Tracheostomy and mechanical ventilation weaning in children affected by respiratory virus according to a weaning protocol in a pediatric intensive care unit in Argentina: an observational restrospective trial

We describe difficult weaning after prolonged mechanical ventilation in three tracheostomized children affected by respiratory virus infection. Although the spontaneous breathing trials were successful, the patients failed all extubations. Therefore a tracheostomy was performed and the weaning plan was begun. The strategy for weaning was the decrease of ventilation support combining pressure control ventilation (PCV) with increasing periods of continuous positive airway pressure + pressure support ventilation (CPAP + PSV) and then CPAP + PSV with increasing intervals of T-piece. They presented acute respiratory distress syndrome on admission with high requirements of mechanical ventilation (MV)

Big data, componente de la industria 4.0 aplicado a la confección de indumentaria en la Argentina

La industria textil y de confección de indumentaria está conformada principalmente por dos eslabones a lo largo de su cadena productiva. El primero corresponde a la obtención de materia prima proveniente de fibras, que pueden ser de origen natural -como el algodón, lana, seda, etc.- o de origen sintético -como la poliamida, poliéster, acrílico, entre otros-. El segundo eslabón de la cadena está conformado por la industria de confección de indumentaria que utiliza los hilados y tejidos para fabricar las prendas y comercializarlas en el mercado. El desarrollo de la industria textil en la Argentina ha tenido etapas de gran expansión económica, como en el período entre 1931 y 1935. Adúriz (2009) afirma que “…hacia 1935, según el censo industrial, el personal empleado se había elevado en un 67 %, en tanto que la potencia instalada había crecido un 488 %. Por entonces, la industria textil lideraba el crecimiento industrial”. (págs. 2-3) Sin embargo, a partir de ese período histórico la industria textil sufrió etapas de gran inestabilidad y procesos recesivos que impidieron su crecimiento. En la actualidad, según el informe de Análisis Tecnológicos y Prospectivos Sectoriales del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva, el escenario mundial resulta desfavorable para el país, por la baja competitividad en los precios en comparación con países asiáticos como China y Corea. (MINCYT, 2016). En el contexto internacional, por otra parte, nace en el año 2006 en Alemania el paradigma de la Industria 4.0 y es presentado hacia el año 2011 en la Feria de Hannover como la “Cuarta revolución industrial”. El concepto de Industria 4.0 también se conoce como industria conectada o industria inteligente, ya que se caracteriza por la integración y conexión horizontal de los procesos de fabricación y la comunicación vertical de los sistemas ciber - físicos con los sistemas de planificación y control de la producción, y con los sistemas gerenciales. Entre las modernas tecnologías de la información que impulsan la transformación digital en la Industria 4.0 podemos mencionar las siguientes: Internet de las Cosas (IoT)1, Big Data2 y Cloud Computing3, entre otras. Este trabajo de tesis profundiza el estudio de una de estas tres tecnologías específicas: el Big Data y las posibilidades que ofrece para el análisis de tendencias de la moda aplicado a la industria de confección de indumentaria. La predicción de tendencias de la moda es fundamental para orientar la labor del diseñador de indumentaria e inspirar sus creaciones. Bur (2013) afirma que “en el caso de la moda, la tendencia es la dirección o rumbo del mercado. Por lo tanto, las empresas de la moda deben investigar hacia donde se orientan las tendencias para poder permanecer en mercados cambiantes y competitivos”. Por otra parte, el proceso de diseño es el disparador del proceso de fabricación de las prendas y su posterior comercialización. Carretero, Contero, Valiente y Gómis (2002) afirman que “…la etapa de diseño del producto supone, aproximadamente, un 5 % del costo total de un producto y las decisiones estratégicas que se toman en ella determinan un 70 % de su costo de producción”. En este trabajo de tesis se estudiarán los conceptos fundamentales sobre la tecnología de Big Data, los modelos de Minería de Datos4, Machine Learning5 y Deep Learning6 aplicados al análisis de las tendencias de la moda y su relación con los procesos de diseño de indumentaria, marketing y comercialización del producto. Con el fenómeno de Internet toda la información sobre las grandes pasarelas de los desfiles de la moda, las revistas especializadas junto a las opiniones de los influencers y del propio consumidor, se hallan disponibles on line y en tiempo real. Mediante el empleo del Big Data los diseñadores textiles pueden contar con una poderosa herramienta que facilite el acceso y la recolección de un gran volumen y variedad de datos provenientes de diversas fuentes, que permite procesarlos a gran velocidad para obtener una respuesta rápida sobre las tendencias del mercado de la moda. Se abordará entonces el estudio de Big Data concebido como una herramienta que puede abrir una multiplicidad de alternativas al diseño textil, pero considerándolo también desde una perspectiva que impulsa un cambio en lo social, cultural y organizacional. Para profundizar estos aspectos se describe el modelo conceptual de RRI7 para la industria textil, se detallan sus categorías, componentes y se elabora un análisis sobre los principios o factores determinantes para la implementación de la tecnología de Big Data aplicada al marketing digital de la Industria textil 4.0, en consonancia con el enfoque RRI. La investigación de esta tesis tiene como objetivo determinar la metodología que se utiliza actualmente en Argentina para detectar las tendencias de la moda en forma anticipada y planificar la producción de indumentaria, identificar los factores limitantes que presenta, determinar cuáles son las ventajas que se obtienen mediante el empleo de Big Data aplicado al análisis de tendencias de la moda en la industria de confección de indumentaria argentina y cuáles son las limitaciones técnicas y operativas que se presentan actualmente en dicha industria. Se realizará una investigación empírica y cuantitativa a efectos de estudiar la metodología empleada actualmente para el análisis de tendencias de la moda y los beneficios y limitaciones existentes para la implementación de la tecnología de Big Data en la industria. Para el relevamiento y procesamiento de los datos y su posterior análisis, se emplearán las técnicas de la estadística descriptiva.Fil: Crotti, Patricia Susana. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina

Quality of service and availability in a full mesh WAN using IP/MPLS : Case study: the network at the Department of Justice in Argentina

At the Argentine Department of Justice (Ministerio Público Fiscal de la República Argentina), a project is developed to set up a WAN with national coverage, quality of service, and IP/MPLS/VPN links. The project focuses on quality of service, a direct result from the selected technology. In previous work, studies explored these issues. Hence, the project enabled the implementation of the examined theory. The advantages of MPLS technology are evaluated to determine quality standards in VoIP, videoconference, mission critical appli-cations, e-mail, web access, and others. Other aspects of LANs are analyzed to obtain an availability level compatible to the required needs. The Project in-clude practical recommendations to adequate the LAN to the desired availability levels.IV Workshop Arquitectura, Redes y Sistemas Operativos (WARSO)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Quality of service and availability in a full mesh WAN using IP/MPLS : Case study: the network at the Department of Justice in Argentina

At the Argentine Department of Justice (Ministerio Público Fiscal de la República Argentina), a project is developed to set up a WAN with national coverage, quality of service, and IP/MPLS/VPN links. The project focuses on quality of service, a direct result from the selected technology. In previous work, studies explored these issues. Hence, the project enabled the implementation of the examined theory. The advantages of MPLS technology are evaluated to determine quality standards in VoIP, videoconference, mission critical appli-cations, e-mail, web access, and others. Other aspects of LANs are analyzed to obtain an availability level compatible to the required needs. The Project in-clude practical recommendations to adequate the LAN to the desired availability levels.IV Workshop Arquitectura, Redes y Sistemas Operativos (WARSO)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Heterogeneity of Signal Transducer and Activator of Transcription Binding Sites in the Long-Terminal Repeats of Distinct HIV-1 Subtypes

HIV-1 can be subdivided into distinct subtypes; the consequences of such a genomic variability remain largely speculative. The long terminal repeats (LTR) control HIV transcription and reflect the major differences of distinct viral subtypes. Three regions in the HIV-1 subtype B LTR are close matches to the Signal Transducer and Activator of Transcription (STAT) consensus sequence. Here, we show heterogeneity in these putative STAT binding sites among HIV-1 LTR subtypes A through G. Transfection of constitutively activated STAT5 lead to transcriptional activation of HIV-1 expression in 293T cells transfected with a reporter assay driven by HIV-1 LTR subtype B. Constitutively activated STAT5 transactivated the LTR of various subtypes in U937 cells with different potency. These findings support and expand the potential relevance of STAT5 activation in HIV infection and may bear relevance for a differential regulation of latency and expression of different subtypes of HIV-1

Genetic association study of QT interval highlights role for calcium signaling pathways in myocardial repolarization.

