Sphingosine-1-phosphate receptor 2 restrains egress of γδ T cells from the skin.

Maintenance of a population of IL-17-committed γδ T cells in the dermis is important in promoting tissue immunity. However, the signals facilitating γδ T cell retention within the dermis remain poorly understood. Here, we find that sphingosine-1-phosphate receptor 2 (S1PR2) acts in a cell-intrinsic manner to oppose γδ T cell migration from the dermis to the skin draining lymph node (dLN). Migration of dermal γδ T cells to the dLN under steady-state conditions occurs in an S1PR1-dependent manner. S1PR1 and CD69 are reciprocally expressed on dermal γδ T cells, with loss of CD69 associated with increased S1PR1 expression and enhanced migration to the dLN. γδ T cells lacking both S1PR2 and CD69 are impaired in their maintenance within the dermis. These findings provide a mechanism for how IL-17+ γδ T cells establish residence within the dermis and identify a role for S1PR2 in restraining the egress of tissue-resident lymphocytes

Intervalos de predicción de la tasa de accidentes en tramos de la red de carreteras española, para flujos heterogéneos. Aplicación a ejes de transporte de mercancías

Los modelos lineales generales, tanto en sus alternativas de Poisson como de binomial negativa, son considerados los más adecuados por los analistas para relacionar la frecuencia o tasa de accidentes de tranco con diferentes variables explicativas (flujos de tráfico, geometría, tipos de vía, etc.) y en diferentes escenarios. En este trabajo se desarrollan los intervalos de confianza y de predicción basados en un modelo con flujo de tráfico heterogéneo, en tramos de la Red de Carreteras Españolas, y se aplican al eje de transporte de mercancías Madrid-Barcelona (MB), muy importante, tanto por el volumen de tráfico como por la distancia media? La construcción de estos intervalos permite la predicción de la frecuencia o tasa de accidentes para tramos caracterizados por diferentes valores de las variables explicativas, permitiendo generalizar el modelo y asignar intervalos de confianza a cada tramo. Se han formulado tres tipos de intervalos de predicción para: • El número medio de accidentes o seguridad global entramos con determinadas características. • El número medio de accidentes o seguridad específica en un tramo diferente con determinadas características. Este intervalo solo es posible calcularlo si se considera un modelo de binomial negativa. • El número de accidentes en un tramo diferente con determinadas características. La aplicación a tramos concretos como es el caso de los tramos del eje de mercancías Madrid-Barcelona, permite validar el modelo desarrollado utlizando los datos de diferentes años; permite evaluar el comportamiento de la accidentalidad en el eje Madrid-Barcelona, y analizar como ésta se modifica si se plantean diferentes escenarios de flujos heterogéneos

Factores de influencia sobre la frecuencia de accidentes en la red de carreteras del estado, mediante árboles de regresión y clasificación.

En este trabajo se ha explorado la aplicación de modelos de árboles de regresión y clasificación para el comportamiento de la variable dependiente accidentes, con la intensidad de tráfico, el porcentaje de vehículos pesados, una medida de la velocidad y el tipo funcional de carretera en tramos de la red de carreteras del Estado. Este tipo de modelos de minería de datos permiten extraer patrones de comportamiento e interacciones no fácilmente detectables mediante otro tipo de análisis. Estos modelos de gran potencial, permitieron extraer información relevante, en lo concerniente a: • La relevancia de las variables disponibles para la explicación del fenómeno de los accidentes. • Las interacciones complejas existentes. • Patrones de comportamiento. Mediante los modelos de árboles de regresión para la variable respuesta número total de accidentes se ha evaluado el grado de importancia de las variables explicativas disponibles, así como las interacciones existentes entre las distintas variables. La variable de mayor influencia para la explicación de la frecuencia de accidentes en las carreteras es el tráfico medio anual, medida indirecta de la exposición en un tramo concreto. A medida que aumenta el tráfico total, mayor es el número medio de accidentes. El segundo factor que explica el número de accidentes es el porcentaje de vehículos pesados y también aumenta con el mismo. El tipo de vía, también es un factor de influencia sobre la frecuencia: en la muestra seleccionada hay mayor número de accidentes en autopistas y vías convencionales. Los modelos de árboles de clasificación, para la variable respuesta tipo de accidente en función de factores concurrentes con el accidente, como son: tipo de vía, lugar de ocurrencia del accidente: recta, curva suave, etc., anchura de la calzada, anchura del carril, características del arcén y factores atmosféricos, permiten identificar algunos patrones de comportamiento específicos según los tipos más frecuentes de accidentes en los tramos de la muestra y los distintos factores de influencia sobre ellos. Las características de la vía (curvatura, ancho de calzada, ancho de arcén, ancho de carril) y meteorológicas condicionan el tipo de accident

La efectividad del permiso por puntos en España. La importancia del refuerzo de la ley con la adecuada combinación de acciones de vigilancia y control.

