menor que en la época precrisis. No se confirma que la crisis económica haya influido aumentando el consumo de estos medicamentos.AbstractObjectiveTo assess whether the economic crisis of 2008 has changed the consumption of anxiolytics, hypnotics-sedatives and antidepressants in Asturias (Spain).MethodWe conducted a descriptive study of drug use from 2003 -2013. The defined daily doses of 1000 inhabitants per day (DHD) were calculated for anxiolytics, hypnotics-sedatives and antidepressants. Linear regression coefficients (b) of the DHD were obtained for the pre-crisis period (2003-2008) and the crisis period (2009-2013).ResultsThe consumption of anxiolytics increased by 40.25%, that of hypnotics by 88.11% and that of antidepressants by 80.93%. For anxiolytics: b-(2003-2008)=4.38 DDI/year and b-(2009-2013)=1.08 DDI/year. For hypnotics-sedatives: b-(2003-2008)=2.30 DDI/year and b-(2009-2013)=0.40 DDI/year. For antidepressants: b-(2003-2008)=5.79 DDI/year and b-(2009-2013)=2.83 DDI/year.ConclusionsThe rise in consumption of the three subgroups during the crisis period was lower than that of the pre-crisis period. This study does not confirm the influence of the economic crisis on the rise in consumption of these drugs