20 resultados para Code Translation Framework


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Actualmente existen aplicaciones que permiten simular el comportamiento de bacterias en distintos hábitats y los procesos que ocurren en estos para facilitar su estudio y experimentación sin la necesidad de un laboratorio. Una de las aplicaciones de software libre para la simulación de poblaciones bacteriológicas mas usada es iDynoMiCS (individual-based Dynamics of Microbial Communities Simulator), un simulador basado en agentes que permite trabajar con varios modelos computacionales de bacterias en 2D y 3D. Este simulador permite una gran libertad al configurar una numerosa cantidad de variables con respecto al entorno, reacciones químicas y otros detalles importantes. Una característica importante es el poder simular de manera sencilla la conjugación de plásmidos entre bacterias. Los plásmidos son moléculas de ADN diferentes del cromosoma celular, generalmente circularles, que se replican, transcriben y conjugan independientemente del ADN cromosómico. Estas están presentes normalmente en bacterias procariotas, y en algunas ocasiones en eucariotas, sin embargo, en este tipo de células son llamados episomas. Dado el complejo comportamiento de los plásmidos y la gama de posibilidades que estos presentan como mecanismos externos al funcionamiento básico de la célula, en la mayoría de los casos confiriéndole distintas ventajas evolutivas, como por ejemplo: resistencia antibiótica, entre otros, resulta importante su estudio y subsecuente manipulación. Sin embargo, el marco operativo del iDynoMiCS, en cuanto a simulación de plásmidos se refiere, es demasiado sencillo y no permite realizar operaciones más complejas que el análisis de la propagación de un plásmido en la comunidad. El presente trabajo surge para resolver esta deficiencia de iDynomics. Aquí se analizarán, desarrollarán e implementarán las modificaciones necesarias para que iDynomics pueda simular satisfactoriamente y mas apegado a la realidad la conjugación de plásmidos y permita así mismo resolver distintas operaciones lógicas, como lo son los circuitos genéticos, basadas en plásmidos. También se analizarán los resultados obtenidos de acuerdo a distintos estudios relevantes y a la comparación de los resultados obtenidos con el código original de iDynomics. Adicionalmente se analizará un estudio comparando la eficiencia de detección de una sustancia mediante dos circuitos genéticos distintos. Asimismo el presente trabajo puede tener interés para el grupo LIA de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid, el cual está participando en el proyecto europeo BACTOCOM que se centra en el estudio de la conjugación de plásmidos y circuitos genéticos. --ABSTRACT--Currently there are applications that simulate the behavior of bacteria in different habitats and the ongoing processes inside them to facilitate their study and experimentation without the need for an actual laboratory. One of the most used open source applications to simulate bacterial populations is iDynoMiCS (individual-based Dynamics of Microbial Communities Simulator), an agent-based simulator that allows working with several computer models of 2D and 3D bacteria in biofilms. This simulator allows great freedom by means of a large number of configurable variables regarding environment, chemical reactions and other important details of the simulation. Within these characteristics there exists a very basic framework to simulate plasmid conjugation. Plasmids are DNA molecules physically different from the cell’s chromosome, commonly found as small circular, double-stranded DNA molecules that are replicated, conjugated and transcribed independently of chromosomal DNA. These bacteria are normally present in prokaryotes and sometimes in eukaryotes, which in this case these cells are called episomes. Plasmids are external mechanisms to the cells basic operations, and as such, in the majority of the cases, confer to the host cell various evolutionary advantages, like antibiotic resistance for example. It is mperative to further study plasmids and the possibilities they present. However, the operational framework of the iDynoMiCS plasmid simulation is too simple, and does not allow more complex operations that the analysis of the spread of a plasmid in the community. This project was conceived to resolve this particular deficiency in iDynomics, moreover, in this paper is discussed, developed and implemented the necessary changes to iDynomics simulation software so it can satisfactorily and realistically simulate plasmid conjugation, and allow the possibility to solve various ogic operations, such as plasmid-based genetic circuits. Moreover the results obtained will be analyzed and compared with other relevant studies and with those obtained with the original iDynomics code. Conjointly, an additional study detailing the sensing of a substance with two different genetic circuits will be presented. This work may also be relevant to the LIA group of the Faculty of Informatics of the Polytechnic University of Madrid, which is participating in the European project BACTOCOM that focuses on the study of the of plasmid conjugation and genetic circuits.

