Reseñas

Adriana GIL ; Montse VALL-LLOVERA, Género, TIC y video juego

Combination of nuclear and mitochondrial markers as a useful tool to identify Ctenophthalmus species and subspecies (Siphonaptera: Ctenophthalmidae)

Ctenophthalmus is considered the largest genus within the Order Siphonaptera. From a morphological point of view, only males of this genus can be identified at species and subspecies levels using morphological keys, whereas there are no morphological criteria in order to classify females at these taxonomical levels. Furthermore, the amount of available molecular and phylogenetic data for this genus is quite scarce so far. The main objective of this work was to assess the utility of the combination of nuclear and mitochondrial markers with respect to their ability to differentiate among different subspecies within the Ctenophthalmus genus. With this purpose, we carried out a comparative morphological and molecular study of three different subspecies (Ctenophthalmus baeticus arvernus, Ctenophthalmus nobilis dobyi, and Ctenophthalmus andorrensis catalaniensis) in order to clarify and discuss its taxonomic status. In addition, our study complemented the molecular data previously provided for Ctenophthalmus baeticus boisseauorum and Ctenophthalmus apertus allani subspecies. We sequenced five different molecular markers: EF1-α, ITS1, ITS2, cox1, and cytb. Our results confirmed that morphological data by themselves are not able to discriminate among Ctenophthalmus female taxa; however, the combination of the nuclear marker EF1-α together with mtDNA markers cytb and cox1 constituted a useful taxonomical and phylogenetic tool to solve this issue. Based on these results, we consider that the use of this molecular approach should be gradually used within Ctenophthalmus genus in order to complement its classical taxonomy and clarifying the complex taxonomy of other congeneric species of fleas.Universidad de SevillaConsejo Superior de Investigaciones CientíficasConferencia de Rectores de las Universidades Española

Automatic and early detection of the deterioration of patients in Intensive and Intermediate Care Units: technological challenges and solutions

In the Intensive and Intermediate Care Units of healthcare centres, many sensors are connected to patients to measure high frequency physiological data. In order to analyse the state of a patient, the medical staff requires both appropriately presented and easily accessed information. As most medical devices do not support the extraction of digital data in known formats, medical staff need to fill out forms manually. The traditional methodology is prone to human errors due to the large volume of information, with variable origins and complexity. The automatic and real-time detection of changes in parameters, based on known medical rules, will make possible to avoid these errors and, in addition, to detect deterioration early. In this article, we propose and discuss a high-level system architecture, an embedded system that extracts the electrocardiogram signal from an analog output of a medical monitor, and a real-time Big Data infrastructure that integrate Free Software products. We believe that the experimental results, obtained with a simple prototype of the system, demonstrate the viability of the techniques and technologies used, leaving solid foundations for the construction of a reliable system for medical use, able to scale and support an increasing number of patients and captured data.En las unidades de cuidados intensivos e intermedios de centros de salud, muchos sensores están conectados a los pacientes para medir datos fisiológicos de alta frecuencia. Para analizar el estado de un paciente, el personal médico requiere información presentada de manera apropiada y de fácil acceso. Como la mayoría del equipamiento médico no admite la extracción de datos digitales en formatos conocidos, el personal médico completa formularios manualmente. Esta metodología es propensa a errores humanos debido al gran volumen de información, con orígenes y complejidad variable. La detección automática y en tiempo real de cambios en los parámetros, basados en reglas médicas conocidas, permitirá evitar estos errores y, además, detectar el deterioro de forma temprana. En este artículo, proponemos una arquitectura de alto nivel del sistema, un sistema embebido que extrae la señal del electrocardiograma de una salida analógica de un monitor médico, y una infraestructura Big Data de tiempo real que integra productos Software Libre. Creemos que los resultados experimentales, obtenidos con un prototipo, demuestran la viabilidad de las técnicas y tecnologías utilizadas, dejando sólidas bases para la construcción de un sistema confiable para uso médico, y capaz de escalar para soportar un número creciente de pacientes y datos capturados.Facultad de Informátic

Automatic and early detection of the deterioration of patients in Intensive and Intermediate Care Units: technological challenges and solutions

