The correlation of two different real-time PCR devices for the analysis of CYP2C19 pharmacogenetic results

CYP2C19 is a highly polymorphic gene responsible for the metabolism of commonly used drugs. CYP2C19*1, the wild-type allele, is associated with normal enzyme activity, whereas CYP2C19*2 and CYP2C19*17 lead to null and increased enzyme activity, respectively. The use of different instruments to perform the same pharmacogenetic tests should not affect the reliability of the results reported to clinicians, as required by the ISO 15189 standard. Genotyping assays allowed for the identification of gene variants corresponding to the CYP2C19*2 and CYP2C19*17 haplotypes in 44 selected samples. Each sample was analyzed in duplicate using the Thermo Fisher Taqman Drug Metabolism probes CYP2C19*2: c_25986767_70 (rs4244285) and CYP2C19*17: c_469857_10 (rs12248560). The experiments were performed on two widely used types of real-time PCR analyzers: ABI PRSIM™7500 and QuantStudioTM12KFlex (both from Applied Biosystems, Thermofisher). The data were analyzed in a Thermo Fisher Cloud facility. The analysis was performed independently by two qualified professionals. Both different instruments and analysts’ interpretations were consistent in identifying the native homozygous, heterozygous, and mutant homozygous variants for CYP2C19*2 and CYP2C19*17. The results provided by both the primary and backup analyzers showed a perfect correlation. This would allow for the use of the backup analyzer in case the main one is not available

BIM for sustainable management in existing hospitals

The main objective of this communication is to determine the characteristics and requirements of the BIM model, in particular in relation to the BPS energy analysis, to be used as a project tool that supports sustainable management in existing hospital establishments. With this objective, BIM architectural models and environmental simulations of representative buildings in Chile and Spain were carried out to review and propose attributes of sustainable models that allow a better adaptation to growth and flexibility from the early stages of design and restructuring. This study associates low energy consumption strategies for hospital establishments. The study is aimed at the integral management of both the operation of the building and all the services involved in its use and explotation. This will allow to discuss the paradigm changes regarding the training of the architect and the specialists involved in the design, construction and operation of more sustainable projects.Metodología para la valoración de los requisitos de confort, condiciones ambientales y funcionalidad espacial de los hospitales y su entorno. Adecuación de propuestas a nuevos conceptos hospitalarios. Ref.: BIA2016-78893-C3-1-R (Ministerio de Economía y Competitividad

Aplicación de GP-GPU Computing para la optimización de algoritmos científicos mediante el uso de profiling de hardware

En este artículo presentamos el proyecto de investigación sobre optimización de algoritmos científicos programados para para arquitecturas many-core. Estas arquitecturas proveen un gran potencial para los algoritmos que optimizaremos gracias a su alto nivel de paralelismo y simplicidad. En particular en este proyecto, se utilizará programación de procesamiento general para clusters de computadoras con placas gráficas (GPUs). En una primera etapa, continuamos la investigación realizada sobre algoritmos de simulación tipo N-Body para su optimización sobre arquitecturas GPU, esta vez mediante el uso de profilers de hardware. Buscamos determinar cuáles son los indicadores que indiquen un potencial para realizar optimizaciones mediante herramientas de profiling que provean información obtenida directamente del hardware utilizado. Luego, en una segunda etapa, ampliaremos dicha investigación para analizar algoritmos de multiplicación de enteros de tamaño arbitrario (Schönhage- Strassen) y de cálculo trayectorias de satélites (SGP4 y SDP4). Finalmente, utilizando dicha información de profiling tanto de las GPUs como las CPUs, buscamos elaborar una guía de optimizaciones basadas en profiling para algoritmos científicos –especialmente pensada para clusters de GPUs– que pueda ser consultada por científicos y programadores de otras áreas de la ciencia. En este artículo se presentan las tres etapas que componen este proyecto de investigación.Eje: Computación Gráfica , Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Aplicación de GP-GPU Computing para la optimización de algoritmos científicos mediante el uso de profiling de hardware

