Respuestas cardiorrespiratorias y metabólicas al ejercicio realizado sobre una plataforma de disipación de aire

El objetivo del estudio fue analizar el efecto del ejercicio realizado sobre una plataforma de disipación de aire comparado con el mismo ejercicio en suelo en un grupo de mujeres sanas. Material y métodos: En un estudio cuasi-experimental 14 mujeres sanas de entre 20 y 25 a?nos realizaron un mismo ejercicio en 2 condiciones diferentes separados entre sí por una semana; uno fue sobre una plataforma de disipación de aire y otro sobre el suelo. Durante las 2 pruebas se recolectaron los datos del intercambio respiratorio por un analizador de gases de circuito abierto. La frecuencia cardíaca (FC) fue registrada mediante telemetría. Muestras de sangre capilar (5 ?l) fueron extraídas cada 10 min de ejercicio utilizando un analizador de lactato portátil.

Function of C1A barley peptidases and their inhibitors (cystatins) in barley seed germination : Funcion de las peptidasas C1A de cebada y sus inhibidores (cistatinas) en la germinacion de la semilla

Plant proteolysis is a metabolic process where specific enzymes called peptidases degrade proteins. In plants, this complex process involves broad metabolic networks and different sub-cellular compartments. Several types of peptidases take part in the proteolytic process, mainly cysteine-, serine-, aspartyl- and metallo- peptidases. Among the cysteine-peptidases, the papain-like or C1A peptidases (family C1, clan CA) are extensively present in land plants and are classified into catepsins L-, B-, H- and Flike. The catalytic mechanism of these C1A peptidases is highly conserved and involves the three amino acids Cys, His and Asn in the catalytic triad, and a Gln residue which seems essential for maintaining an active enzyme conformation. These proteins are synthesized as inactive precursors, which comprise an N-terminal signal peptide, a propeptide, and the mature protein. In barley, we have identified 33 cysteine-peptidases from the papain-like family, classifying them into 8 different groups. Five of them corresponded to cathepsins L-like (5 subgroups), 1 cathepsin B-like group, 1 cathepsin F-like group and 1 cathepsin H-like group. Besides, C1A peptidases are the specific targets of the plant proteinaceous inhibitors known as phytocystatins (PhyCys). The cystatin inhibitory mechanism is produced by a tight and reversible interaction with their target enzymes. In barley, the cystatin gene family is comprised by 13 members. In this work we have tried to elucidate the role of the C1A cysteine-peptidases and their specific inhibitors (cystatins) in the germination process of the barley grain. Therefore, we selected a representative member of each group/subgroup of C1A peptidases (1 cathepsin B-like, 1 cathepsin F-like, 1 cathepsin H-like and 5 cathepsins L-like). The molecular characterization of the cysteine-peptidases was done and the peptidase-inhibitor interaction was analyzed in vitro and in vivo. A study in the structural basis for specificity of pro-peptide/enzyme interaction in barley C1A cysteine-peptidases has been also carried out by inhibitory assays and the modeling of the three-dimensional structures. The barley grain maturation produces the accumulation of storage proteins (prolamins) in the endosperm which are mobilized during germination to supply the required nutrients until the photosynthesis is fully established. In this work, we have demonstrated the participation of the cysteine-peptidases and their inhibitors in the degradation of the different storage protein fractions (hordeins, albumins and globulins) present in the barley grain. Besides, transgenic barley plants overexpressing or silencing cysteine-peptidases or cystatins were obtained by Agrobacterium-mediated transformation of barley immature embryos to analyze their physiological