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The new reactor concepts proposed in the Generation IV International Forum (GIF) are conceived to improve the use of natural resources, reduce the amount of high-level radioactive waste and excel in their reliability and safe operation. Among these novel designs sodium fast reactors (SFRs) stand out due to their technological feasibility as demonstrated in several countries during the last decades. As part of the contribution of EURATOM to GIF the CP-ESFR is a collaborative project with the objective, among others, to perform extensive analysis on safety issues involving renewed SFR demonstrator designs. The verification of computational tools able to simulate the plant behaviour under postulated accidental conditions by code-to-code comparison was identified as a key point to ensure reactor safety. In this line, several organizations employed coupled neutronic and thermal-hydraulic system codes able to simulate complex and specific phenomena involving multi-physics studies adapted to this particular fast reactor technology. In the “Introduction” of this paper the framework of this study is discussed, the second section describes the envisaged plant design and the commonly agreed upon modelling guidelines. The third section presents a comparative analysis of the calculations performed by each organisation applying their models and codes to a common agreed transient with the objective to harmonize the models as well as validating the implementation of all relevant physical phenomena in the different system codes.

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The new reactor concepts proposed in the Generation IV International Forum require the development and validation of computational tools able to assess their safety performance. In the first part of this paper the models of the ESFR design developed by several organisations in the framework of the CP-ESFR project were presented and their reliability validated via a benchmarking exercise. This second part of the paper includes the application of those tools for the analysis of design basis accident (DBC) scenarios of the reference design. Further, this paper also introduces the main features of the core optimisation process carried out within the project with the objective to enhance the core safety performance through the reduction of the positive coolant density reactivity effect. The influence of this optimised core design on the reactor safety performance during the previously analysed transients is also discussed. The conclusion provides an overview of the work performed by the partners involved in the project towards the development and enhancement of computational tools specifically tailored to the evaluation of the safety performance of the Generation IV innovative nuclear reactor designs.

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Nowadays, there are sound methods and tools which implement the Model-Driven Development approach (MDD) satisfactorily. However, MDD approaches focus on representing and generating code that represents functionality, behaviour and persistence, putting the interaction, and more specifically the usability, in a second place. If we aim to include usability features in a system developed with a MDD tool, we need to extend manually the generated code

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Hoy en día, por primera vez en la historia, la mayor parte de la población podrá vivir hasta los sesenta años y más (United Nations, 2015). Sin embargo, todavía existe poca evidencia que demuestre que las personas mayores, estén viviendo con mejor salud que sus padres, a la misma edad, ya que la mayoría de los problemas de salud en edades avanzadas están asociados a las enfermedades crónicas (WHO, 2015). Los sistemas sanitarios de los países desarrollados funcionan adecuadamente cuando se trata del cuidado de enfermedades agudas, pero no son lo suficientemente eficaces en la gestión de las enfermedades crónicas. Durante la última década, se han realizado esfuerzos para mejorar esta gestión, por medio de la utilización de estrategias de prevención y de reenfoque de la provisión de los servicios de atención para la salud (Kane et al. 2005). Según una revisión sistemática de modelos de cuidado de salud, comisionada por el sistema nacional de salud Británico, pocos modelos han conceptualizado cuáles son los componentes que hay que utilizar para proporcionar un cuidado crónico efectivo, y estos componentes no han sido suficientemente estructurados y articulados. Por lo tanto, no hay suficiente evidencia sobre el impacto real de cualquier modelo existente en la actualidad (Ham, 2006). Las innovaciones podrían ayudar a conseguir mejores diagnósticos, tratamientos y gestión de pacientes crónicos, así como a dar soporte a los profesionales y a los pacientes en el cuidado. Sin embargo, la forma en las que estas innovaciones se proporcionan no es lo suficientemente eficiente, efectiva y amigable para el usuario. Para mejorar esto, hace falta crear equipos de trabajo y estrategias multidisciplinares. En conclusión, hacen falta actividades que permitan conseguir que las innovaciones sean utilizadas en los sistemas de salud que quieren mejorar la gestión del cuidado crónico, para que sea posible: 1) traducir la “atención sanitaria basada en la evidencia” en “conocimiento factible”; 2) hacer frente a la complejidad de la atención