Characterization of glandular trichomes of Minthostachys verticillata “peperina” from northwest and central Argentina: relation with essential oil content

Minthostachys verticillata is an endemic species in Argentina that shows higher contents of essential oils (EO %, v/w) in plants from the central area than in those from the northwest. Although the reason for this difference is still unknown, studies on species from this family indicate that the variation in essential oil yields could be due to genetic or environmental factors or their interaction, which modifies the number and size of the glandular trichomes, structures where the oil is synthesized and stored. The main objective of this study was to analyze the density and size of glandular trichomes on M. verticillata leaves and their relation to the EO in wild plants from northwestern (NA) and central Argentina (CA); and then in a semi controlled environment, we studied the relation between the density and size of these to the leaf size (apical vs basal leaves) and plant origin. For the first experiment, we collected random wild plants in the main natural areas of distribution; and in the second one, we used cloned plants and grew them in a completely randomized design. The analyses of the trichome density and size and the EO% were carried out using a transmission electron microscope and a Clevenger type trap respectively. The wild plants from the central area showed larger glandular trichomes and higher EO concentrations; in addition, under semi-controlled conditions, we also found a greater number of trichomes per mm2 in both apical and basal leaves in the plant from CA than in that from NA. Thus, the trichome size and number were affected in a different way by the environment.Instituto de Recursos BiológicosFil: Arteaga, Martín. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Recursos Biológicos; ArgentinaFil: Collado, Cristian Emanuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Recursos Biológicos; ArgentinaFil: Gil, Alejandra. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; Argentin

Cáncer de Páncreas en el Hospital Universitario Donostia: Resultados. Implicaciones del factor de transcripcion SOX2.

171 p.El cáncer de páncreas es uno de los tumores malignos más agresivos de entre los de origen abdominal, con una supervivencia global que puede llegar, según las series consultadas, a ser menor de un 5% a los 5 años. Múltiples estudios epidemiológicos han vislumbrado la complejidad etiológica de este tumor, con un aumento de incidencia descrito en pacientes con mayor ingesta de bebidas alcohólicas, fumadores, así como la presencia de una agregación familiar relacionada o no, con diferentes mutaciones genéticas ya conocidas que se relacionan con el desarrollo del cáncer de páncreas. La agresividad tumoral y por lo tanto su mal pronóstico, se relaciona con la presencia de las Cancer Stem Cell (CSC) pancreáticas, las cuales confieren mayor tendencia a la recidiva, así como quimiorresistencia. Estas células expresan de forma aberrante, entre otros marcadores, el factor de transcripción SOX2..Nuestro trabajo recoge los datos de una serie de 166 pacientes diagnosticados de Cáncer de Páncreas. En dicha serie, y a pesar de los avances y cambios en tratamiento quimioterápico adyuvante, así como en la mejora de los cuidados postoperatorios a pesar de la radicalidad quirúrgica, no se aprecian cambios en la supervivencia ni en la evolución de estos pacientes en los últimos 20 años. Nuestros resultados confirman la alta frecuencia de diseminación del cáncer de páncreas al diagnóstico, siendo potencialmente resecables solo el 21% de toda la serie. Este dato refleja la importante agresividad de este tumor, así como su mal pronóstico. La presencia de las CSC, que expresan SOX2, y su relación con la indiferenciación de estos tumores y su pronóstico, ha hecho que se evalúe la respuesta in vitro de estas células cuando las sometemos a la supresión del SOX2 observando un bloqueo del ciclo celular con la consiguiente disminución el número de CSC y una menor desdiferenciación, abriendo una vía terapeútica para estos tumores

Cáncer de Páncreas en el Hospital Universitario Donostia: Resultados. Implicaciones del factor de transcripcion SOX2.

171 p.El cáncer de páncreas es uno de los tumores malignos más agresivos de entre los de origen abdominal, con una supervivencia global que puede llegar, según las series consultadas, a ser menor de un 5% a los 5 años. Múltiples estudios epidemiológicos han vislumbrado la complejidad etiológica de este tumor, con un aumento de incidencia descrito en pacientes con mayor ingesta de bebidas alcohólicas, fumadores, así como la presencia de una agregación familiar relacionada o no, con diferentes mutaciones genéticas ya conocidas que se relacionan con el desarrollo del cáncer de páncreas. La agresividad tumoral y por lo tanto su mal pronóstico, se relaciona con la presencia de las Cancer Stem Cell (CSC) pancreáticas, las cuales confieren mayor tendencia a la recidiva, así como quimiorresistencia. Estas células expresan de forma aberrante, entre otros marcadores, el factor de transcripción SOX2..Nuestro trabajo recoge los datos de una serie de 166 pacientes diagnosticados de Cáncer de Páncreas. En dicha serie, y a pesar de los avances y cambios en tratamiento quimioterápico adyuvante, así como en la mejora de los cuidados postoperatorios a pesar de la radicalidad quirúrgica, no se aprecian cambios en la supervivencia ni en la evolución de estos pacientes en los últimos 20 años. Nuestros resultados confirman la alta frecuencia de diseminación del cáncer de páncreas al diagnóstico, siendo potencialmente resecables solo el 21% de toda la serie. Este dato refleja la importante agresividad de este tumor, así como su mal pronóstico. La presencia de las CSC, que expresan SOX2, y su relación con la indiferenciación de estos tumores y su pronóstico, ha hecho que se evalúe la respuesta in vitro de estas células cuando las sometemos a la supresión del SOX2 observando un bloqueo del ciclo celular con la consiguiente disminución el número de CSC y una menor desdiferenciación, abriendo una vía terapeútica para estos tumores