function in vivo. Preliminary assays were carried out with the T1 grains of several transgenic lines. Comparing the knock-out and the overexpressing lines with the WT, alterations in the germination process were detected and were correlated with their grain hordein content. These data will be validated with the homozygous grains that are being produced through the double haploid technique by microspore culture. Resumen La proteólisis es un proceso metabólico por el cual se lleva a cabo la degradación de las proteínas de un organismo a través de enzimas específicas llamadas proteasas. En plantas, este complejo proceso comprende un entramado de rutas metabólicas que implican, además, diferentes compartimentos subcelulares. En la proteólisis participan numerosas proteasas, principalmente cisteín-, serín-, aspartil-, y metalo-proteasas. Dentro de las cisteín-proteasas, las proteasas tipo papaína o C1A (familia C1, clan CA) están extensamente representadas en plantas terrestres, y se clasifican en catepsinas tipo L, B, H y F. El mecanismo catalítico de estas proteasas está altamente conservado y la triada catalítica formada por los aminoácidos Cys, His y Asn, y a un aminoácido Gln, que parece esencial para el mantenimiento de la conformación activa de la proteína. Las proteasas C1A se sintetizan como precursores inactivos y comprenden un péptido señal en el extremo N-terminal, un pro-péptido y la proteína madura. En cebada hemos identificado 33 cisteín-proteasas de tipo papaína y las hemos clasificado filogenéticamente en 8 grupos diferentes. Cinco de ellos pertenecen a las catepsinas tipo L (5 subgrupos), un grupo a las catepsinas tipo-B, otro a las catepsinas tipo-F y un último a las catepsinas tipo-H. Las proteasas C1A son además las dianas específicas de los inhibidores protéicos de plantas denominados fitocistatinas. El mecanismo de inhibición de las cistatinas está basado en una fuerte interacción reversible. En cebada, se conoce la familia génica completa de las cistatinas, que está formada por 13 miembros. En el presente trabajo se ha investigado el papel de las cisteín-proteasas de cebada y sus inhibidores específicos en el proceso de la germinación de la semilla. Para ello, se seleccionó una proteasa representante de cada grupo/subgrupo (1 catepsina tipo- B, 1 tipo-F, 1 tipo-H, y 5 tipo-L, una por cada subgrupo). Se ha llevado a cabo su caracterización molecular y se ha analizado la interacción enzima-inhibidor tanto in vivo como in vitro. También se han realizado estudios sobre las bases estructurales que demuestran la especificidad en la interacción enzima/propéptido en las proteasas C1A de cebada, mediante ensayos de inhibición y la predicción de modelos estructurales de la interacción. Finalmente, y dado que durante la maduración de la semilla se almacenan proteínas de reserva (prolaminas) en el endospermo que son movilizadas durante la germinación para suministrar los nutrientes necesarios hasta que la nueva planta pueda realizar la fotosíntesis, en este trabajo se ha demostrado la participación de las cisteínproteasas y sus inhibidores en la degradación de las diferentes tipos de proteínas de reserva (hordeinas, albúmins y globulinas) presentes en el grano de cebada. Además, se han obtenido plantas transgénicas de cebada que sobre-expresan o silencian cistatinas y cisteín-proteasas con el fin de analizar la función fisiológica in vivo. Se han realizado análisis preliminares en las semillas T1 de varias líneas tránsgenicas de cebada y al comparar las líneas knock-out y las líneas de sobre-expresión con las silvestres, se han detectado alteraciones en la germinación que están además correlacionadas con el contenido de hordeinas de las semillas. Estos datos serán validados en las semillas homocigotas que se están generando mediante la técnica de dobles haploides a partir del cultivo de microesporas.