In the Intensive and Intermediate Care Units of healthcare centres, many sensors are connected to patients to measure high frequency physiological data. In order to analyse the state of a patient, the medical staff requires both appropriately presented and easily accessed information. As most medical devices do not support the extraction of digital data in known formats, medical staff need to fill out forms manually. The traditional methodology is prone to human errors due to the large volume of information, with variable origins and complexity. The automatic and real-time detection of changes in parameters, based on known medical rules, will make possible to avoid these errors and, in addition, to detect deterioration early. In this article, we propose and discuss a high-level system architecture, an embedded system that extracts the electrocardiogram signal from an analog output of a medical monitor, and a real-time Big Data infrastructure that integrate Free Software products. We believe that the experimental results, obtained with a simple prototype of the system, demonstrate the viability of the techniques and technologies used, leaving solid foundations for the construction of a reliable system for medical use, able to scale and support an increasing number of patients and captured data.En las unidades de cuidados intensivos e intermedios de centros de salud, muchos sensores están conectados a los pacientes para medir datos fisiológicos de alta frecuencia. Para analizar el estado de un paciente, el personal médico requiere información presentada de manera apropiada y de fácil acceso. Como la mayoría del equipamiento médico no admite la extracción de datos digitales en formatos conocidos, el personal médico completa formularios manualmente. Esta metodología es propensa a errores humanos debido al gran volumen de información, con orígenes y complejidad variable. La detección automática y en tiempo real de cambios en los parámetros, basados en reglas médicas conocidas, permitirá evitar estos errores y, además, detectar el deterioro de forma temprana. En este artículo, proponemos una arquitectura de alto nivel del sistema, un sistema embebido que extrae la señal del electrocardiograma de una salida analógica de un monitor médico, y una infraestructura Big Data de tiempo real que integra productos Software Libre. Creemos que los resultados experimentales, obtenidos con un prototipo, demuestran la viabilidad de las técnicas y tecnologías utilizadas, dejando sólidas bases para la construcción de un sistema confiable para uso médico, y capaz de escalar para soportar un número creciente de pacientes y datos capturados.Facultad de Informátic

Detección automática y temprana del deterioro de pacientes en unidades de cuidados intensivos: desafíos tecnológicos y soluciones

In the Intensive and Intermediate Care Units of healthcare centres, many sensors are connected to patients to measure high frequency physiological data. In order to analyse the state of a patient, the medical staff requires both appropriately presented and easily accessed information. As most medical devices do not support the extraction of digital data in known formats, medical staff need to fill out forms manually. The traditional methodology is prone to human errors due to the large volume of information, with variable origins and complexity. The automatic and real-time detection of changes in parameters, based on known medical rules, will make possible to avoid these errors and, in addition, to detect deterioration early. In this article, we propose and discuss a high-level system architecture, an embedded system that extracts the electrocardiogram signal from an analog output of a medical monitor, and a real-time Big Data infrastructure that integrate Free Software products. We believe that the experimental results, obtained with a simple prototype of the system, demonstrate the viability of the techniques and technologies used, leaving solid foundations for the construction of a reliable system for medical use, able to scale and support an increasing number of patients and captured data.En las unidades de cuidados intensivos e intermedios de centros de salud, muchos sensores están conectados a los pacientes para medir datos fisiológicos de alta frecuencia. Para analizar el estado de un paciente, el personal médico requiere información presentada de manera apropiada y de fácil acceso. Como la mayoría del equipamiento médico no admite la extracción de datos digitales en formatos conocidos, el personal médico completa formularios manualmente. Esta metodología es propensa a errores humanos debido al gran volumen de información, con orígenes y complejidad variable. La detección automática y en tiempo real de cambios en los parámetros, basados en reglas médicas conocidas, permitirá evitar estos errores y, además, detectar el deterioro de forma temprana. En este artículo, proponemos una arquitectura de alto nivel del sistema, un sistema embebido que extrae la señal del electrocardiograma de una salida analógica de un monitor médico, y una infraestructura Big Data de tiempo real que integra productos Software Libre. Creemos que los resultados experimentales, obtenidos con un prototipo, demuestran la viabilidad de las técnicas y tecnologías utilizadas, dejando sólidas bases para la construcción de un sistema confiable para uso médico, y capaz de escalar para soportar un número creciente de pacientes y datos capturados.Facultad de Informátic

Detección automática y temprana del deterioro de pacientes en unidades de cuidados intensivos: desafíos tecnológicos y soluciones

