5 resultados para Molecular designed dispersion

em Universidad Politécnica de Madrid


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RESUMEN La dispersión del amoniaco (NH3) emitido por fuentes agrícolas en medias distancias, y su posterior deposición en el suelo y la vegetación, pueden llevar a la degradación de ecosistemas vulnerables y a la acidificación de los suelos. La deposición de NH3 suele ser mayor junto a la fuente emisora, por lo que los impactos negativos de dichas emisiones son generalmente mayores en esas zonas. Bajo la legislación comunitaria, varios estados miembros emplean modelos de dispersión inversa para estimar los impactos de las emisiones en las proximidades de las zonas naturales de especial conservación. Una revisión reciente de métodos para evaluar impactos de NH3 en distancias medias recomendaba la comparación de diferentes modelos para identificar diferencias importantes entre los métodos empleados por los distintos países de la UE. En base a esta recomendación, esta tesis doctoral compara y evalúa las predicciones de las concentraciones atmosféricas de NH3 de varios modelos bajo condiciones, tanto reales como hipotéticas, que plantean un potencial impacto sobre ecosistemas (incluidos aquellos bajo condiciones de clima Mediterráneo). En este sentido, se procedió además a la comparación y evaluación de varias técnicas de modelización inversa para inferir emisiones de NH3. Finalmente, se ha desarrollado un modelo matemático simple para calcular las concentraciones de NH3 y la velocidad de deposición de NH3 en ecosistemas vulnerables cercanos a una fuente emisora. La comparativa de modelos supuso la evaluación de cuatro modelos de dispersión (ADMS 4.1; AERMOD v07026; OPS-st v3.0.3 y LADD v2010) en un amplio rango de casos hipotéticos (dispersión de NH3 procedente de distintos tipos de fuentes agrícolas de emisión). La menor diferencia entre las concentraciones medias estimadas por los distintos modelos se obtuvo para escenarios simples. La convergencia entre las predicciones de los modelos fue mínima para el escenario relativo a la dispersión de NH3 procedente de un establo ventilado mecánicamente. En este caso, el modelo ADMS predijo concentraciones significativamente menores que los otros modelos. Una explicación de estas diferencias podríamos encontrarla en la interacción de diferentes “penachos” y “capas límite” durante el proceso de parametrización. Los cuatro modelos de dispersión fueron empleados para dos casos reales de dispersión de NH3: una granja de cerdos en Falster (Dinamarca) y otra en Carolina del Norte (EEUU). Las concentraciones medias anuales estimadas por los modelos fueron similares para el caso americano (emisión de granjas ventiladas de forma natural y balsa de purines). La comparación de las predicciones de los modelos con concentraciones medias anuales medidas in situ, así como la aplicación de los criterios establecidos para la aceptación estadística de los modelos, permitió concluir que los cuatro modelos se comportaron aceptablemente para este escenario. No ocurrió lo mismo en el caso danés (nave ventilada mecánicamente), en donde el modelo LADD no dio buenos resultados debido a la ausencia de procesos de “sobreelevacion de penacho” (plume-rise). Los modelos de dispersión dan a menudo pobres resultados en condiciones de baja velocidad de viento debido a que la teoría de dispersión en la que se basan no es aplicable en estas condiciones. En situaciones de frecuente descenso en la velocidad del viento, la actual guía de modelización propone usar un modelo que sea eficaz bajo dichas condiciones, máxime cuando se realice una valoración que tenga como objeto establecer una política de regularización. Esto puede no ser siempre posible debido a datos meteorológicos insuficientes, en cuyo caso la única opción sería utilizar un modelo más común, como la versión avanzada de los modelos Gausianos ADMS o AERMOD. Con el objetivo de evaluar la idoneidad de estos modelos para condiciones de bajas velocidades de viento, ambos modelos fueron utilizados en un caso con condiciones Mediterráneas. Lo que supone sucesivos periodos de baja velocidad del viento. El estudio se centró en la dispersión de NH3 procedente de una granja de cerdos en Segovia (España central). Para ello la concentración de NH3 media mensual fue medida en 21 localizaciones en torno a la granja. Se realizaron también medidas de concentración de alta resolución en una única localización durante una campaña de una semana. En este caso, se evaluaron dos estrategias para mejorar la respuesta del modelo ante bajas velocidades del viento. La primera se basó en “no zero wind” (NZW), que sustituyó periodos de calma con el mínimo límite de velocidad del viento y “accumulated calm emissions” (ACE), que forzaban al modelo a calcular las emisiones totales en un periodo de calma y la siguiente hora de no-calma. Debido a las importantes incertidumbres en los datos de entrada del modelo (inputs) (tasa de emisión de NH3, velocidad de salida de la fuente, parámetros de la capa límite, etc.), se utilizó el mismo caso para evaluar la incertidumbre en la predicción del modelo y valorar como dicha incertidumbre puede ser considerada en evaluaciones del modelo. Un modelo dinámico de emisión, modificado para el caso de clima Mediterráneo, fue empleado para estimar la variabilidad temporal en las emisiones de NH3. Así mismo, se realizó una comparativa utilizando las emisiones dinámicas y la tasa constante de emisión. La incertidumbre predicha asociada a