En este artículo presentamos el proyecto de investigación sobre optimización de algoritmos científicos programados para para arquitecturas many-core. Estas arquitecturas proveen un gran potencial para los algoritmos que optimizaremos gracias a su alto nivel de paralelismo y simplicidad. En particular en este proyecto, se utilizará programación de procesamiento general para clusters de computadoras con placas gráficas (GPUs). En una primera etapa, continuamos la investigación realizada sobre algoritmos de simulación tipo N-Body para su optimización sobre arquitecturas GPU, esta vez mediante el uso de profilers de hardware. Buscamos determinar cuáles son los indicadores que indiquen un potencial para realizar optimizaciones mediante herramientas de profiling que provean información obtenida directamente del hardware utilizado. Luego, en una segunda etapa, ampliaremos dicha investigación para analizar algoritmos de multiplicación de enteros de tamaño arbitrario (Schönhage- Strassen) y de cálculo trayectorias de satélites (SGP4 y SDP4). Finalmente, utilizando dicha información de profiling tanto de las GPUs como las CPUs, buscamos elaborar una guía de optimizaciones basadas en profiling para algoritmos científicos –especialmente pensada para clusters de GPUs– que pueda ser consultada por científicos y programadores de otras áreas de la ciencia. En este artículo se presentan las tres etapas que componen este proyecto de investigación.Eje: Computación Gráfica , Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Análisis de rendimiento de algoritmos de resolución de problemas de matrices dispersas para GP-GPU Computing mediante el uso de profiling de hardware

Las arquitecturas many-core proveen un gran potencial, para la optimización de algoritmos científicos gracias a su alto nivel de paralelismo y simplicidad. En este caso particular se utilizará programación de procesamiento general para clusters de computadoras con placas GPU. Primeramente el proyecto se enfoca en el análisis de matrices dispersas, dónde la mayor parte de los datos que contiene, no son relevantes al cálculo final deseado. Por lo tanto utilizando ciertas técnicas de representación en las matrices, se puede evitar realizar operaciones sobre datos a los cuales se les puede determinar su resultado a priori. En la segunda etapa, se utilizan y analizan implementaciones de biblioteca que aprovechen diferentes sistemas de representación de estas matrices, Graphics Processing Unit buscando realizar las optimizaciones oportunas de ser posible, siendo necesario realizar pruebas en las dos tecnologías de GPU más reconocidas buscando identificar posibles deficiencias en la implementación de cada solución. Finalmente mediante contadores de hardware se analizan en forma precisa, si las optimizaciones a realizar, y las ya realizadas, realmente producen una diferencia apreciable en los tiempos de ejecución y uso de recursos de las bibliotecas. En este artículo se presentan las tres etapas que componen este proyecto de investigación.Eje: Procesamiento Distribuído y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Análisis de rendimiento de algoritmos de resolución de problemas de matrices dispersas para GP-GPU Computing mediante el uso de profiling de hardware

Las arquitecturas many-core proveen un gran potencial, para la optimización de algoritmos científicos gracias a su alto nivel de paralelismo y simplicidad. En este caso particular se utilizará programación de procesamiento general para clusters de computadoras con placas GPU. Primeramente el proyecto se enfoca en el análisis de matrices dispersas, dónde la mayor parte de los datos que contiene, no son relevantes al cálculo final deseado. Por lo tanto utilizando ciertas técnicas de representación en las matrices, se puede evitar realizar operaciones sobre datos a los cuales se les puede determinar su resultado a priori. En la segunda etapa, se utilizan y analizan implementaciones de biblioteca que aprovechen diferentes sistemas de representación de estas matrices, Graphics Processing Unit buscando realizar las optimizaciones oportunas de ser posible, siendo necesario realizar pruebas en las dos tecnologías de GPU más reconocidas buscando identificar posibles deficiencias en la implementación de cada solución. Finalmente mediante contadores de hardware se analizan en forma precisa, si las optimizaciones a realizar, y las ya realizadas, realmente producen una diferencia apreciable en los tiempos de ejecución y uso de recursos de las bibliotecas. En este artículo se presentan las tres etapas que componen este proyecto de investigación.Eje: Procesamiento Distribuído y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Análisis de rendimiento de algoritmos de resolución de problemas de matrices dispersas para GP-GPU Computing mediante el uso de profiling de hardware