El pasado mes de julio se cumplieron 3 años de aplicación de la ley de permiso por puntos en el marco de un importante descenso de la siniestralidad en las carreteras españolas, que ha superado la expectativa creada a partir del objetivo numérico del PESV 05-08, de reducción del número de víctimas mortales en un 40% hasta el 2008. En este trabajo se presenta el análisis de los efectos de la aplicación del permiso por puntos, además de otros factores. Para el análisis se han utilizado modelos ARIMA de intervención. La variable respuesta es el número mensual de víctimas mortales a 24 horas en carretera, desde enero de 1995 hasta octubre de 2009 (178 observaciones). Con los modelos ARIMA de intervención se ha analizado la influencia de la introducción del sistema de permiso por puntos en España y su contribución a la reducción del número de víctimas mortales en carretera, mediante la introducción de una variable dicotómica que toma el valor 0 antes de la fecha de implementación de la correspondiente ley y 1 a posteriori. Adicionalmente y en virtud del período de análisis, que se extiende hasta octubre de 2009, se han introducido otras variables dicotómicas de control para modelar otros efectos, como la entrada en vigor de la Reforma del Código Penal (con efectos desde el 1 noviembre 2007) , la intensificación de medidas de seguridad vial desde enero de 2004 (con efecto desde el 1 de mes, denominada cambio de nivel de la serie temporal) y el cambio de la movilidad (a través del consumo de combustible) desde agosto de 2008 hasta octubre de 2009. En el ajuste de los modelos ha sido necesario incluir otros efectos más puntuales para modelar el comportamiento especial observado en los meses de julio y agosto de 2006 y 2007 inclusive y el comportamiento atípico del mes de noviembre de 2007 y septiembre de 2008. De las estimaciones realizadas, la introducción de la norma ha sido muy beneficiosa y, a juicio de los autores, la evolución de las medidas de vigilancia y control, que se analizan en el presente trabajo, ayudan a explicar la intensidad de los efectos de la medida legislativa del permiso por puntos y, lo que es más importante, su aparente permanencia en el tiempo

Bayesian model selection of structural explanatory models: Application to road accident data

Using the Bayesian approach as the model selection criteria, the main purpose in this study is to establish a practical road accident model that can provide a better interpretation and prediction performance. For this purpose we are using a structural explanatory model with autoregressive error term. The model estimation is carried out through Bayesian inference and the best model is selected based on the goodness of fit measures. To cross validate the model estimation further prediction analysis were done. As the road safety measures the number of fatal accidents in Spain, during 2000-2011 were employed. The results of the variable selection process show that the factors explaining fatal road accidents are mainly exposure, economic factors, and surveillance and legislative measures. The model selection shows that the impact of economic factors on fatal accidents during the period under study has been higher compared to surveillance and legislative measures

Análisis de la seguridad vial española: un modelo integrado para la evaluación de los principales factores de influencia.

Durante décadas, los investigadores han intentado identificar los factores más importantes que afectan a la seguridad vial, tratando además, de medir el grado de tal efecto. Este interés se ha acentuado de forma considerable en los últimos años, lo que se ha visto reflejando en el planteamiento de las nuevas políticas estratégicas, con la fijación de objetivos numéricos. Para poder analizar de forma rigurosa el efecto de los factores que influyen sobre la seguridad vial, y poder utilizar dichos resultados para establecer objetivos realistas en los planes estratégicos marcados en las políticas de seguridad vial, es imprescindible disponer de herramientas econométricas adecuadas. En este sentido, cabe destacar la metodología DRAG, la cual permite solucionar los problemas más importantes asociados al desarrollo de modelos en series temporales, tales como la heterocedasticidad, la autocorrelación o la forma funcional, a la vez que presentan una estructura multicapa que analiza las tres dimensiones principales de la seguridad vial (exposición, frecuencia de accidentes y severidad). Cada una de estas dimensiones es objeto de una ecuación propia que analiza los principales factores de influencia: variables económicas, infraestructura, climatología, conductores, características del parque, vigilancia, velocidad y medidas legislativas en seguridad, entre otros. Dado el gran éxito obtenido en la aplicación de esta metodología en diversos países y regiones, el INSIA ha adaptado la metodología DRAG a la situación de la seguridad vial española, realizando el modelo DRAG-España. Por su mayor interés, este trabajo presenta únicamente los resultados de los modelos desarrollados para accidentes, los cuales estudian los accidentes con heridos y los accidentes mortales de forma diferenciada, lo que ha permitido analizar la diferente influencia de una misma variable sobre estos distintos tipos de accidentes