la incertidumbre de los inputs fue de 67-98% del valor medio para el modelo ADMS y entre 53-83% del valor medio para AERMOD. La mayoría de esta incertidumbre se debió a la incertidumbre del ratio de emisión en la fuente (50%), seguida por la de las condiciones meteorológicas (10-20%) y aquella asociada a las velocidades de salida (5-10%). El modelo AERMOD predijo mayores concentraciones que ADMS y existieron más simulaciones que alcanzaron los criterios de aceptabilidad cuando se compararon las predicciones con las concentraciones medias anuales medidas. Sin embargo, las predicciones del modelo ADMS se correlacionaron espacialmente mejor con las mediciones. El uso de valores dinámicos de emisión estimados mejoró el comportamiento de ADMS, haciendo empeorar el de AERMOD. La aplicación de estrategias destinadas a mejorar el comportamiento de este último tuvo efectos contradictorios similares. Con el objeto de comparar distintas técnicas de modelización inversa, varios modelos (ADMS, LADD y WindTrax) fueron empleados para un caso no agrícola, una colonia de pingüinos en la Antártida. Este caso fue empleado para el estudio debido a que suponía la oportunidad de obtener el primer factor de emisión experimental para una colonia de pingüinos antárticos. Además las condiciones eran propicias desde el punto de vista de la casi total ausencia de concentraciones ambiente (background). Tras el trabajo de modelización existió una concordancia suficiente entre las estimaciones obtenidas por los tres modelos. De este modo se pudo definir un factor de emisión de para la colonia de 1.23 g NH3 por pareja criadora por día (con un rango de incertidumbre de 0.8-2.54 g NH3 por pareja criadora por día). Posteriores aplicaciones de técnicas de modelización inversa para casos agrícolas mostraron también un buen compromiso estadístico entre las emisiones estimadas por los distintos modelos. Con todo ello, es posible concluir que la modelización inversa es una técnica robusta para estimar tasas de emisión de NH3. Modelos de selección (screening) permiten obtener una rápida y aproximada estimación de los impactos medioambientales, siendo una herramienta útil para evaluaciones de impactos en tanto que permite eliminar casos que presentan un riesgo potencial de daño bajo. De esta forma, lo recursos del modelo pueden Resumen (Castellano) destinarse a casos en donde la posibilidad de daño es mayor. El modelo de Cálculo Simple de los Límites de Impacto de Amoniaco (SCAIL) se desarrolló para obtener una estimación de la concentración media de NH3 y de la tasa de deposición seca asociadas a una fuente agrícola. Está técnica de selección, basada en el modelo LADD, fue evaluada y calibrada con diferentes bases de datos y, finalmente, validada utilizando medidas independientes de concentraciones realizadas cerca de las fuentes. En general SCAIL dio buenos resultados de acuerdo a los criterios estadísticos establecidos. Este trabajo ha permitido definir situaciones en las que las concentraciones predichas por modelos de dispersión son similares, frente a otras en las que las predicciones difieren notablemente entre modelos. Algunos modelos nos están diseñados para simular determinados escenarios en tanto que no incluyen procesos relevantes o están más allá de los límites de su aplicabilidad. Un ejemplo es el modelo LADD que no es aplicable en fuentes con velocidad de salida significativa debido a que no incluye una parametrización de sobreelevacion del penacho. La evaluación de un esquema simple combinando la sobreelevacion del penacho y una turbulencia aumentada en la fuente mejoró el comportamiento del modelo. Sin embargo más pruebas son necesarias para avanzar en este sentido. Incluso modelos que son aplicables y que incluyen los procesos relevantes no siempre dan similares predicciones. Siendo las razones de esto aún desconocidas. Por ejemplo, AERMOD predice mayores concentraciones que ADMS para dispersión de NH3 procedente de naves de ganado ventiladas mecánicamente. Existe evidencia que sugiere que el modelo ADMS infraestima concentraciones en estas situaciones debido a un elevado límite de velocidad de viento. Por el contrario, existen evidencias de que AERMOD sobreestima concentraciones debido a sobreestimaciones a bajas Resumen (Castellano) velocidades de viento. Sin embrago, una modificación simple del pre-procesador meteorológico parece mejorar notablemente el comportamiento del modelo. Es de gran importancia que estas diferencias entre las predicciones de los modelos sean consideradas en los procesos de evaluación regulada por los organismos competentes. Esto puede ser realizado mediante la aplicación del modelo más útil para cada caso o, mejor aún, mediante modelos múltiples o híbridos. ABSTRACT Short-range atmospheric dispersion of ammonia (NH3) emitted by agricultural sources and its subsequent deposition to soil and vegetation can lead to the degradation of sensitive ecosystems and acidification of the soil. Atmospheric concentrations and dry deposition rates of NH3 are generally highest near the emission source and so environmental impacts to sensitive ecosystems are often largest at these locations. Under European legislation, several member states use short-range atmospheric dispersion models to estimate the impact of ammonia emissions on nearby designated nature conservation sites. A recent review of assessment methods for short-range impacts of NH3 recommended an intercomparison of the different models to identify whether there are notable differences to