WASM-MUTATE: Fast and Effective Binary Diversification for WebAssembly

WebAssembly has is renowned for its efficiency and security in browser environments and servers alike. The burgeoning ecosystem of WebAssembly compilers and tools lacks robust software diversification systems. We introduce WASM-MUTATE, a compiler-agnostic WebAssembly diversification engine. It is engineered to fulfill the following key criteria: 1) the rapid generation of semantically equivalent yet behaviorally diverse WebAssembly variants, 2) universal applicability to any WebAssembly programs regardless of the source programming language, and 3) the capability to counter high-risk security threats. Utilizing an e-graph data structure, WASM-MUTATE is both fast and effective. Our experiments reveal that WASM-MUTATE can efficiently generate tens of thousands of unique WebAssembly variants in a matter of minutes. Notably, WASM-MUTATE can protect WebAssembly binaries against timing side-channel attacks, specifically, Spectre

WebAssembly Diversification for Malware Evasion

WebAssembly has become a crucial part of the modern web, offering a faster alternative to JavaScript in browsers. While boosting rich applications in browser, this technology is also very efficient to develop cryptojacking malware. This has triggered the development of several methods to detect cryptojacking malware. However, these defenses have not considered the possibility of attackers using evasion techniques. This paper explores how automatic binary diversification can support the evasion of WebAssembly cryptojacking detectors. We experiment with a dataset of 33 WebAssembly cryptojacking binaries and evaluate our evasion technique against two malware detectors: VirusTotal, a general-purpose detector, and MINOS, a WebAssembly-specific detector. Our results demonstrate that our technique can automatically generate variants of WebAssembly cryptojacking that evade the detectors in 90% of cases for VirusTotal and 100% for MINOS. Our results emphasize the importance of meta-antiviruses and diverse detection techniques, and provide new insights into which WebAssembly code transformations are best suited for malware evasion. We also show that the variants introduce limited performance overhead, making binary diversification an effective technique for evasion

Diseño de un modelo explicativo basado en ontologías aplicado a un chatbot conversacional