Las arquitecturas many-core proveen un gran potencial, para la optimización de algoritmos científicos gracias a su alto nivel de paralelismo y simplicidad. En este caso particular se utilizará programación de procesamiento general para clusters de computadoras con placas GPU. Primeramente el proyecto se enfoca en el análisis de matrices dispersas, dónde la mayor parte de los datos que contiene, no son relevantes al cálculo final deseado. Por lo tanto utilizando ciertas técnicas de representación en las matrices, se puede evitar realizar operaciones sobre datos a los cuales se les puede determinar su resultado a priori. En la segunda etapa, se utilizan y analizan implementaciones de biblioteca que aprovechen diferentes sistemas de representación de estas matrices, Graphics Processing Unit buscando realizar las optimizaciones oportunas de ser posible, siendo necesario realizar pruebas en las dos tecnologías de GPU más reconocidas buscando identificar posibles deficiencias en la implementación de cada solución. Finalmente mediante contadores de hardware se analizan en forma precisa, si las optimizaciones a realizar, y las ya realizadas, realmente producen una diferencia apreciable en los tiempos de ejecución y uso de recursos de las bibliotecas. En este artículo se presentan las tres etapas que componen este proyecto de investigación.Eje: Procesamiento Distribuído y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Aplicación de GP-GPU Computing para la optimización de algoritmos científicos mediante el uso de profiling de hardware

En este artículo presentamos el proyecto de investigación sobre optimización de algoritmos científicos programados para para arquitecturas many-core. Estas arquitecturas proveen un gran potencial para los algoritmos que optimizaremos gracias a su alto nivel de paralelismo y simplicidad. En particular en este proyecto, se utilizará programación de procesamiento general para clusters de computadoras con placas gráficas (GPUs). En una primera etapa, continuamos la investigación realizada sobre algoritmos de simulación tipo N-Body para su optimización sobre arquitecturas GPU, esta vez mediante el uso de profilers de hardware. Buscamos determinar cuáles son los indicadores que indiquen un potencial para realizar optimizaciones mediante herramientas de profiling que provean información obtenida directamente del hardware utilizado. Luego, en una segunda etapa, ampliaremos dicha investigación para analizar algoritmos de multiplicación de enteros de tamaño arbitrario (Schönhage- Strassen) y de cálculo trayectorias de satélites (SGP4 y SDP4). Finalmente, utilizando dicha información de profiling tanto de las GPUs como las CPUs, buscamos elaborar una guía de optimizaciones basadas en profiling para algoritmos científicos –especialmente pensada para clusters de GPUs– que pueda ser consultada por científicos y programadores de otras áreas de la ciencia. En este artículo se presentan las tres etapas que componen este proyecto de investigación.Eje: Computación Gráfica , Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Navigating Perceived Stress: Experiences of Nursing Students Completing Internships during the COVID-19 Pandemic in Spain