the assessment approaches used in different European countries. Based on this recommendation, this thesis compares and evaluates the atmospheric concentration predictions of several models used in these impact assessments for various real and hypothetical scenarios, including Mediterranean meteorological conditions. In addition, various inverse dispersion modelling techniques for the estimation of NH3 emissions rates are also compared and evaluated and a simple screening model to calculate the NH3 concentration and dry deposition rate at a sensitive ecosystem located close to an NH3 source was developed. The model intercomparison evaluated four atmospheric dispersion models (ADMS 4.1; AERMOD v07026; OPS-st v3.0.3 and LADD v2010) for a range of hypothetical case studies representing the atmospheric dispersion from several agricultural NH3 source types. The best agreement between the mean annual concentration predictions of the models was found for simple scenarios with area and volume sources. The agreement between the predictions of the models was worst for the scenario representing the dispersion from a mechanically ventilated livestock house, for which ADMS predicted significantly smaller concentrations than the other models. The reason for these differences appears to be due to the interaction of different plume-rise and boundary layer parameterisations. All four dispersion models were applied to two real case studies of dispersion of NH3 from pig farms in Falster (Denmark) and North Carolina (USA). The mean annual concentration predictions of the models were similar for the USA case study (emissions from naturally ventilated pig houses and a slurry lagoon). The comparison of model predictions with mean annual measured concentrations and the application of established statistical model acceptability criteria concluded that all four models performed acceptably for this case study. This was not the case for the Danish case study (mechanically ventilated pig house) for which the LADD model did not perform acceptably due to the lack of plume-rise processes in the model. Regulatory dispersion models often perform poorly in low wind speed conditions due to the model dispersion theory being inapplicable at low wind speeds. For situations with frequent low wind speed periods, current modelling guidance for regulatory assessments is to use a model that can handle these conditions in an acceptable way. This may not always be possible due to insufficient meteorological data and so the only option may be to carry out the assessment using a more common regulatory model, such as the advanced Gaussian models ADMS or AERMOD. In order to assess the suitability of these models for low wind conditions, they were applied to a Mediterranean case study that included many periods of low wind speed. The case study was the dispersion of NH3 emitted by a pig farm in Segovia, Central Spain, for which mean monthly atmospheric NH3 concentration measurements were made at 21 locations surrounding the farm as well as high-temporal-resolution concentration measurements at one location during a one-week campaign. Two strategies to improve the model performance for low wind speed conditions were tested. These were ‘no zero wind’ (NZW), which replaced calm periods with the minimum threshold wind speed of the model and ‘accumulated calm emissions’ (ACE), which forced the model to emit the total emissions during a calm period during the first subsequent non-calm hour. Due to large uncertainties in the model input data (NH3 emission rates, source exit velocities, boundary layer parameters), the case study was also used to assess model prediction uncertainty and assess how this uncertainty can be taken into account in model evaluations. A dynamic emission model modified for the Mediterranean climate was used to estimate the temporal variability in NH3 emission rates and a comparison was made between the simulations using the dynamic emissions and a constant emission rate. Prediction uncertainty due to model input uncertainty was 67-98% of the mean value for ADMS and between 53-83% of the mean value for AERMOD. Most of this uncertainty was due to source emission rate uncertainty (~50%), followed by uncertainty in the meteorological conditions (~10-20%) and uncertainty in exit velocities (~5-10%). AERMOD predicted higher concentrations than ADMS and more of the simulations met the model acceptability criteria when compared with the annual mean measured concentrations. However, the ADMS predictions were better correlated spatially with the measurements. The use of dynamic emission estimates improved the performance of ADMS but worsened the performance of AERMOD and the application of strategies to improved model performance had similar contradictory effects. In order to compare different inverse modelling techniques, several models (ADMS, LADD and WindTrax) were applied to a non-agricultural case study of a penguin colony in Antarctica. This case study was used since it gave the opportunity to provide the first experimentally-derived emission factor for an Antarctic penguin colony and also had the advantage of negligible background concentrations. There was sufficient agreement between the emission estimates obtained from the three models to define an emission factor for the penguin colony (1.23 g NH3 per breeding pair per day with an uncertainty range of 0.8-2.54 g NH3 per breeding pair per day). This emission estimate compared favourably to the value obtained using a simple