In vitro reconstitution of light-harvesting POR-protochlorophyllide complex with protochlorophyllides a and b

NADPH:protochlorophyllide oxidoreductase (POR; EC1.1.33.1) is a key enzyme for the light-induced greening of angiosperms. In barley, two POR proteins exist, termed PORA and PORB. These have previously been proposed to form higher molecular weight light-harvesting complexes in the prolamellar body of etioplasts (Reinbothe, C., Lebedev, N., and Reinbothe, S. (1999)Nature 397, 80–84). Here we report the in vitro reconstitution of such complexes from chemically synthesized protochlorophyllides (Pchlides) a andb and galacto- and sulfolipids. Low temperature (77 K) fluorescence measurements revealed that the reconstituted, lipid-containing complex displayed the same characteristics of photoactive Pchlide 650/657 as the presumed native complex in the prolamellar body. Moreover, Pchlide F650/657 was converted to chlorophyllide (Chlide) 684/690 upon illumination of the reconstituted complex with a 1-ms flash of white light. Identification and quantification of acetone-extractable pigments revealed that only the PORB-bound Pchlide a had been photoactive and was converted to Chlide a, whereas Pchlide b bound to the PORA remained photoinactive. Nondenaturing PAGE of the reconstituted Pchlide a/b-containing complex further demonstrated a size similar to that of the presumed native complexin vivo, suggesting that both complexes may be identical.

Contribución a las Metodologías de Estimación de Demanda de Tráfico de Internet mediante la Caracterización de Perfiles de Usuario

Esta tesis doctoral propone una metodología de estimación de demanda de tráfico de Internet basada en la caracterización de perfiles de usuario de Internet, con el objetivo de analizar el rendimiento y dimensionamiento de una red de acceso. Se realiza un exhaustivo análisis del estado del arte clasificado en tres partes. La primera parte se encuentra relacionada con la caracterización de usuarios en Internet. Incluye un estudio de las metodologías de extracción de conocimiento basado en técnicas de minería de datos, y un análisis de modelos teóricos y estudios previos de usuarios de Internet. En la segunda parte, se incluye un análisis de modelos teóricos para caracterizar fuentes de tráfico de aplicaciones de Internet, así como un estudio comparativo de los modelos de tráfico ON/OFF para un conjunto de aplicaciones representativas de Internet. En la última parte, se incluye un estudio de las arquitecturas de redes de acceso más relevantes y se propone un modelo genérico de arquitectura de red de acceso. Esta tesis doctoral define un marco metodológico basado en Procesos de Descubrimiento de Conocimiento (KDPs), con el que extraer, identificar y caracterizar, a los usuarios de Internet a partir de fuentes de información estadística. Se ha aplicado esta metodología a los usuarios residenciales en España y se ha identificado una distinción clara entre No-Usuarios (47%) y Usuarios de Internet (53%). Dentro de los usuarios de Internet se han extraído 4 perfiles de usuarios: Esporádicos (16%), Instrumentales (10%), Sociales (14%) y Avanzados (13%). Esta metodología también ha sido aplicada a años anteriores con el fin de realizar un pronóstico de la evolución de la tipología de usuarios de Internet en España. A continuación, se propone un método de estimación de demanda de tráfico basado en los perfiles de usuario de Internet identificados, con el objetivo de analizar el rendimiento de la red de acceso subyacente. Esta metodología se encuentra basada en 3 modelos: red de acceso, tráfico de red y perfiles de usuario y aplicaciones. Por último, la tesis presenta un modelo y una herramienta de simulación con la que se implementa el método de estimación de demanda anteriormente descrito. El modelo y la herramienta de simulación han sido validados frente a un modelo analítico mediante el uso de un escenario simplificado basado en fuentes de tráfico ON/OFF homogéneas. Mediante el uso de la herramienta de simulación desarrollada, se aplica la metodología de estimación de demanda a dos casos de uso, que se corresponden a dos escenarios de redes de acceso idénticas, a excepción de la caracterización de los usuarios de la misma. En el primer caso de uso, la red de acceso se caracteriza por los perfiles de usuario residenciales de Internet identificados para el año 2012, y en el segundo caso de uso, se utiliza el pronóstico de evolución de perfiles de usuario de Internet para el año 2017. Se concluye con una comparación del rendimiento de la red de acceso para ambos casos de uso, a partir del análisis del Grado de Servicio (GoS) de ambos escenarios.