Bayesian Semiparametric Multi-State Models

Multi-state models provide a unified framework for the description of the evolution of discrete phenomena in continuous time. One particular example are Markov processes which can be characterised by a set of time-constant transition intensities between the states. In this paper, we will extend such parametric approaches to semiparametric models with flexible transition intensities based on Bayesian versions of penalised splines. The transition intensities will be modelled as smooth functions of time and can further be related to parametric as well as nonparametric covariate effects. Covariates with time-varying effects and frailty terms can be included in addition. Inference will be conducted either fully Bayesian using Markov chain Monte Carlo simulation techniques or empirically Bayesian based on a mixed model representation. A counting process representation of semiparametric multi-state models provides the likelihood formula and also forms the basis for model validation via martingale residual processes. As an application, we will consider human sleep data with a discrete set of sleep states such as REM and Non-REM phases. In this case, simple parametric approaches are inappropriate since the dynamics underlying human sleep are strongly varying throughout the night and individual-specific variation has to be accounted for using covariate information and frailty terms

Modleamiento y predicción de lluvias usando Edge Computing para el entorno colombiano

International audienceNowadays the number of devices connected to internet which offer the possibility to collect data is increasing. The interconnectivity of these new sensors favors the creation of sustainable cities, in which the optimization of resources is based on the collected data. These sensors are also a big source of information for forecasting future values. In this work we present an Edge Computing approach for the analysis and forecasting of rainfall data that is later validated on the CITI Laboratory Youpi Platform. To this end, we built a container image with the necessary tools and libraries to use the time series prediction models SARIMA and Prophet on ARMv7 architectures. A Raspberry Pi 3 node was chosen to evaluate performance on an Edge Computing device. Colombia was chosen due to its tropical location and its variant geography which present a wide range of historical rainfall data. The data we used to train our models consisted on the historical mesures from sensors deployed in Colombia by the "Instituto de Hidrología, Meteorología y es-tudios Ambientales de Colombia-IDEAM". In first place, we selected Bucaramanga to study its data sensors and to define the well-suited parameters for SARIMA and Prophet trend models. The comparison between them presented a high degree of similarity, offering a good prediction of dry and wet seasons. Thereafter, the SARIMA and Prophet model of Bucaramanga were used to observe its adaptability to the cities of Bogotá and Medellín, getting a successful outcome at seasonal predictions. After this estimation of the SARIMA parameters and its analysis offline, a container image was created to simplify and speed up the models implementation in the devices for predicting the two years monthly rainfall for Bucaramanga, Bogotá and Medellín. The container is available for armv7 architectures, that is usually used for IoT nodes on the Youpi platform. The proposed model allows to create a network of sensors, with distributed analysis capacity, that improve the prevention of flood or drought emergencies in Smart Cities on Colombia, helping to manage resources for agriculture or prevent catastrophes

Extensive antimicrobial resistance mobilization via Multicopy Plasmid Encapsidation mediated by temperate phages

Objectives: To investigate the relevance of multicopy plasmids in antimicrobial resistance and assess their mobilization mediated by phage particles Methods: Several databases with complete sequences of plasmids and annotated genes were analysed. The 16S methyltransferase gene armA conferring high-level aminoglycoside resistance was used as a marker in eight different plasmids, from different incompatibility groups, and with differing sizes and plasmid copy numbers. All plasmids were transformed into Escherichia coli bearing one of four different lysogenic phages. Upon induction, encapsidation of armA in phage particles was evaluated using qRT-PCR and Southern blotting. Results: Multicopy plasmids carry a vast set of emerging clinically important antimicrobial resistance genes. However, 60% of these plasmids do not bear mobility (MOB) genes. When carried on these multicopy plasmids, mobilization of a marker gene armA into phage capsids was up to 10000 times more frequent than when it was encoded by a large plasmid with a low copy number. Conclusions: Multicopy plasmids and phages, two major mobile genetic elements (MGE) in bacteria, represent a novel high-efficiency transmission route of antimicrobial resistance genes that deserves further investigation

Forest Restoration in a Fog Oasis: Evidence Indicates Need for Cultural Awareness in Constructing the Reference