micrometeorological technique (aerodynamic gradient) of 0.98 g ammonia per breeding pair per day (95% confidence interval: 0.2-2.4 g ammonia per breeding pair per day). Further application of the inverse modelling techniques for a range of agricultural case studies also demonstrated good agreement between the emission estimates. It is concluded, therefore, that inverse dispersion modelling is a robust technique for estimating NH3 emission rates. Screening models that can provide a quick and approximate estimate of environmental impacts are a useful tool for impact assessments because they can be used to filter out cases that potentially have a minimal environmental impact allowing resources to be focussed on more potentially damaging cases. The Simple Calculation of Ammonia Impact Limits (SCAIL) model was developed as a screening model to provide an estimate of the mean NH3 concentration and dry deposition rate downwind of an agricultural source. This screening tool, based on the LADD model, was evaluated and calibrated with several experimental datasets and then validated using independent concentration measurements made near sources. Overall SCAIL performed acceptably according to established statistical criteria. This work has identified situations where the concentration predictions of dispersion models are similar and other situations where the predictions are significantly different. Some models are simply not designed to simulate certain scenarios since they do not include the relevant processes or are beyond the limits of their applicability. An example is the LADD model that is not applicable to sources with significant exit velocity since the model does not include a plume-rise parameterisation. The testing of a simple scheme combining a momentum-driven plume rise and increased turbulence at the source improved model performance, but more testing is required. Even models that are applicable and include the relevant process do not always give similar predictions and the reasons for this need to be investigated. AERMOD for example predicts higher concentrations than ADMS for dispersion from mechanically ventilated livestock housing. There is evidence to suggest that ADMS underestimates concentrations in these situations due to a high wind speed threshold. Conversely, there is also evidence that AERMOD overestimates concentrations in these situations due to overestimation at low wind speeds. However, a simple modification to the meteorological pre-processor appears to improve the performance of the model. It is important that these differences between the predictions of these models are taken into account in regulatory assessments. This can be done by applying the most suitable model for the assessment in question or, better still, using multiple or hybrid models.

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The basics of the self-assembled growth of GaN nanorods on Si(111) are reviewed. Morphology differences and optical properties are compared to those of GaN layers grown directly on Si(111). The effects of the growth temperature on the In incorporation in self-assembled InGaN nanorods grown on Si(111) is described. In addition, the inclusion of InGaN quantum disk structures into selfassembled GaN nanorods show clear confinement effects as a function of the quantum disk thickness. In order to overcome the properties dispersion and the intrinsic inhomogeneous nature of the self-assembled growth, the selective area growth of GaN nanorods on both, c-plane and a-plane GaN on sapphire templates, is addressed, with special emphasis on optical quality and morphology differences. The analysis of the optical emission from a single InGaN quantum disk is shown for both polar and non-polar nanorod orientations

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El trigo blando (Triticum aestivum ssp vulgare L., AABBDD, 2n=6x=42) presenta propiedades viscoélasticas únicas debidas a la presencia en la harina de las prolaminas: gluteninas y gliadinas. Ambos tipos de proteínas forman parte de la red de gluten. Basándose en la movilidad en SDS-PAGE, las gluteninas se clasifican en dos grupos: gluteninas de alto peso molecular (HMW-GS) y gluteninas de bajo peso molecular (LMW-GS). Los genes que codifican para las HMW-GS se encuentran en tres loci del grupo 1 de cromosomas: Glu-A1, Glu-B1 y Glu-D1. Cada locus codifica para uno o dos polipéptidos o subunidades. La variación alélica de las HMW-GS es el principal determinante de de la calidad harino-panadera y ha sido ampliamente estudiado tanto a nivel de proteína como de ADN. El conocimiento de estas proteínas ha contribuido sustancialmente al progreso de los programas de mejora para la calidad del trigo. Comparadas con las HMW-GS, las LMW-GS forman una familia proteica mucho más compleja. La mayoría de los genes LMW se localizan en el grupo 1 de cromosomas en tres loci: Glu-A3, Glu-B3 y Glu-D3 que se encuentran estrechamente ligados a los loci que codifican para gliadinas. El número de copias de estos genes ha sido estimado entre 10-40 en trigo hexaploide, pero el número exacto aún se desconoce debido a la ausencia de un método eficiente para diferenciar los miembros de esta familia multigénica. La nomenclatura de los alelos LMW-GS por electroforesis convencional es complicada, y diferentes autores asignan distintos alelos a la misma variedad lo que dificulta aún más el estudio de esta compleja familia. El uso de marcadores moleculares para la discriminación de genes LMW, aunque es una tarea