An Optimized Structure-Function Design Principle Underlies Efficient Signaling Dynamics in Neurons.

Dynamic signaling on branching axons is critical for rapid and efficient communication between neurons in the brain. Efficient signaling in axon arbors depends on a trade-off between the time it takes action potentials to reach synaptic terminals (temporal cost) and the amount of cellular material associated with the wiring path length of the neuron's morphology (material cost). However, where the balance between structural and dynamical considerations for achieving signaling efficiency is, and the design principle that neurons optimize to preserve this balance, is still elusive. In this work, we introduce a novel analysis that compares morphology and signaling dynamics in axonal networks to address this open problem. We show that in Basket cell neurons the design principle being optimized is the ratio between the refractory period of the membrane, and action potential latencies between the initial segment and the synaptic terminals. Our results suggest that the convoluted paths taken by axons reflect a design compensation by the neuron to slow down signaling latencies in order to optimize this ratio. Deviations in this ratio may result in a breakdown of signaling efficiency in the cell. These results pave the way to new approaches for investigating more complex neurophysiological phenomena that involve considerations of neuronal structure-function relationships

Knowledge management practices and the enhancement of customer capital: the importance of time

Actualmente, los responsables de las pequeñas y medianas empresas (PYMES) debido al hecho de tener que vigilar continuamente sus empresas a la búsqueda de mejoras en las relaciones con sus clientes y trabajadores, están otorgando un papel cada vez más estratégico a las prácticas de gestión del conocimiento. No obstante, hay situaciones donde las organizaciones y sus miembros se enfrentan a entornos cada vez más inciertos, por lo que es necesario reconsiderar las prácticas de gestión del conocimiento que se han venido desarrollando en la empresa desde sus inicios. Estas prácticas, en forma de procesos y rutinas, pueden basarse tanto en conocimiento tácito como explícito y también necesitan ser continuamente reconsideradas de cara a la captación de nuevo conocimiento. En tales circunstancias, sería necesario modificar e incluso eliminar parte del conocimiento existente al objeto de asegurarnos de que los empleados tienen acceso a conocimientos lo suficientemente actualizados como para que mantengan o garanticen las relaciones que las PYMEs tienen con sus clientes. Nuestro trabajo examina el impacto que un contexto de “mentalidad abierta” (openminded) en la organización existente en un momento dado (T) tiene sobre las actuaciones que intentan reconsiderar los conocimientos organizativos en un momento posterior (T+1). Analizamos además la relaciones entre los procesos de aprendizaje/conocimiento explorativo y aplicado sobre el capital relacional. Se utiliza para ello evidencias empíricas procedentes de 107 PYMES del sector de las telecomunicaciones en España, utilizando la técnica PLS.Actualmente, los responsables de las pequeñas y medianas empresas (PYMES) debido al hecho de tener que vigilar continuamente sus empresas a la búsqueda de mejoras en las relaciones con sus clientes y trabajadores, están otorgando un papel cada vez más estratégico a las prácticas de gestión del conocimiento. No obstante, hay situaciones donde las organizaciones y sus miembros se enfrentan a entornos cada vez más inciertos, por lo que es necesario reconsiderar las prácticas de gestión del conocimiento que se han venido desarrollando en la empresa desde sus inicios. Estas prácticas, en forma de procesos y rutinas, pueden basarse tanto en conocimiento tácito como explícito y también necesitan ser continuamente reconsideradas de cara a la captación de nuevo conocimiento. En tales circunstancias, sería necesario modificar e incluso eliminar parte del conocimiento existente al objeto de asegurarnos de que los empleados tienen acceso a conocimientos lo suficientemente actualizados como para que mantengan o garanticen las relaciones que las PYMEs tienen con sus clientes. Nuestro trabajo examina el impacto que un contexto de “mentalidad abierta” (openminded) en la organización existente en un momento dado (T) tiene sobre las actuaciones que intentan reconsiderar los conocimientos organizativos en un momento posterior (T+1). Analizamos además la relaciones entre los procesos de aprendizaje/conocimiento explorativo y aplicado sobre el capital relacional. Se utiliza para ello evidencias empíricas procedentes de 107 PYMES del sector de las telecomunicaciones en España, utilizando la técnica PLS

Evidence for regulated expression of Telomeric Repeat-containing RNAs (TERRA) in parasitic trypanosomatids

The Telomeric Repeat-containing RNAs (TERRA) participate in the homeostasis of telomeres in higher eukaryotes. Here, we investigated the expression of TERRA in Leishmania spp. and Trypanosoma brucei and found evidences for its expression as a specific RNA class. The trypanosomatid TERRA are heterogeneous in size and partially polyadenylated. The levels of TERRA transcripts appear to be modulated through the life cycle in both trypanosomatids investigated, suggesting that TERRA play a stage-specific role in the life cycle of these early-branching eukaryotes

Using Quantum Computing to Infer Dynamic Behaviors of Biological and Artificial Neural Networks

The exploration of new problem classes for quantum computation is an active area of research. An essentially completely unexplored topic is the use of quantum algorithms and computing to explore and ask questions \textit{about} the functional dynamics of neural networks. This is a component of the still-nascent topic of applying quantum computing to the modeling and simulations of biological and artificial neural networks. In this work, we show how a carefully constructed set of conditions can use two foundational quantum algorithms, Grover and Deutsch-Josza, in such a way that the output measurements admit an interpretation that guarantees we can infer if a simple representation of a neural network (which applies to both biological and artificial networks) after some period of time has the potential to continue sustaining dynamic activity. Or whether the dynamics are guaranteed to stop either through 'epileptic' dynamics or quiescence