sanitaria a través de una investigación multidisciplinaria; 3) identificar una aproximación sistemática para que se establezcan intervenciones innovadoras en el cuidado de salud. El marco de referencia desarrollado en este trabajo de investigación es un intento de aportar estas mejoras. Las siguientes hipótesis han sido propuestas: Hipótesis 1: es posible definir un proceso de traducción que convierta un modelo de cuidado crónico en una descripción estructurada de objetivos, requisitos e indicadores clave de rendimiento. Hipótesis 2: el proceso de traducción, si se ejecuta a través de elementos basados en la evidencia, multidisciplinares y de orientación económica, puede convertir un modelo de cuidado crónico en un marco descriptivo, que define el ciclo de vida de soluciones innovadoras para el cuidado de enfermedades crónicas. Hipótesis 3: es posible definir un método para evaluar procesos, resultados y capacidad de desarrollar habilidades, y asistir equipos multidisciplinares en la creación de soluciones innovadoras para el cuidado crónico. Hipótesis 4: es posible dar soporte al desarrollo de soluciones innovadoras para el cuidado crónico a través de un marco de referencia y conseguir efectos positivos, medidos en indicadores clave de rendimiento. Para verificar las hipótesis, se ha definido una aproximación metodológica compuesta de cuatro Fases, cada una asociada a una hipótesis. Antes de esto, se ha llevado a cabo una “Fase 0”, donde se han analizado los antecedentes sobre el problema (i.e. adopción sistemática de la innovación en el cuidado crónico) desde una perspectiva multi-dominio y multi-disciplinar. Durante la fase 1, se ha desarrollado un Proceso de Traducción del Conocimiento, elaborado a partir del JBI Joanna Briggs Institute (JBI) model of evidence-based healthcare (Pearson, 2005), y sobre el cual se han definido cuatro Bloques de Innovación. Estos bloques consisten en una descripción de elementos innovadores, definidos en la fase 0, que han sido añadidos a los cuatros elementos que componen el modelo JBI. El trabajo llevado a cabo en esta fase ha servido también para definir los materiales que el proceso de traducción tiene que ejecutar. La traducción que se ha llevado a cabo en la fase 2, y que traduce la mejor evidencia disponible de cuidado crónico en acción: resultado de este proceso de traducción es la parte descriptiva del marco de referencia, que consiste en una descripción de un modelo de cuidado crónico (se ha elegido el Chronic Care Model, Wagner, 1996) en términos de objetivos, especificaciones e indicadores clave de rendimiento y organizada en tres ciclos de innovación (diseño, implementación y evaluación). Este resultado ha permitido verificar la segunda hipótesis. Durante la fase 3, para demostrar la tercera hipótesis, se ha desarrollado un método-mixto de evaluación de equipos multidisciplinares que trabajan en innovaciones para el cuidado crónico. Este método se ha creado a partir del método mixto usado para la evaluación de equipo multidisciplinares translacionales (Wooden, 2013). El método creado añade una dimensión procedural al marco. El resultado de esta fase consiste, por lo tanto, en una primera versión del marco de referencia, lista para ser experimentada. En la fase 4, se ha validado el marco a través de un caso de estudio multinivel y con técnicas de observación-participante como método de recolección de datos. Como caso de estudio se han elegido las actividades de investigación que el grupo de investigación LifeStech ha desarrollado desde el 2008 para mejorar la gestión de la diabetes, actividades realizadas en un contexto internacional. Los resultados demuestran que el marco ha permitido mejorar las actividades de trabajo en distintos niveles: 1) la calidad y cantidad de las publicaciones; 2) se han conseguido dos contratos de investigación sobre diabetes: el primero es un proyecto de investigación aplicada, el segundo es un proyecto financiado para acelerar las innovaciones en el mercado; 3) a través de los indicadores claves de rendimiento propuestos en el marco, una prueba de concepto de un prototipo desarrollado en un proyecto de investigación ha sido transformada en una evaluación temprana de una intervención eHealth para el manejo de la diabetes, que ha sido recientemente incluida en Repositorio de prácticas innovadoras del Partenariado de Innovación Europeo en Envejecimiento saludable y activo. La verificación de las 4 hipótesis ha permitido demonstrar la hipótesis principal de este trabajo de investigación: es posible contribuir a crear un puente entre la atención sanitaria y la innovación y, por lo tanto, mejorar la manera en que el cuidado crónico sea procurado en los sistemas sanitarios. ABSTRACT Nowadays, for the first time in history, most people can expect to live into their sixties and beyond (United Nations, 2015). However, little evidence suggests that older people are experiencing better health than their parents, and most of the health problems of older age are linked to Chronic Diseases (WHO, 2015). The established health care systems in developed countries are well suited to the treatment of acute diseases but are mostly inadequate for dealing with CDs. Healthcare systems are challenging the burden of chronic diseases by putting more emphasis on the prevention of disease and by looking for new ways to reorient the provision of care (Kane et al., 2005). According to an evidence-based review commissioned by