dificil, puede ser muy útil para los programas de mejora. El objetivo de este trabajo ha sido profundizar en la relación entre las gluteninas y la calidad panadera y desarrollar marcadores moleculares que permitan ayudar en la correcta clasificación de HMW-GS y LMW-GS. Se han obtenido dos poblaciones de líneas avanzadas F4:6 a partir de los cruzamientos entre las variedades ‘Tigre’ x ‘Gazul’ y ‘Fiel’ x ‘Taber’, seleccionándose para los análisis de calidad las líneas homogéneas para HMW-GS, LMW-GS y gliadinas. La determinación alélica de HMW-GS se llevó a cabo por SDS-PAGE, y se complementó con análisis moleculares, desarrollándose un nuevo marcador de PCR para diferenciar entre las subunidades Bx7 y Bx7*del locus Glu-B1. Resumen 2 La determinación alélica para LMW-GS se llevó a cabo mediante SDS-PAGE siguiendo distintas nomenclaturas y utilizando variedades testigo para cada alelo. El resultado no fue concluyente para el locus Glu-B3, así que se recurrió a marcadores moleculares. El ADN de los parentales y de los testigos se amplificó usando cebadores diseñados en regiones conservadas de los genes LMW y fue posteriormente analizado mediante electroforesis capilar. Los patrones de amplificación obtenidos fueron comparados entre las distintas muestras y permitieron establecer una relación con los alelos de LMW-GS. Con este método se pudo aclarar la determinación alélica de este locus para los cuatro parentales La calidad de la harina fue testada mediante porcentaje de contenido en proteína, prueba de sedimentación (SDSS) y alveógrafo de Chopin (parámetros P, L, P/L y W). Los valores fueron analizados en relación a la composición en gluteninas. Las líneas del cruzamiento ‘Fiel’ x ‘Taber’ mostraron una clara influencia del locus Glu-A3 en la variación de los valores de SDSS. Las líneas que llevaban el nuevo alelo Glu-A3b’ presentaron valores significativamente mayores que los de las líneas con el alelo Glu-A3f. En las líneas procedentes del cruzamiento ‘Tigre ’x ‘Gazul’, los loci Glu-B1 y Glu-B3 loci mostraron ambos influencia en los parámetros de calidad. Los resultados indicaron que: para los valores de SDSS y P, las líneas con las HMW-GS Bx7OE+By8 fueron significativamente mejores que las líneas con Bx17+By18; y las líneas que llevaban el alelo Glu-B3ac presentaban valores de P significativamente superiores que las líneas con el alelo Glu-B3ad y significativamente menores para los valores de L . El análisis de los valores de calidad en relación a los fragmentos LMW amplificados, reveló un efecto significativo entre dos fragmentos (2-616 y 2-636) con los valores de P. La presencia del fragmento 2-636 estaba asociada a valores de P mayores. Estos fragmentos fueron clonados y secuenciados, confirmándose que correspondían a genes del locus Glu-B3. El estudio de la secuencia reveló que la diferencia entre ambos se hallaba en algunos SNPs y en una deleción de 21 nucleótidos que en la proteína correspondería a un InDel de un heptapéptido en la región repetida de la proteína. En este trabajo, la utilización de líneas que difieren en el locus Glu-B3 ha permitido el análisis de la influencia de este locus (el peor caracterizado hasta la fecha) en la calidad panadera. Además, se ha validado el uso de marcadores moleculares en la determinación alélica de las LMW-GS y su relación con la calidad panadera. Summary 3 Bread wheat (Triticum aestivum ssp vulgare L., AABBDD, 2n=6x=42) flour has unique dough viscoelastic properties conferred by prolamins: glutenins and gliadins. Both types of proteins are cross-linked to form gluten polymers. On the basis of their mobility in SDS-PAGE, glutenins can be classified in two groups: high molecular weight glutenins (HMW-GS) and low molecular weight glutenins (LMW-GS). Genes encoding HMW-GS are located on group 1 chromosomes in three loci: Glu-A1, Glu-B1 and Glu-D1, each one encoding two polypeptides, named subunits. Allelic variation of HMW-GS is the most important determinant for bread making quality, and has been exhaustively studied at protein and DNA level. The knowledge of these proteins has substantially contributed to genetic improvement of bread quality in breeding programs. Compared to HMW-GS, LMW-GS are a much more complex family. Most genes encoded LMW-GS are located on group 1 chromosomes. Glu-A3, Glu-B3 and Glu-D3 loci are closely linked to the gliadin loci. The total gene copy number has been estimated to vary from 10–40 in hexaploid wheat. However, the exact copy number of LMW-GS genes is still unknown, mostly due to lack of efficient methods to distinguish members of this multigene family. Nomenclature of LMW-GS alleles is also unclear, and different authors can assign different alleles to the same variety increasing confusion in the study of this complex family. The use of molecular markers for the discrimination of LMW-GS genes might be very useful in breeding programs, but their wide application is not easy. The objective of this work is to gain insight into the relationship between glutenins and bread quality, and the developing of molecular markers that help in the allele classification of HMW-GS and LMW-GS. Two populations of advanced lines F4:6 were obtained from the cross ‘Tigre’ x ‘Gazul’ and ‘Fiel’ x ‘Taber’. Lines homogeneous for HMW-GS, LMW-GS and gliadins pattern were selected for quality analysis. The allele classification of HMW-GS was performed by SDS-PAGE, and then complemented by PCR analysis. A new PCR marker was developed to undoubtedly differentiate between two similar subunits