Background: In the Peruvian Coastal Desert, an archipelago of fog oases, locally called lomas, are centers of biodiversity and of past human activity. Fog interception by a tree canopy, dominated by the legume tree tara (Caesalpinia spinosa), enables the occurrence in the Atiquipa lomas (southern Peru) of an environmental island with a diverse flora and high productivity. Although this forest provides essential services to the local population, it has suffered 90% anthropogenic reduction in area. Restoration efforts are now getting under way, including discussion as to the most appropriate reference ecosystem to use. Methodology/Principal Findings: Genetic diversity of tara was studied in the Atiquipa population and over a wide geographical and ecological range. Neither exclusive plastid haplotypes to loma formations nor clear geographical structuring of the genetic diversity was found. Photosynthetic performance and growth of seedlings naturally recruited in remnant patches of loma forest were compared with those of seedlings recruited or planted in the adjacent deforested area. Despite the greater water and nitrogen availability under tree canopy, growth of forest seedlings did not differ from that of those recruited into the deforested area, and was lower than that of planted seedlings. Tara seedlings exhibited tight stomatal control of photosynthesis, and a structural photoprotection by leaflet closure. These drought-avoiding mechanisms did not optimize seedling performance under the conditions produced by forest interception of fog moisture. Conclusions/Significance: Both weak geographic partitioning of genetic variation and lack of physiological specialization of seedlings to the forest water regime strongly suggest that tara was introduced to lomas by humans. Therefore, the most diverse fragment of lomas is the result of landscape management and resource use by pre-Columbian cultures. We argue that an appropriate reference ecosystem for ecological restoration of lomas should include sustainable agroforestry practices that emulate the outcomes of ancient uses

Tras los pasos de la Sílfide. Imaginarios españoles del ballet romántico a la danza moderna

La publicación que tiene la persona lectora entre sus manos realiza un recorrido de cien años de historia de la danza, un camino que toma como punto de partida la cultura visual del Romanticismo y que se ramifica fuera del ámbito geográfico de nuestro país, analizando los rasgos que definen y construyen la danza española y cómo estos se difundieron en los bailes en el extranjero.Las investigaciones contenidas en este libro son resultado del proyecto Tras los pasos de la Sílfide. Una historia de la danza en España, 1836-1936 (PGC2018-093710-A-I00)Peer reviewe

CARB-ES-19 Multicenter Study of Carbapenemase-Producing Klebsiella pneumoniae and Escherichia coli From All Spanish Provinces Reveals Interregional Spread of High-Risk Clones Such as ST307/OXA-48 and ST512/KPC-3

ObjectivesCARB-ES-19 is a comprehensive, multicenter, nationwide study integrating whole-genome sequencing (WGS) in the surveillance of carbapenemase-producing K. pneumoniae (CP-Kpn) and E. coli (CP-Eco) to determine their incidence, geographical distribution, phylogeny, and resistance mechanisms in Spain.MethodsIn total, 71 hospitals, representing all 50 Spanish provinces, collected the first 10 isolates per hospital (February to May 2019); CPE isolates were first identified according to EUCAST (meropenem MIC > 0.12 mg/L with immunochromatography, colorimetric tests, carbapenem inactivation, or carbapenem hydrolysis with MALDI-TOF). Prevalence and incidence were calculated according to population denominators. Antibiotic susceptibility testing was performed using the microdilution method (EUCAST). All 403 isolates collected were sequenced for high-resolution single-nucleotide polymorphism (SNP) typing, core genome multilocus sequence typing (cgMLST), and resistome analysis.ResultsIn total, 377 (93.5%) CP-Kpn and 26 (6.5%) CP-Eco isolates were collected from 62 (87.3%) hospitals in 46 (92%) provinces. CP-Kpn was more prevalent in the blood (5.8%, 50/853) than in the urine (1.4%, 201/14,464). The cumulative incidence for both CP-Kpn and CP-Eco was 0.05 per 100 admitted patients. The main carbapenemase genes identified in CP-Kpn were blaOXA–48 (263/377), blaKPC–3 (62/377), blaVIM–1 (28/377), and blaNDM–1 (12/377). All isolates were susceptible to at least two antibiotics. Interregional dissemination of eight high-risk CP-Kpn clones was detected, mainly ST307/OXA-48 (16.4%), ST11/OXA-48 (16.4%), and ST512-ST258/KPC (13.8%). ST512/KPC and ST15/OXA-48 were the most frequent bacteremia-causative clones. The average number of acquired resistance genes was higher in CP-Kpn (7.9) than in CP-Eco (5.5).ConclusionThis study serves as a first step toward WGS integration in the surveillance of carbapenemase-producing Enterobacterales in Spain. We detected important epidemiological changes, including increased CP-Kpn and CP-Eco prevalence and incidence compared to previous studies, wide interregional dissemination, and increased dissemination of high-risk clones, such as ST307/OXA-48 and ST512/KPC-3

Adelante / Endavant

Séptimo desafío por la erradicación de la violencia contra las mujeres del Institut Universitari d’Estudis Feministes i de Gènere "Purificación Escribano" de la Universitat Jaume

MAGIC and H.E.S.S. detect VHE gamma rays from the blazar OT081 for the first time: a deep multiwavelength study

https://pos.sissa.it/395/815/pdfPublished versio

Predicción de precipitaciones con dispositivos IoT mediante técnicas de análisis de series temporales