Background: University students often experience psychological strains such as academic stress, particularly as they approach the transition into the workforce. This stress may have been heightened for nursing students who completed internships during the COVID-19 pandemic. This study aims to analyze the impact of the COVID-19 pandemic on the perceived stress levels of undergraduate nursing students. Methodology: A cross-sectional descriptive observational study was conducted using the Spanish version of the PSS-10 scale, a validated reduction of the English version PSS-14, to evaluate perceived stress. The responses are Likert-type with a total score range of 0 to 40. Questionnaires were distributed electronically to nursing students across all academic years who were engaged in clinical practice. Participation was voluntary. Results: The study included 487 students, the majority of whom were women (78.4%) with an average age of 23.51 years. Most participants were in their third and fourth years (67%). The mean perceived stress score was 20.65 (SD = 5.62) out of a possible 40, indicating moderate stress levels. Statistically significant differences in perceived stress were found between genders, with women reporting higher stress levels than men (Mann-Whitney U = 15,380.000; p < 0.001). Additionally, a significant correlation was observed between the overall perceived stress score and gender, as well as between specific items on the PSS-10 scale and gender, highlighting the importance of gender-specific stress management interventions. Conclusions: Nursing students reported moderate levels of perceived stress, with women experiencing higher stress levels than men. These findings highlight the need for targeted stress management interventions for nursing students, especially during health crises. Addressing gender-specific stressors and fostering a supportive educational environment will enhance students' well-being, academic success, and professional preparedness

A truncating variant of RAD51B associated with primary ovarian insufficiency provides insights into its meiotic and somatic functions

Primary ovarian insufficiency (POI) causes female infertility by abolishing normal ovarian function. Although its genetic etiology has been extensively investigated, most POI cases remain unexplained. Using whole-exome sequencing, we identified a homozygous variant in RAD51B –(c.92delT) in two sisters with POI. In vitro studies revealed that this variant leads to translation reinitiation at methionine 64. Here, we show that this is a pathogenic hypomorphic variant in a mouse model. Rad51bc.92delT/c.92delT mice exhibited meiotic DNA repair defects due to RAD51 and HSF2BP/BMRE1 accumulation in the chromosome axes leading to a reduction in the number of crossovers. Interestingly, the interaction of RAD51B-c.92delT with RAD51C and with its newly identified interactors RAD51 and HELQ was abrogated or diminished. Repair of mitomycin-C-induced chromosomal aberrations was impaired in RAD51B/Rad51b-c.92delT human and mouse somatic cells in vitro and in explanted mouse bone marrow cells. Accordingly, Rad51b-c.92delT variant reduced replication fork progression of patient-derived lymphoblastoid cell lines and pluripotent reprogramming efficiency of primary mouse embryonic fibroblasts. Finally, Rad51bc.92delT/c.92delT mice displayed increased incidence of pituitary gland hyperplasia. These results provide new mechanistic insights into the role of RAD51B not only in meiosis but in the maintenance of somatic genome stability.This work was supported by the Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) Grant 2014/14231-0 (to MMF); FAPESP Grant 2013/02162-8, Nucleo de Estudos e Terapia Celular e Molecular (NETCEM), Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico Grant 303002/2016- 6 (to BBM); and FAPESP Grant 2014/50137-5 (to SELA). This work was supported by MINECO (PID2020-120326RB-I00) and by Junta de Castilla y León (CSI239P18 and CSI148P20). NFM, FSS, and MRMH are supported by European Social Fund/JCyLe grants (EDU/310/2015, EDU/556/2019 and EDU/1992/2020). YBC and RSU are funded by a grant from MINECO (BS-2015–073993 and BFU2017-89408-R). Experiments performed at CNIO were supported by grant PID2019-106707-RB to JM, co-sponsored by EU ERDF funds. SM was supported by an international postdoctoral contract “CNIO Friends”. The proteomic analysis was performed in the Proteomics Facility of Centro de Investigación del Cáncer, Salamanca, Grant PRB3(IPT17/0019 -ISCIII-SGEFI/ERDF). CIC-IBMCC is supported by the Programa de Apoyo a Planes Estratégicos de Investigación de Estructuras de Investigación de Excelencia cofunded by the Castilla–León autonomous government and the European Regional Development Fund (CLC–2017–01). Veitia’s Lab is supported by the University of Paris and the Centre National de la Recherche Scientifique