from Glu-B1 locus, Bx7 and Bx7*. The allele classification of LMW-GS was initially performed by SDS-PAGE following different established nomenclatures and using standard varieties. The results were not completely concluding for Glu-B3 locus, so a molecular marker system was applied. DNA from parental lines and standard varieties was amplified using primers designed in conserved domains of LMW genes and analyzed by capillary electrophoresis. The pattern of amplification products obtained was compared among samples and related to the protein allele classification. It was possible to establish a correspondence between specific amplification products and almost all LMW alleles analyzed. With this method, the allele classification of the four parental lines was clarified. Flour quality of F4:6 advanced lines were tested by protein content, sedimentation test (SDSS) and alveograph (P, L, P/L and W). The values were analyzed in relation to the lines prolamin composition. In the ‘Fiel’ x ‘Taber’ population, Glu-A3 locus showed an influence in SDSS values. Lines carrying new allele Glu-A3b’, presented a significantly higher SDSS value than lines with Glu-A3f allele. In the ‘Tigre ’x ‘Gazul’ population, the Glu-B1 and Glu-B3 loci also showed an effect in quality parameters, in SDSS, and P and L values. Results indicated that: for SDSS and P, lines with Bx7OE+By8 were significantly better than lines with Bx17+By18; lines carrying Glu-B3ac allele had a significantly higher P values than Glu-B3ad allele values. lines with and lower L The analysis of quality parameters and amplified LMW fragments revealed a significant influence of two peaks (2-616 y 2-636) in P values. The presence of 2-636 peak gave higher P values than 2-616. These fragments had been cloned and sequenced and identified as Glu-B3 genes. The sequence analysis revealed that the molecular difference between them was some SNPs and a small deletion of 21 nucleotides that in the protein would produce an InDel of a heptapeptide in the repetitive region. In this work, the analysis of two crosses with differences in Glu-3 composition has made possible to study the influence of LMG-GS in quality parameters. Specifically, the influence of Glu-B3, the most interesting and less studied loci has been possible. The results have shown that Glu-B3 allele composition influences the alveograph parameter P (tenacity). The existence of different molecular variants of Glu-B3 alleles have been assessed by using a molecular marker method. This work supports the use of molecular approaches in the study of the very complex LMW-GS family, and validates their application in the analysis of advanced recombinant lines for quality studies.

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Collaborative efforts between the Neutronics and Target Design Group at the Instituto de Fusión Nuclear and the Molecular Spectroscopy Group at the ISIS Pulsed Neutron and Muon Source date back to 2012 in the context of the ESS-Bilbao project. The rationale for these joint activities was twofold, namely: to assess the realm of applicability of the low-energy neutron source proposed by ESS-Bilbao - for details; and to explore instrument capabilities for pulsed-neutron techniques in the range 0.05-3 ms, a time range where ESS-Bilbao and ISIS could offer a significant degree of synergy and complementarity. As part of this collaboration, J.P. de Vicente has spent a three-month period within the ISIS Molecular Spectroscopy Group, to gain hands-on experience on the practical aspects of neutron-instrument design and the requisite neutron-transport simulations. To date, these activities have resulted in a joint MEng thesis as well as a number of publications and contributions to national and international conferences. Building upon these previous works, the primary aim of this report is to provide a self-contained discussion of general criteria for instrument selection at ESS-Bilbao, the first accelerator-driven, low-energy neutron source designed in Spain. To this end, Chapter 1 provides a brief overview of the current design parameters of the accelerator and target station. Neutron moderation is covered in Chapter 2, where we take a closer look at two possible target-moderator-reflector configurations and pay special attention to the spectral and temporal characteristics of the resulting neutron pulses. This discussion provides a necessary starting point to assess the operation of ESSB in short- and long-pulse modes. These considerations are further explored in Chapter 3, dealing with the primary characteristics of ESS-Bilbao as a short- or long-pulse facility in terms of accessible dynamic range and spectral resolution. Other practical aspects including background suppression and the use of fast choppers are also discussed. The guiding principles introduced in the first three chapters are put to use in Chapter 4 where we analyse in some detail the capabilities of a small-angle scattering instrument, as well as how specific scientific requirements can be mapped onto the optimal use of ESS-Bilbao for condensed-matter research. Part 2 of the report contains additional supporting documentation, including a description of the ESSB McStas component, a detailed characterisation of moderator response and neutron pulses, and estimates ofparameters associated with the design and operation of neutron choppers. In closing this brief foreword, we wish to thank both ESS-Bilbao and ISIS for their continuing encouragement and support along the way.