Actualmente, la inteligencia artificial es una de las áreas de investigación más importantes para el desarrollo de tecnología en múltiples disciplinas. Aunque ha tenido un crecimiento exponencial en los últimos años, el entendimiento de cómo funciona es mínimo para la mayoría de las personas. En consecuencia de ello, su uso en actividades que implican una toma de decisiones es limitado, lo cual se evidencia en el Reporte 2023 de Artificial Intelligence Index [1]. Según este reporte, el cambio porcentual en las respuestas de adopción de la inteligencia artificial por industria y actividad entre el 2021 y 2022 ha sido de -15% y -13% para las actividades de marketing y ventas, y desarrollo de productos y/o servicios, respectivamente. Frente a esto se propone el diseño de un modelo que permita explicar los componentes básicos de un sistema basado en inteligencia artificial a través de un chatbot conversacional en idioma inglés. De este modo, la explicación se brinda en un formato sencillo (texto) y a través de un medio interactivo (conversación). El modelo explicativo se basa en la ontología XAIO, propuesta en este estudio y desarrollada a partir de dos ontologías de aprendizaje de máquina e inteligencia artificial explicable. Haciendo uso de un modelo de generación de lenguaje natural a partir de datos estructurados, el modelo explicativo genera explicaciones en lenguaje natural basadas en el conocimiento descrito en las tripletas de la ontología XAIO. Para evaluar el modelo se implementó un chatbot conversacional que utiliza un modelo de entendimiento de lenguaje natural para identificar intenciones y entidades, a partir de las cuales se realizan las consultas en la ontología que permiten obtener las tripletas. En la evaluación cuantitativa se obtuvo un BLEU promedio de 76.97, lo cual indica un buen desempeño en la tarea de generación de lenguaje natural a partir de datos estructurados. Asimismo, se desarrollaron sistemas de inteligencia artificial explicable con chatbot para la prueba con usuarios y se obtuvo un SUS de 69, indicando una usabilidad por encima del promedio. Finalmente, también se realizó una evaluación cualitativa para obtener las apreciaciones de los participantes acerca de los sistemas, las cuales señalan la coherencia al momento de responder, la sencillez de las respuestas y la interacción amigable con el chatbot.Nowadays, artificial intelligence is one of the most important research areas for the technological development of many disciplines. Although it has grown exponentially in recent years, understanding of how it works is minimal for most people. Consequently, its use in decision making activities is limited, as evidenced in the Artificial Intelligence Index Report 2023 [1]. According to this report, the percentage change in the response of artificial intelligence assimilation by industry and activity between 2021 and 2022 has been -15% and -13% for marketing and sales activities, and product and/or service development, respectively. In view of this, we propose the design of a model to explain the basic components of a system based on artificial intelligence through a conversational chatbot developed in English. Thus, the explanation is provided in a simple format (text) and through an interactive manner (conversation). The explanatory model is based on the XAIO ontology, proposed in this study, and developed from two ontologies of machine learning and explainable artificial intelligence. Using a natural language generation model from structured data, the explanatory model generates natural language explanations based on the knowledge described in the triplets of the XAIO ontology. For evaluation purposes, a conversational chatbot was implemented. This chatbot uses a natural language understanding model to identify intentions and entities. Then it uses ontology queries build from the intentions and entities to get the ontology triplets. Regarding quantitative evaluation, an average BLEU of 76.97 was obtained, which indicates a good performance in the task of natural language generation from structured data. Likewise, explainable artificial intelligence systems were developed with chatbot for user testing and a SUS of 69 was obtained, indicating above-average usability. Finally, a qualitative evaluation was also carried out to obtain the participants' feedback about the systems. They mainly pointed out the coherence at the time of answering, the simplicity of the answers and the friendly interaction with the chatbot

Diseño de un modelo explicativo basado en ontologías aplicado a un chatbot conversacional

Actualmente, la inteligencia artificial es una de las áreas de investigación más importantes para el desarrollo de tecnología en múltiples disciplinas. Aunque ha tenido un crecimiento exponencial en los últimos años, el entendimiento de cómo funciona es mínimo para la mayoría de las personas. En consecuencia de ello, su uso en actividades que implican una toma de decisiones es limitado, lo cual se evidencia en el Reporte 2023 de Artificial Intelligence Index [1]. Según este reporte, el cambio porcentual en las respuestas de adopción de la inteligencia artificial por industria y actividad entre el 2021 y 2022 ha sido de -15% y -13% para las actividades de marketing y ventas, y desarrollo de productos y/o servicios, respectivamente. Frente a esto se propone el diseño de un modelo que permita explicar los componentes básicos de un sistema basado en inteligencia artificial a través de un chatbot conversacional en idioma inglés. De este modo, la explicación se brinda en un formato sencillo (texto) y a través de un medio interactivo (conversación). El modelo explicativo se basa en la ontología XAIO, propuesta en este estudio y desarrollada a partir de dos ontologías de aprendizaje de máquina e inteligencia artificial explicable. Haciendo uso de un modelo de generación de lenguaje natural a partir de datos estructurados, el modelo explicativo genera explicaciones en lenguaje natural basadas en el conocimiento descrito en las tripletas de la ontología XAIO. Para evaluar el modelo se implementó un chatbot conversacional que utiliza un modelo de entendimiento de lenguaje natural para identificar intenciones y entidades, a partir de las cuales se realizan las consultas en la ontología que permiten obtener las tripletas. En la evaluación cuantitativa se obtuvo un BLEU promedio de 76.97, lo cual indica un buen desempeño en la tarea de generación de lenguaje natural a partir de datos estructurados. Asimismo, se desarrollaron sistemas de inteligencia artificial explicable con chatbot para la prueba con usuarios y se obtuvo un SUS de 69, indicando una usabilidad por encima del promedio. Finalmente, también se realizó una evaluación cualitativa para obtener las apreciaciones de los participantes acerca de los sistemas, las cuales señalan la coherencia al momento de responder, la sencillez de las respuestas y la interacción amigable con el chatbot.Nowadays, artificial intelligence is one of the most important research areas for the technological development of many disciplines. Although it has grown exponentially in recent years, understanding of how it works is minimal for most people. Consequently, its use in decision making activities is limited, as evidenced in the Artificial Intelligence Index Report 2023 [1]. According to this report, the percentage change in the response of artificial intelligence assimilation by industry and activity between 2021 and 2022 has been -15% and -13% for marketing and sales activities, and product and/or service development, respectively. In view of this, we propose the design of a model to explain the basic components of a system based on artificial intelligence through a conversational chatbot developed in English. Thus, the explanation is provided in a simple format (text) and through an interactive manner (conversation). The explanatory model is based on the XAIO ontology, proposed in this study, and developed from two ontologies of machine learning and explainable artificial intelligence. Using a natural language generation model from structured data, the explanatory model generates natural language explanations based on the knowledge described in the triplets of the XAIO ontology. For evaluation purposes, a conversational chatbot was implemented. This chatbot uses a natural language understanding model to identify intentions and entities. Then it uses ontology queries build from the intentions and entities to get the ontology triplets. Regarding quantitative evaluation, an average BLEU of 76.97 was obtained, which indicates a good performance in the task of natural language generation from structured data. Likewise, explainable artificial intelligence systems were developed with chatbot for user testing and a SUS of 69 was obtained, indicating above-average usability. Finally, a qualitative evaluation was also carried out to obtain the participants' feedback about the systems. They mainly pointed out the coherence at the time of answering, the simplicity of the answers and the friendly interaction with the chatbot