Hoy en día términos como IoT y Smart City están adquiriendo un papel fundamental en la revolución de la Industria 4.0. Según la empresa internacional de investigación y consultoría de tecnologías de la información Gartner, se espera que para 2020 haya más de 20 mil millones de dispositivos de IoT conectados. Este desafío es posible gracias a nuevas técnicas de computación como Edge Computing que solucionan la necesidad de las aplicaciones de baja latencia y análisis de los datos en tiempo real, frente a un aumento de volúmenes de datos, se propone trasladar la computación más cerca de las fuentes o sensores. Otro gran reto para alcanzar dicho objetivo es la mejora de la seguridad y privacidad de los datos. Un alto porcentaje de dispositivos IoT se encuentran integrados en las llamadas Smart City, su fin es estudiar el comportamiento de las ciudades para establecer medidas que permitan hacer un uso eficiente de los recursos como el transporte e infraestructuras combinados con modelos de producción y consumo sostenibles, permitiendo mejorar la calidad de vida en las ciudades e impulsando la economía. Se ha realizado este trabajo como parte de un proyecto de ciudades sostenibles en el que participa el CITI Lab del departamento de telecomunicaciones del INSA Lyon en colaboración con la Universidad militar de Colombia y la Universidad de los Andes. En él, se estudia un análisis de precipitaciones, determinando los parámetros adecuados para un modelamiento con herramientas de predicción de series temporales como SARIMA y Prophet. Esto con el fin de realizar predicciones de la precipitación, mediante el uso de registros históricos, que sean implementadas en una amplia gama de dispositivos IoT y contribuir a crear una red de sensores, con capacidad de análisis distribuido, que mejoren la prevención de emergencias por inundación o sequía en las Smart Cities. En primer lugar, para el desarrollo de este proyecto se tomó como caso de estudio la evaluación de las precipitaciones en Colombia, que por su ubicación en el trópico y geografía variante presenta muchas fluctuaciones en los registros históricos de lluvia. Para esto, inicialmente se realizó un estudio de las diferentes series de datos recogidos por el Instituto de Hidrología, Meteorología y estudios Ambientales de Colombia - IDEAM para la ciudad de Bucaramanga, cada una de ellas correspondiente a un sensor distinto. Se estudiaron catorce sensores con su localización exacta, altitud y tipo de datos que presentaban. De este estudio, se aplicó un filtro de corrección de datos ya que aparecen datos negativos y excesivamente altos. La selección de los valores máximos del filtro se basa en la precipitación máxima diaria que ha habido entre 1981 y 2010 en cada región de Colombia y que se considera invariante para el periodo de estudio, por obviedad de la no existencia de lluvia negativa el mínimo es cero. Gracias a este estudio y los consecutivos para Bogotá y Medellín se obtiene la conclusión de que los sensores de estas estaciones presentaban un gran índice de error y datos atípicos. El proceso de instalación de las herramientas en cada nodo se automatizó con el uso de contenedores Docker que gracias a nuevas técnicas como la compilación cruzada con Docker Desktop agilizan la creación desde un computador de escritorio y su posterior instalación. La imagen Docker generada cuenta con las herramientas necesarias para implementar de manera ágil y universal la aplicación Jupyter Notebook con los modelos de predicción sobre dispositivos IoT, sin obtener problemas de incompatibilidad. Para verificar el buen funcionamiento en nodos IoT, se ejecuta el contenedor Docker en una Raspberry Pi 3. La Raspberry Pi no es un dispositivo IoT, pero se verifica en este dispositivo pues cuenta con una arquitectura y una capacidad de procesamiento similar a la existente en muchos nodos IoT, por lo que es una plataforma válida para emular un nodo real. En él se miden los tiempos de ejecución y se comparan con el uso del ordenador personal, obteniendo como resultados que el tiempo en la Raspberry para SARIMA es 7.4 veces superior y 8.2 veces superior para Prophet. Así mismo, se observa que a mayor número de datos históricos el proceso se demora del orden de segundos. Estos fenómenos son producidos debido a la arquitectura y componentes de la Raspberry, sin embargo, para un estudio básico y sin restricciones exigentes de tiempo de respuesta, es un dispositivo válido que soporta las herramientas necesarias para este proyecto. En conclusión, en el presente proyecto se presenta una propuesta de Edge Computing para el análisis de datos pluviométricos que es validada con la generación y ejecución en un nodo IoT de un contenedor Docker con las herramientas necesarias para la ejecución de los modelos SARIMA y Prophet. El modelo generado fue validado para las ciudades de Bucaramanga, Bogotá y Medellín, lo que permitirá prever las futuras temporadas de precipitación de esas zonas para evitar posibles catástrofes medioambientales y gestionar los recursos para la agricultura

Predicción de precipitaciones con dispositivos IoT mediante técnicas de análisis de series temporales