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La semilla es el órgano que garantiza la propagación y continuidad evolutiva de las plantas espermatofitas y constituye un elemento indispensable en la alimentación humana y animal. La semilla de cereales acumula en el endospermo durante la maduración, mayoritariamente, almidón y proteínas de reserva. Estas reservas son hidrolizadas en la germinación por hidrolasas sintetizadas en la aleurona en respuesta a giberelinas (GA), siendo la principal fuente de energía hasta que la plántula emergente es fotosintéticamente activa. Ambas fases del desarrollo de la semilla, están reguladas por una red de factores de transcripción (TF) que unen motivos conservados en cis- en los promotores de sus genes diana. Los TFs son proteínas que han desempeñado un papel central en la evolución y en el proceso de domesticación, siendo uno de los principales mecanismos de regulación génica; en torno al 7% de los genes de plantas codifican TFs. Atendiendo al motivo de unión a DNA, éstos, se han clasificado en familias. La familia DOF (DNA binding with One Finger) participa en procesos vitales exclusivos de plantas superiores y sus ancestros cercanos (algas, musgos y helechos). En las semillas de las Triticeae (subfamilia Pooideae), se han identificado varias proteínas DOF que desempeñan un papel fundamental en la regulación de la expresión génica. Brachypodium distachyon es la primera especie de la subfamilia Pooideae cuyo genoma (272 Mbp) ha sido secuenciado. Su pequeño tamaño, ciclo de vida corto, y la posibilidad de ser transformado por Agrobacterium tumefaciens (plásmido Ti), hacen que sea el sistema modelo para el estudio de cereales de la tribu Triticeae con gran importancia agronómica mundial, como son el trigo y la cebada. En este trabajo, se han identificado 27 genes Dof en el genoma de B. distachyon y se han establecido las relaciones evolutivas entre estos genes Dof y los de cebada (subfamilia Pooideae) y de arroz (subfamilia Oryzoideae), construyendo un árbol filogenético en base al alineamiento múltiple del dominio DOF. La cebada contiene 26 genes Dof y en arroz se han anotado 30. El análisis filogenético establece cuatro grupos de genes ortólogos (MCOGs: Major Clusters of Orthologous Genes), que están validados por motivos conservados adicionales, además del dominio DOF, entre las secuencias de las proteínas de un mismo MCOG. El estudio global de expresión en diferentes órganos establece un grupo de nueve genes BdDof expresados abundantemente y/o preferencialmente en semillas. El estudio detallado de expresión de estos genes durante la maduración y germinación muestra que BdDof24, ortólogo putativo a BPBF-HvDOF24 de cebada, es el gen más abundante en las semillas en germinación de B. distachyon. La regulación transcripcional de los genes que codifican hidrolasas en la aleurona de las semillas de cereales durante la post‐germinación ha puesto de manifiesto la existencia en sus promotores de un motivo tripartito en cis- conservado GARC (GA-Responsive Complex), que unen TFs de la clase MYB-R2R3, DOF y MYBR1-SHAQKYF. En esta tesis, se ha caracterizado el gen BdCathB de Brachypodium que codifica una proteasa tipo catepsina B y es ortólogo a los genes Al21 de trigo y HvCathB de cebada, así como los TFs responsables de su regulación transcripcional BdDOF24 y BdGAMYB (ortólogo a HvGAMYB). El análisis in silico del promotor BdCathB ha identificado un motivo GARC conservado, en posición y secuencia, con sus ortólogos en trigo y cebada. La expresión de BdCathB se induce durante la germinación, así como la de los genes BdDof24 y BdGamyb. Además, los TFs BdDOF24 y BdGAMYB interaccionan en el sistema de dos híbridos de levadura e in planta en experimentos de complementación bimolecular fluorescente. En capas de aleurona de cebada, BdGAMYB activa el promotor BdCathB, mientras que BdDOF24 lo reprime; este resultado es similar al obtenido con los TFs ortólogos de cebada BPBF-HvDOF24 y HvGAMYB. Sin embargo, cuando las células de aleurona se transforman simultáneamente con los dos TFs, BdDOF24 tiene un efecto aditivo sobre la trans-activación mediada por BdGAMYB, mientras que su ortólogo BPBF-HvDOF24 produce el efecto contrario, revirtiendo el efecto de HvGAMYB sobre el promotor BdCathB. Las diferencias entre las secuencias deducidas de las proteínas BdDOF24 y BPBF-HvDOF24 podrían explicar las funciones opuestas que desempeñan en su interacción con GAMYB. Resultados preliminares con líneas de inserción de T-DNA y de sobre-expresión estable de BdGamyb, apoyan los resultados obtenidos en expresión transitoria. Además las líneas homocigotas knock-out para el gen