the British NHS Institute, few models have conceptualized effective components of care for CDs and these components have been not structured and articulated. “Consequently, there is limited evidence about the real impact of any of the existing models” (Ham, 2006). Innovations could support to achieve better diagnosis, treatment and management for patients across the continuum of care, by supporting health professionals and empowering patients to take responsibility. However, the way they are delivered is not sufficiently efficient, effective and consumer friendly. The improvement of innovation delivery, involves the creation of multidisciplinary research teams and taskforces, rather than just working teams. There are several actions to improve the adoption of innovations from healthcare systems that are tackling the epidemics of CDs: 1) Translate Evidence-Based Healthcare (EBH) into actionable knowledge; 2) Face the complexity of healthcare through multidisciplinary research; 3) Identify a systematic approach to support effective implementation of healthcare interventions through innovation. The framework proposed in this research work is an attempt to provide these improvements. The following hypotheses have been drafted: Hypothesis 1: it is possible to define a translation process to convert a model of chronic care into a structured description of goals, requirements and key performance indicators. Hypothesis 2: a translation process, if executed through evidence-based, multidisciplinary, holistic and business-oriented elements, can convert a model of chronic care in a descriptive framework, which defines the whole development cycle of innovative solutions for chronic disease management. Hypothesis 3: it is possible to design a method to evaluate processes, outcomes and skill acquisition capacities, and assist multidisciplinary research teams in the creation of innovative solutions for chronic disease management. Hypothesis 4: it is possible to assist the development of innovative solutions for chronic disease management through a reference framework and produce positive effects, measured through key performance indicators. In order to verify the hypotheses, a methodological approach, composed of four Phases that correspond to each one of the stated hypothesis, was defined. Prior to this, a “Phase 0”, consisting in a multi-domain and multi-disciplinary background analysis of the problem (i.e.: systematic adoption of innovation to chronic care), was carried out. During phase 1, in order to verify the first hypothesis, a Knowledge Translation Process (KTP) was developed, starting from the JBI Joanna Briggs Institute (JBI) model of evidence-based healthcare was used (Pearson, 2005) and adding Four Innovation Blocks. These blocks represent an enriched description, added to the JBI model, to accelerate the transformation of evidence-healthcare through innovation; the innovation blocks are built on top of the conclusions drawn after Phase 0. The background analysis gave also indication on the materials and methods to be used for the execution of the KTP, carried out during phase 2, that translates the actual best available evidence for chronic care into action: this resulted in a descriptive Framework, which is a description of a model of chronic care (the Chronic Care Model was chosen, Wagner, 1996) in terms of goals, specified requirements and Key Performance Indicators, and articulated in the three development cycles of innovation (i.e. design, implementation and evaluation). Thanks to this result the second hypothesis was verified. During phase 3, in order to verify the third hypothesis, a mixed-method to evaluate multidisciplinary teams working on innovations for chronic care, was created, based on a mixed-method used for the evaluation of Multidisciplinary Translational Teams (Wooden, 2013). This method adds a procedural dimension to the descriptive component of the Framework, The result of this phase consisted in a draft version of the framework, ready to be tested in a real scenario. During phase 4, a single and multilevel case study, with participant-observation data collection, was carried out, in order to have a complete but at the same time multi-sectorial evaluation of the framework. The activities that the LifeStech research group carried out since 2008 to improve the management of diabetes have been selected as case study. The results achieved showed that the framework allowed to improve the research activities in different directions: the quality and quantity of the research publications that LifeStech has issued, have increased substantially; 2 project grants to improve the management of diabetes, have been assigned: the first is a grant funding applied research while the second is about accelerating innovations into the market; by using the assessment KPIs of the framework, the proof of concept validation of a prototype developed in a research project was transformed into an early stage assessment of innovative eHealth intervention for Diabetes Management, which has been recently included in the repository of innovative practice of the European Innovation Partnership on Active and Health Ageing initiative. The verification of the 4 hypotheses lead to verify the main hypothesis of this research work: it is possible to contribute to bridge the gap between healthcare and innovation and, in turn, improve the way chronic care is delivered by healthcare systems.