In the Intensive and Intermediate Care Units of healthcare centres, many sensors are connected to patients to measure high frequency physiological data. In order to analyse the state of a patient, the medical staff requires both appropriately presented and easily accessed information. As most medical devices do not support the extraction of digital data in known formats, medical staff need to fill out forms manually. The traditional methodology is prone to human errors due to the large volume of information, with variable origins and complexity. The automatic and real-time detection of changes in parameters, based on known medical rules, will make possible to avoid these errors and, in addition, to detect deterioration early. In this article, we propose and discuss a high-level system architecture, an embedded system that extracts the electrocardiogram signal from an analog output of a medical monitor, and a real-time Big Data infrastructure that integrate Free Software products. We believe that the experimental results, obtained with a simple prototype of the system, demonstrate the viability of the techniques and technologies used, leaving solid foundations for the construction of a reliable system for medical use, able to scale and support an increasing number of patients and captured data.En las unidades de cuidados intensivos e intermedios de centros de salud, muchos sensores están conectados a los pacientes para medir datos fisiológicos de alta frecuencia. Para analizar el estado de un paciente, el personal médico requiere información presentada de manera apropiada y de fácil acceso. Como la mayoría del equipamiento médico no admite la extracción de datos digitales en formatos conocidos, el personal médico completa formularios manualmente. Esta metodología es propensa a errores humanos debido al gran volumen de información, con orígenes y complejidad variable. La detección automática y en tiempo real de cambios en los parámetros, basados en reglas médicas conocidas, permitirá evitar estos errores y, además, detectar el deterioro de forma temprana. En este artículo, proponemos una arquitectura de alto nivel del sistema, un sistema embebido que extrae la señal del electrocardiograma de una salida analógica de un monitor médico, y una infraestructura Big Data de tiempo real que integra productos Software Libre. Creemos que los resultados experimentales, obtenidos con un prototipo, demuestran la viabilidad de las técnicas y tecnologías utilizadas, dejando sólidas bases para la construcción de un sistema confiable para uso médico, y capaz de escalar para soportar un número creciente de pacientes y datos capturados.Facultad de Informátic

Detección automática y temprana del deterioro de pacientes en unidades de cuidados intensivos: desafíos tecnológicos y soluciones

In the Intensive and Intermediate Care Units of healthcare centres, many sensors are connected to patients to measure high frequency physiological data. In order to analyse the state of a patient, the medical staff requires both appropriately presented and easily accessed information. As most medical devices do not support the extraction of digital data in known formats, medical staff need to fill out forms manually. The traditional methodology is prone to human errors due to the large volume of information, with variable origins and complexity. The automatic and real-time detection of changes in parameters, based on known medical rules, will make possible to avoid these errors and, in addition, to detect deterioration early. In this article, we propose and discuss a high-level system architecture, an embedded system that extracts the electrocardiogram signal from an analog output of a medical monitor, and a real-time Big Data infrastructure that integrate Free Software products. We believe that the experimental results, obtained with a simple prototype of the system, demonstrate the viability of the techniques and technologies used, leaving solid foundations for the construction of a reliable system for medical use, able to scale and support an increasing number of patients and captured data.En las unidades de cuidados intensivos e intermedios de centros de salud, muchos sensores están conectados a los pacientes para medir datos fisiológicos de alta frecuencia. Para analizar el estado de un paciente, el personal médico requiere información presentada de manera apropiada y de fácil acceso. Como la mayoría del equipamiento médico no admite la extracción de datos digitales en formatos conocidos, el personal médico completa formularios manualmente. Esta metodología es propensa a errores humanos debido al gran volumen de información, con orígenes y complejidad variable. La detección automática y en tiempo real de cambios en los parámetros, basados en reglas médicas conocidas, permitirá evitar estos errores y, además, detectar el deterioro de forma temprana. En este artículo, proponemos una arquitectura de alto nivel del sistema, un sistema embebido que extrae la señal del electrocardiograma de una salida analógica de un monitor médico, y una infraestructura Big Data de tiempo real que integra productos Software Libre. Creemos que los resultados experimentales, obtenidos con un prototipo, demuestran la viabilidad de las técnicas y tecnologías utilizadas, dejando sólidas bases para la construcción de un sistema confiable para uso médico, y capaz de escalar para soportar un número creciente de pacientes y datos capturados.Facultad de Informátic

Plan estratégico de marketing para la Fundación AGS Estudios Globales Andinos, empresa dedicada a la enseñanza de español para extranjeros que opera en la ciudad de Quito

La presente disertación consiste en la elaboración de un Plan de Marketing para la empresa Andean Global Studies , dedicada a la enseñanza del idioma español a estudiantes extranjeros de diferentes nacionalidades. El objetivo central es investigar el mercado actual para poder sugerir a la empresa nuevos métodos para conseguir clientes específicamente. Se pretende orientar a la empresa hacia su crecimiento tanto tangible como intangible , comprometiéndola con brindar servicios de calidad ...