Red temática de investigación científica de accidentes. Metodología integrada para la evaluación de factores de influencia en los accidentes de tráfico

Red temática de investigación científica de accidentes. Metodología integrada para la evaluación de factores de influencia en los accidentes de tráfico

eIF4GI links nutrient sensing by mTOR to cell proliferation and inhibition of autophagy

Translation initiation factors have complex functions in cells that are not yet understood. We show that depletion of initiation factor eIF4GI only modestly reduces overall protein synthesis in cells, but phenocopies nutrient starvation or inhibition of protein kinase mTOR, a key nutrient sensor. eIF4GI depletion impairs cell proliferation, bioenergetics, and mitochondrial activity, thereby promoting autophagy. Translation of mRNAs involved in cell growth, proliferation, and bioenergetics were selectively inhibited by reduction of eIF4GI, as was the mRNA encoding Skp2 that inhibits p27, whereas catabolic pathway factors were increased. Depletion or overexpression of other eIF4G family members did not recapitulate these results. The majority of mRNAs that were translationally impaired with eIF4GI depletion were excluded from polyribosomes due to the presence of multiple upstream open reading frames and low mRNA abundance. These results suggest that the high levels of eIF4GI observed in many breast cancers might act to specifically increase proliferation, prevent autophagy, and release tumor cells from control by nutrient sensing

Application of the DRAG Methodology to the Analysis of Road Safety in Spain and Evaluation of the Main Factors of Influence.

Application of the DRAG methodology to the analysis of road safety in Spain and evaluation of the main factors of influence

El proyecto SafetyNet para la obtención de Indicadores de velocidad de flujo libre: contribuciones metodológicas y aplicación al caso español.

En este trabajo se presentan los resultados de la aplicación de las recomendaciones del proyecto europeo SafetyNet para la estimación de indicadores de SPI (Safety Performance Indicators) de la velocidad de flujo libre (VFL), es decir, circulación en tramos en perfectas condiciones de firme y visibilidad y tráficos moderados, de forma que la única restricción que se le presenta al conductor es la velocidad que marca la ley, con el objetivo de tener un marco común de indicadores (en este caso el de VFL) en los países europeos. Para ello, en España, se ha diseñado un muestreo estratificado por regiones, dividiendo el territorio en 8 regiones: Andalucía (R-1); Meseta Central excluyendo Madrid, es decir, las dos Castillas y Extremadura (R-2); Madrid (R-3); Valencia y Murcia (R-4); Cataluña (R-5); Galicia y Asturias (R-6); País Vasco, Navarra, Cantabria y La Rioja (R-7) y Aragón (R-8). Se han elegido al azar 100 puntos de observación repartiendo en cada estrato región-tipo de vía proporcionalmente a las poblaciones e IMD respectivamente. Se ha estimado la distribución de la VFL en cuatro tipos de vía (autopistas, autovía, carreteras convencionales de la red estatal y autonómicas con dos tipos de límite de velocidad: 90 y 100 km/h y tres tipos de vehículos (ligeros, motos y pesados). Los tramos de la muestra fueron sometidos a dos fases de verificación del cumplimento de las recomendaciones de SafetyNet para la obtención de los indicadores de VFL: la primera fase de gabinete, con herramientas informáticas y la segunda fase in situ, cuya criba y reemplazo de los tramos seleccionados en la etapa de gabinete, ha sido mínima. Se han instalado dispositivos de medición de velocidades muy precisos en cada punto de observación. Aunque la hipótesis de normalidad (distribución gaussiana) es habitual en estudios de velocidad y en muchos casos razonable a la luz de los datos, en este estudio se ha utilizado la herramienta estadística más general, no paramétrica de bootstrap en inglés o remuestreo en español. Los resultados de las mediciones nocturnas superan claramente el límite establecido por la ley y los valores diurnos, lo cual podría conducir a recomendar mayor . vigilancia de la velocidad en tipos de vías y horarios concretos. Se ha estimado la distribución de velocidades dando valores puntuales e intervalos de confianza para la velocidad media, desviación típica, percentiles (85%, 2,5% y 97,5%), así como la proporción de vehículos que superan la velocidad máxima permitida por la ley y de vehículos que superan la velocidad máxima permitida por la ley en 10 km/