Hoy en día términos como IoT y Smart City están adquiriendo un papel fundamental en la revolución de la Industria 4.0. Según la empresa internacional de investigación y consultoría de tecnologías de la información Gartner, se espera que para 2020 haya más de 20 mil millones de dispositivos de IoT conectados. Este desafío es posible gracias a nuevas técnicas de computación como Edge Computing que solucionan la necesidad de las aplicaciones de baja latencia y análisis de los datos en tiempo real, frente a un aumento de volúmenes de datos, se propone trasladar la computación más cerca de las fuentes o sensores. Otro gran reto para alcanzar dicho objetivo es la mejora de la seguridad y privacidad de los datos. Un alto porcentaje de dispositivos IoT se encuentran integrados en las llamadas Smart City, su fin es estudiar el comportamiento de las ciudades para establecer medidas que permitan hacer un uso eficiente de los recursos como el transporte e infraestructuras combinados con modelos de producción y consumo sostenibles, permitiendo mejorar la calidad de vida en las ciudades e impulsando la economía. Se ha realizado este trabajo como parte de un proyecto de ciudades sostenibles en el que participa el CITI Lab del departamento de telecomunicaciones del INSA Lyon en colaboración con la Universidad militar de Colombia y la Universidad de los Andes. En él, se estudia un análisis de precipitaciones, determinando los parámetros adecuados para un modelamiento con herramientas de predicción de series temporales como SARIMA y Prophet. Esto con el fin de realizar predicciones de la precipitación, mediante el uso de registros históricos, que sean implementadas en una amplia gama de dispositivos IoT y contribuir a crear una red de sensores, con capacidad de análisis distribuido, que mejoren la prevención de emergencias por inundación o sequía en las Smart Cities. En primer lugar, para el desarrollo de este proyecto se tomó como caso de estudio la evaluación de las precipitaciones en Colombia, que por su ubicación en el trópico y geografía variante presenta muchas fluctuaciones en los registros históricos de lluvia. Para esto, inicialmente se realizó un estudio de las diferentes series de datos recogidos por el Instituto de Hidrología, Meteorología y estudios Ambientales de Colombia - IDEAM para la ciudad de Bucaramanga, cada una de ellas correspondiente a un sensor distinto. Se estudiaron catorce sensores con su localización exacta, altitud y tipo de datos que presentaban. De este estudio, se aplicó un filtro de corrección de datos ya que aparecen datos negativos y excesivamente altos. La selección de los valores máximos del filtro se basa en la precipitación máxima diaria que ha habido entre 1981 y 2010 en cada región de Colombia y que se considera invariante para el periodo de estudio, por obviedad de la no existencia de lluvia negativa el mínimo es cero. Gracias a este estudio y los consecutivos para Bogotá y Medellín se obtiene la conclusión de que los sensores de estas estaciones presentaban un gran índice de error y datos atípicos. El proceso de instalación de las herramientas en cada nodo se automatizó con el uso de contenedores Docker que gracias a nuevas técnicas como la compilación cruzada con Docker Desktop agilizan la creación desde un computador de escritorio y su posterior instalación. La imagen Docker generada cuenta con las herramientas necesarias para implementar de manera ágil y universal la aplicación Jupyter Notebook con los modelos de predicción sobre dispositivos IoT, sin obtener problemas de incompatibilidad. Para verificar el buen funcionamiento en nodos IoT, se ejecuta el contenedor Docker en una Raspberry Pi 3. La Raspberry Pi no es un dispositivo IoT, pero se verifica en este dispositivo pues cuenta con una arquitectura y una capacidad de procesamiento similar a la existente en muchos nodos IoT, por lo que es una plataforma válida para emular un nodo real. En él se miden los tiempos de ejecución y se comparan con el uso del ordenador personal, obteniendo como resultados que el tiempo en la Raspberry para SARIMA es 7.4 veces superior y 8.2 veces superior para Prophet. Así mismo, se observa que a mayor número de datos históricos el proceso se demora del orden de segundos. Estos fenómenos son producidos debido a la arquitectura y componentes de la Raspberry, sin embargo, para un estudio básico y sin restricciones exigentes de tiempo de respuesta, es un dispositivo válido que soporta las herramientas necesarias para este proyecto. En conclusión, en el presente proyecto se presenta una propuesta de Edge Computing para el análisis de datos pluviométricos que es validada con la generación y ejecución en un nodo IoT de un contenedor Docker con las herramientas necesarias para la ejecución de los modelos SARIMA y Prophet. El modelo generado fue validado para las ciudades de Bucaramanga, Bogotá y Medellín, lo que permitirá prever las futuras temporadas de precipitación de esas zonas para evitar posibles catástrofes medioambientales y gestionar los recursos para la agricultura