Carbon storage and stability of soil organic matter in a coffee agroecosystem in Sierra Sur de Oaxaca, Mexico

We evaluated the ability of the soils in a shade coffee agroecosystem under different handling conditions to accumulate stable forms of carbon in the Sierra Sur of Oaxaca, for this we quantify the soil carbon store and performed the isolation and chemical characterization of soil organic matter by chemical fractionation, UVvisible and infrared spectroscopy in the first 40 cm depth. Results showed no significant differences in carbon stores between handling conditions, reaching mean values 150 Mg C ha-1 . Humification patterns are consistent for all soils and indicate that over 50% of soil organic matter found in the insolubilization humins and between 15 and 20% are humic acids. This fraction, presumably the most stable, is made up of molecules whose aromatic and maturation has a positive relationship with increasing altitude and clay content. According to the above confirms the ability of shade-coffee agroecosystems to accumulate high carbon content associated with stable forms of soil mineral fraction.Se evaluó la capacidad de los suelos de un agroecosistema cafetalero de sombra bajo diferentes condiciones de manejo para acumular formas estables de carbono, en la Sierra Sur de Oaxaca; para ello, se cuantificó el almacén de carbono edáfico y se realizó el aislamiento y caracterización química de la materia orgánica del suelo mediante fraccionamiento químico, espectroscopía UV-visible e infrarroja en los primeros 40 cm de profundidad. Los resultaron no mostraron diferencias significativas para los almacenes de carbono entre condiciones de manejo, situándose en valores promedio de 150 Mg C ha-1. Los patrones de humificación son consistentes para todos los suelos e indican que más del 50 % de la materia orgánica del suelo se encuentra en las huminas de insolubilización y entre el 15 y 20 % corresponde a los ácidos húmicos. Esta fracción, presumiblemente la más estable, está conformada por moléculas cuya aromaticidad y maduración tiene una relación positiva con el incremento de altitud y el contenido de arcillas en el suelo. De acuerdo a lo anterior se corrobora la capacidad de los agroecosistemas cafetaleros bajo sombra para acumular elevados contenidos de carbono en formas estables asociadas con la fracción mineral del suelo.Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología Posgrado en Ciencias Biológicas, UNA

Superoptimization of WebAssembly Bytecode

Motivated by the fast adoption of WebAssembly, we propose the first functional pipeline to support the superoptimization of WebAssembly bytecode. Our pipeline works over LLVM and Souper. We evaluate our superoptimization pipeline with 12 programs from the Rosetta code project. Our pipeline improves the code section size of 8 out of 12 programs. We discuss the challenges faced in superoptimization of WebAssembly with two case studies.Comment: 4 pages, 3 figures. Proceedings of MoreVMs: Workshop on Modern Language Runtimes, Ecosystems, and VMs (2020

Estudio comparativo de uso de aditivos de lubricantes para disminuir desgaste en motor a combustión interna de grupos electrógenos

Nuestra investigación tuvo como objetivo general, realizar un estudio comparativo entre un aceite con aditivo y un aceite normal que son usados en el funcionamiento del motor de grupos electrógenos, la muestra utilizada fueron dos motores con el mismo esfuerzo de trabajo. Así mismo en los resultados del reporte de análisis de aceite, nos podemos dar cuenta que el aceite con aditivo nos ayuda a disminuir el desgaste de las piezas internas del motor y alargar la vida útil. Finalmente podemos tener una alternativa para que el motor pueda trabajar un poco más de sus horas de lo que indica el fabricante, ampliando los intervalos de mantenimiento de los motores