The QT interval, an electrocardiographic measure reflecting myocardial repolarization, is a heritable trait. QT prolongation is a risk factor for ventricular arrhythmias and sudden cardiac death (SCD) and could indicate the presence of the potentially lethal mendelian long-QT syndrome (LQTS). Using a genome-wide association and replication study in up to 100,000 individuals, we identified 35 common variant loci associated with QT interval that collectively explain ∼8-10% of QT-interval variation and highlight the importance of calcium regulation in myocardial repolarization. Rare variant analysis of 6 new QT interval-associated loci in 298 unrelated probands with LQTS identified coding variants not found in controls but of uncertain causality and therefore requiring validation. Several newly identified loci encode proteins that physically interact with other recognized repolarization proteins. Our integration of common variant association, expression and orthogonal protein-protein interaction screens provides new insights into cardiac electrophysiology and identifies new candidate genes for ventricular arrhythmias, LQTS and SCD

Big data, componente de la industria 4.0 aplicado a la confección de indumentaria en la Argentina

La industria textil y de confección de indumentaria está conformada principalmente por dos eslabones a lo largo de su cadena productiva. El primero corresponde a la obtención de materia prima proveniente de fibras, que pueden ser de origen natural -como el algodón, lana, seda, etc.- o de origen sintético -como la poliamida, poliéster, acrílico, entre otros-. El segundo eslabón de la cadena está conformado por la industria de confección de indumentaria que utiliza los hilados y tejidos para fabricar las prendas y comercializarlas en el mercado. El desarrollo de la industria textil en la Argentina ha tenido etapas de gran expansión económica, como en el período entre 1931 y 1935. Adúriz (2009) afirma que “…hacia 1935, según el censo industrial, el personal empleado se había elevado en un 67 %, en tanto que la potencia instalada había crecido un 488 %. Por entonces, la industria textil lideraba el crecimiento industrial”. (págs. 2-3) Sin embargo, a partir de ese período histórico la industria textil sufrió etapas de gran inestabilidad y procesos recesivos que impidieron su crecimiento. En la actualidad, según el informe de Análisis Tecnológicos y Prospectivos Sectoriales del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva, el escenario mundial resulta desfavorable para el país, por la baja competitividad en los precios en comparación con países asiáticos como China y Corea. (MINCYT, 2016). En el contexto internacional, por otra parte, nace en el año 2006 en Alemania el paradigma de la Industria 4.0 y es presentado hacia el año 2011 en la Feria de Hannover como la “Cuarta revolución industrial”. El concepto de Industria 4.0 también se conoce como industria conectada o industria inteligente, ya que se caracteriza por la integración y conexión horizontal de los procesos de fabricación y la comunicación vertical de los sistemas ciber - físicos con los sistemas de planificación y control de la producción, y con los sistemas gerenciales. Entre las modernas tecnologías de la información que impulsan la transformación digital en la Industria 4.0 podemos mencionar las siguientes: Internet de las Cosas (IoT)1, Big Data2 y Cloud Computing3, entre otras. Este trabajo de tesis profundiza el estudio de una de estas tres tecnologías específicas: el Big Data y las posibilidades que ofrece para el análisis de tendencias de la moda aplicado a la industria de confección de indumentaria. La predicción de tendencias de la moda es fundamental para orientar la labor del diseñador de indumentaria e inspirar sus creaciones. Bur (2013) afirma que “en el caso de la moda, la tendencia es la dirección o rumbo del mercado. Por lo tanto, las empresas de la moda deben investigar hacia donde se orientan las tendencias para poder permanecer en mercados cambiantes y competitivos”. Por otra parte, el proceso de diseño es el disparador del proceso de fabricación de las prendas y su posterior comercialización. Carretero, Contero, Valiente y Gómis (2002) afirman que “…la etapa de diseño del producto supone, aproximadamente, un 5 % del costo total de un producto y las decisiones estratégicas que se toman en ella determinan un 70 % de su costo de producción”. En este trabajo de tesis se estudiarán los conceptos fundamentales sobre la tecnología de Big Data, los modelos de Minería de Datos4, Machine Learning5 y Deep Learning6 aplicados al análisis de las tendencias de la moda y su relación con los procesos de diseño de indumentaria, marketing y comercialización del producto. Con el fenómeno de Internet toda la información sobre las grandes pasarelas de los desfiles de la moda, las revistas especializadas junto a las opiniones de los influencers y del propio consumidor, se hallan disponibles on line y en tiempo real. Mediante el empleo del Big Data los diseñadores textiles pueden contar con una poderosa herramienta que facilite el acceso y la recolección de un gran volumen y variedad de datos provenientes de diversas fuentes, que permite procesarlos a gran velocidad para obtener una respuesta rápida sobre las tendencias del mercado de la moda. Se abordará entonces el estudio de Big Data concebido como una herramienta que puede abrir una multiplicidad de alternativas al diseño textil, pero considerándolo también desde una perspectiva que impulsa un cambio en lo social, cultural y organizacional. Para profundizar estos aspectos se describe el modelo conceptual de RRI7 para la industria textil, se detallan sus categorías, componentes y se elabora un análisis sobre los principios o factores determinantes para la implementación de la tecnología de Big Data aplicada al marketing digital de la Industria textil 4.0, en consonancia con el enfoque RRI. La investigación de esta tesis tiene como objetivo determinar la metodología que se utiliza actualmente en Argentina para detectar las tendencias de la moda en forma anticipada y planificar la producción de indumentaria, identificar los factores limitantes que presenta, determinar cuáles son las ventajas que se obtienen mediante el empleo de Big Data aplicado al análisis de tendencias de la moda en la industria de confección de indumentaria argentina y cuáles son las limitaciones técnicas y operativas que se presentan actualmente en dicha industria. Se realizará una investigación empírica y cuantitativa a efectos de estudiar la metodología empleada actualmente para el análisis de tendencias de la moda y los beneficios y limitaciones existentes para la implementación de la tecnología de Big Data en la industria. Para el relevamiento y procesamiento de los datos y su posterior análisis, se emplearán las técnicas de la estadística descriptiva.Fil: Crotti, Patricia Susana. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina

Possible progenitors for the bioenergetic evolution of mitochondria.

<p>This diagram is modified from that in <a href="http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0096566#pone-0096566-g001" target="_blank">Fig. 1B</a> to take into account the deduction that proto-mitochondria probably had two different types of <i>COX</i> operons (type a is labelled in dark olive background) and the evidence for multiple ISP forms. ISP2 is represented in a grey box while ISP1 in dark blue. Various steps of differential loss or acquisition via LGT are indicated for the possible pathways of evolution from extant or extinct α-proteobacteria into proto-mitochondria. By considering the complexities arisen from our data, pathway A in <a href="http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0096566#pone-0096566-g001" target="_blank">Fig. 1B</a> stemming from <i>Beijerinckia</i> would require one loss and one acquisition, while pathway B would theoretically imply two losses and two acquisitions. However, we now exclude that this pathway may have contributed to the evolution of mitochondria (see text). Pathway C, sustained by most results presented here, bypasses the <i>Beijerinckia</i> subset with the combined loss of two bioenergetic systems and ISP2. Finally, pathway D would require the combined loss of three bioenergetic systems from organisms such as <i>Tistrella</i>, but of two systems plus ISP2 for <i>R. palustris</i> BisA53, which has already lost <i>bo</i>-type oxidase (<a href="http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0096566#pone.0096566.s001" target="_blank">Table S1 in File S1</a>). The obvious possibility that yet undiscovered, or extinct bacteria may be among the originators of the proto-mitochondrion is considered, as indicated. Eventual loss of photosynthesis is not shown, but it would apply only to <i>Methylobacterium</i>, <i>R. palustris</i> and <i>Roseobacter</i> among the organisms shown. The grey vertical arrow on the left indicates the possible equivalence of <i>COX</i> operon type a with dual function (cytochrome <i>c</i> and ubiquinol) oxidases in some Rhodobacterales.</p

Graphical representation of assimilatory nitrate reduction in protists and α-proteobacteria.

<div><p><b>A – The diagram shows the gene clusters of assimilatory, NAD(P)H-dependent nitrate reduction in bacteria and eukaryotes.</b></p> <p>The various elements of <i>Nas</i> operon of <i>Klebsiella </i><a href="http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0096566#pone.0096566-Lin1" target="_blank">[36]</a> and the <i>NiiA-NiaD</i> operon in fungi <a href="http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0096566#pone.0096566-Slot1" target="_blank">[35]</a> are colour coded as indicated in the quandrant on the top right. <b>B – Possible molecular evolution of fungal </b><b><i>NiaD</i></b><b> nitrate reductase.</b> Each domain is identified by a specific symbol - see the text for details. <b>C – Representative distance tree of various proteins containing the bacterial FNR-like conserved domain.</b> The tree was obtained with Neighbour Joining (maximal distance 0.9) using the DELTABLAST program <a href="http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0096566#pone.0096566-Boratyn1" target="_blank">[80]</a> with methane monooxygenase subunit c of <i>Methylocella silvestris</i> (MMOc, Accession: YP_002361598) as query. This reductase subunit of methane monooxygenase contains a FNR-like domain similar to that of assimilatory nitrate reductases <a href="http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0096566#pone.0096566-Chistoserdova1" target="_blank">[43]</a> lying in a sister group as indicated.</p></div