BdGamyb presentan alteraciones en anteras y polen y no producen semillas viables. ABSTRACT The seed is the plant organ of the spermatophytes responsible for the dispersion and survival in the course of evolution. In addition, it constitutes one of the most importan elements of human food and animal feed. The main reserves accumulated in the endosperm of cereal seeds through the maturation phase of development are starch and proteins. Its degradation by hydrolases synthetized in aleurone cells in response to GA upon germination provides energy, carbon and nitrogen to the emerging seedling before it acquires complete photosynthetic capacity. Both phases of seed development are controlled by a network of transcription factors (TFs) that interact with specific cis- elements in the promoters of their target genes. TFs are proteins that have played a central role during evolution and domestication, being one of the most important regulatory mechanisms of gene expression. Around 7% of genes in plant genomes encode TFs. Based on the DNA binding motif, TFs are classified into families. The DOF (DNA binding with One Finger) family is involved in specific processes of plants and its ancestors (algae, mosses and ferns). Several DOF proteins have been described to play important roles in the regulation of genes in seeds of the Triticeae tribe (Pooideae subfamily). Brachypodium distachyon is the first member of the Pooideae subfamily to be sequenced. Its small size and compact structured genome (272 Mbp), the short life cycle, small plant size and the possibility of being transformed with Agrobacterium tumefaciens (Ti-plasmid) make Brachypodium the model system for comparative studies within cereals of the Triticeae tribe that have big economic value such as wheat and barley. In this study, 27 Dof genes have been identified in the genome of B. distachyon and the evolutionary relationships among these Dof genes and those frome barley (Pooideae subfamily) and those from rice (Oryzoideae subfamily) have been established by building a phylogenetic tree based on the multiple alignment of the DOF DNA binding domains. The barley genome (Hordeum vulgare) contains 26 Dof genes and in rice (Oryza sativa) 30 genes have been annotated. The phylogenetic analysis establishes four Major Clusters of Orthologous Genes (MCOGs) that are supported by additional conserved motives out of the DOF domain, between proteins of the same MCOG. The global expression study of BdDof genes in different organs and tissues classifies BdDof genes into two groups; nine of the 27 BdDof genes are abundantly or preferentially expressed in seeds. A more detailed expression analysis of these genes during seed maturation and germination shows that BdDof24, orholog to barley BPBF-HvDof24, is the most abundantly expressed gene in germinating seeds. Transcriptional regulation studies of genes that encode hydrolases in aleurone cells during post-germination of cereal seeds, have identified in their promoters a tripartite conserved cis- motif GARC (GA-Responsive Complex) that binds TFs of the MYB-R2R3, DOF and MYBR1-SHAQKYF families. In this thesis, the characterization of the BdCathB gene, encoding a Cathepsin B-like protease and that is ortholog to the wheat Al21 and the barley HvCathB genes, has been done and its transcriptional regulation by the TFs BdDOF24 and BdGAMYB (ortholog to HvGAMYB) studied. The in silico analysis of the BdCathB promoter sequence has identified a GARC motif. BdCathB expression is induced upon germination, as well as, those of BdDof24 and BdGamyb genes. Moreover, BdDOF24 and BdGAMYB interact in yeast (Yeast 2 Hybrid System, Y2HS) and in planta (Bimolecular Fluorecence Complementation, BiFC). In transient assays in aleurone cells, BdGAMYB activates the BdCathB promoter, whereas BdDOF24 is a transcriptional repressor, this result is similar to that obtained with the barley orthologous genes BPBF-HvDOF24 and HvGAMYB. However, when aleurone cells are simultaneously transformed with both TFs, BdDOF24 has an additive effect to the trans-activation mediated by BdGAMYB, while its ortholog BPBF-HvDOF24 produces an opposite effect by reducing the HvGAMYB activation of the BdCathB promoter. The differences among the deduced protein sequences between BdDOF24 and BPBF-HvDOF24 could explain their opposite functions in the interaction with GAMYB protein. Preliminary results of T-DNA insertion (K.O.) and stable over-expression lines of BdGamyb support the data obtained in transient expression assays. In addition, the BdGamyb homozygous T-DNA insertion (K.O.) lines have anther and pollen alterations and they do not produce viable seeds.