Translesion DNA polymerases and genome maintenance in Trypanosoma brucei

Many DNA repair pathways have been documented in Trypanosoma brucei but less attention has been paid to damage tolerance, a reaction in which lesion bypass is needed, in particular to ensure continued genome replication. Such bypass is promoted by translesion DNA polymerases (TLS Pols). T. brucei has ~15 TLS polymerases candidate genes, only two of which have been functionally examined to date. Understanding the roles provided by TLS Pols could reveal new aspects of T. brucei biology. Here, I examine the activities of TLS Pol Nu (PolN), TbPolZ and TbPolQ (HelQ) in bloodstream cells. RNAi against TbPolN results in slowed growth after ~24 hours, which is associated with altered DNA content, changed cell morphology and sensitivity to DNA damage. Surprisingly, growth and morphology defects are reduced after ~48 hours, without apparent RNAi reversion. In addition, depletion of the protein seems to lead to an aberrant distribution of the chromosomes, as visualised by telomere fluorescent in situ hybridization. TbPolN epitope tagging demonstrates a discrete localisation of the protein at the periphery of the nucleus in the absence of damage, with a more widespread, but non-uniform localisation after damage. EdU labelling and γH2A analysis after TbPolN knockdown reveal a decrease in proliferating cells, which accumulate nuclear DNA damage. Finally, we show that TbPolN interacts with a nuclear putative non-canonical PolyA polymerase. Taken together, these data suggest TbPolN may be involved in T. brucei nuclear DNA maintenance. RNAi of TbPolZ (zeta) did not impair growth but resulted in increased sensitivity to methyl methanesulphonate (MMS) damage and UV radiation, suggesting a possible role in the response against both genotoxic agents. Generation of TbPolZ null mutants confirmed that the protein is non-essential and plays a role in genotoxic damage repair. Surprisingly, TbPolZ epitope tagging not only showed a nuclear signal, but a mitochondrial signal was also detected. These data were supported by immunoprecipitation, where mitochondrial proteins were obtained as potential interaction partners. These data suggest a contribution of TbPolZ to both nuclear and kinetoplast genome maintenance. Targeted RNAi of the third putative TLS-related factor, TbHelQ, was unsuccessful. Despite this, sequence analysis of the protein indicates that its current annotation as a PolQ homologue is inaccurate, since the predicted protein is not a joint polymerase-helicase like in other eukaryotes, but only a putative helicase. Hence, it is suggested it should be renamed TbHelQ. Immunoprecipitation and colocalisation analyses indicate a possible role of TbHelQ in homologous recombination, given the potential interaction of the factor with BRCA2 and other factors involved in this repair process. Notably, the predicted interactome of TbHelQ differs from that of TbPolN, suggesting discrete functions in T. brucei. Taken together, these data reveal widespread and variant functions of three putative TLS DNA polymerases in the parasite genome biology, suggesting a possible role in the maintenance of genome integrity in T. brucei

Estudio preliminar de la prevalencia de cardiopatía chagásica en la provincia de Manabí, Ecuador y caracterización molecular y biológica de aislados TcI de Trypanosoma cruzi

La enfermedad de Chagas (ECh), causada por el protozoario flagelado Trypanosoma cruzi, se caracteriza por ocasionar cardiopatías y daños en el sistema digestivo. En el Ecuador, está presente en la Costa, Amazonía y en las regiones subtropicales de la Sierra; se estima que aproximadamente 165 a 170 mil personas se encuentran infectadas con T. cruzi en el país. Sin embargo, a pesar de que los daños cardiacos son el más común y perjudicial efecto de la enfermedad de Chagas, en nuestro país se desconoce la prevalencia de cardiopatía chagásica. Por ello, se realizó un estudio piloto sobre la seroprevalencia de la enfermedad de Chagas en las unidades de cardiología de hospitales de la provincia de Manabí. Se buscó caracterizar algunas de las propiedades biológicas de los parásitos que circulan en nuestro país, como características morfológicas, infectividad in vitro, y capacidad de inducir cambios en la expresión génica de las células infectadas in vitro. En el estudio piloto sobre cardiopatía chagásica en Manabí, encontramos que alrededor del 2% de pacientes que participaron en el estudio son reactivos en pruebas serológicas para Chagas. Ni los cardiólogos ni los pacientes estaban al tanto de esta infección. Esto demuestra la necesidad de estudios más amplios sobre cardiopatía chagásica en nuestro país. Se deseaba aislar parásitos de estos pacientes para estudiar sus propiedades biológicas..