Algunas consideraciones acerca de la superficie foliar del viñedo

Las hojas representan el centro básico de la actividad de la vid, en ellas se realizan múltiples funciones que van desde las funciones fisiológicas más conocidas entre las que destaca la fotosíntesis, a través de la cual las hojas captan de la atmosfera la energía luminosa, que trasforman en energía química para trasformar el anhídrido carbónico (CO2) atmosférico en hidratos de carbono, en azúcares, que son el primer eslabón de todas las cadenas metabólicas de la planta, azúcares que la vid utilizará para edificar los diferentes tejidos y órganos, que empleará como fuente de energía para las diferentes funciones de crecimiento y metabolismo, azúcares que acumula como reserva en frutos o en los o en otras partes de las plantas (hojas, tallos o raíces); con el concurso de los azúcares las plantas obtienen los restantes compuestos orgánicos, desde las proteínas, las hormonas o los ácidos orgánicos tienen su origen en los azucares.

Sistema de control borroso en lazo cerrado para terapias con insulina en diabetes tipo I

La diabetes mellitus es un trastorno del metabolismo de los carbohidratos producido por la insuficiente o nula producción de insulina o la reducida sensibilidad a esta hormona. Es una enfermedad crónica con una mayor prevalencia en los países desarrollados debido principalmente a la obesidad, la vida sedentaria y disfunciones en el sistema endocrino relacionado con el páncreas. La diabetes Tipo 1 es una enfermedad autoinmune en la que son destruidas las células beta del páncreas, que producen la insulina, y es necesaria la administración de insulina exógena. Un enfermo de diabetes Tipo 1 debe seguir una terapia con insulina administrada por la vía subcutánea que debe estar adaptada a sus necesidades metabólicas y a sus hábitos de vida, esta terapia intenta imitar el perfil insulínico de un páncreas no patológico. La tecnología actual permite abordar el desarrollo del denominado “páncreas endocrino artificial”, que aportaría precisión, eficacia y seguridad para los pacientes, en cuanto a la normalización del control glucémico y reducción del riesgo de hipoglucemias. Permitiría que el paciente no estuviera tan pendiente de su enfermedad. El páncreas artificial consta de un sensor continuo de glucosa, una bomba de infusión de insulina y un algoritmo de control, que calcula la insulina a infusionar usando la glucosa como información principal. Este trabajo presenta un método de control en lazo semi-cerrado mediante un sistema borroso experto basado en reglas. La regulación borrosa se fundamenta en la ambigüedad del lenguaje del ser humano. Esta incertidumbre sirve para la formación de una serie de reglas que representan el pensamiento humano, pero a la vez es el sistema que controla un proceso, en este caso el sistema glucorregulatorio. Este proyecto está enfocado en el diseño de un controlador borroso que haciendo uso de variables como la glucosa, insulina y dieta, sea capaz de restaurar la función endocrina del páncreas de forma tecnológica. La validación del algoritmo se ha realizado principalmente mediante experimentos en simulación utilizando una población de pacientes sintéticos, evaluando los resultados con estadísticos de primer orden y algunos más específicos como el índice de riesgo de Kovatchev, para después comparar estos resultados con los obtenidos por otros métodos de control anteriores. Los resultados demuestran que el control borroso (FBPC) mejora el control glucémico con respecto a un sistema predictivo experto basado en reglas booleanas (pBRES). El FBPC consigue reducir siempre la glucosa máxima y aumentar la mínima respecto del pBRES pero es en terapias desajustadas, donde el FBPC es especialmente robusto, hace descender la glucosa máxima 8,64 mg/dl, el uso de insulina es 3,92 UI menor, aumenta la glucosa mínima 3,32 mg/dl y lleva al rango de glucosa 80 – 110 mg/dl 15,33 muestras más. Por lo tanto se puede concluir que el FBPC realiza un mejor control glucémico que el controlador pBRES haciéndole especialmente efectivo, robusto y seguro en condiciones de desajustes de terapia basal y con gran capacidad de mejora futura. SUMMARY The diabetes mellitus is a metabolic disorder caused by a poor or null insulin secretion or a reduced sensibility to insulin. Diabetes is a chronic disease with a higher prevalence in the industrialized countries, mainly due to obesity, the sedentary life and endocrine disfunctions connected with the pancreas. Type 1 diabetes is a self-immune disease where the beta cells of the pancreas, which are the responsible of secreting insulin, are damaged. Hence, it is necessary an exogenous delivery of insulin. The Type 1 diabetic patient has to follow a therapy with subcutaneous insulin administration which should be adjusted to his/her metabolic needs and life style. This therapy tries to mimic the insulin profile of a non-pathological pancreas. Current technology lets the development of the so-called endocrine artificial pancreas that would provide accuracy, efficiency and safety to patients, in regards to the glycemic control normalization and reduction of the risk of hypoglycemic. In addition, it would help the patient not to be so concerned about his disease. The artificial pancreas has a continuous glucose sensor, an insulin infusion pump and a control algorithm, that calculates the insulin infusion using the glucose as main information. This project presents a method of control in semi-closed-loop, through an expert fuzzy system based on rules. The fuzzy regulation is based on the human language ambiguity. This uncertainty serves for construction of some rules that represent the human language besides it is the system that controls a process, in this case the glucoregulatory system. This project is focus on the design of a fuzzy controller that, using variables like glucose insulin and diet, will be able to restore the pancreas endocrine function with technology. The algorithm assessment has mainly been done through experiments in simulation using a population of synthetic patients, evaluating the results with first order statistical parameters and some other more specific such as the Kovatchev risk index, to compare later these results with the ones obtained in others previous methods of control. The results demonstrate that the fuzzy control (FBPC) improves the glycemic control connected with a predictive expert system based on Booleans rules (pBRES). The FBPC is always able to reduce the maximum level of glucose and increase the minimum level as compared with pBRES but it is in unadjusted therapies where FBPC is especially strong, it manages to decrease the maximum level of glucose and insulin used by 8,64 mg/dl and 3,92 UI respectively, also increases the value of minimum glucose by 3,32 mg/dl, getting 15,33 samples more inside the 80-110 mg/dl glucose rank. Therefore we can conclude that FBPC achieves a better glycemic control than the controller pBRES doing it especially effective, robust and safe in conditions of mismatch basal therapy and with a great capacity for future improvements.

Propuesta de algoritmos de predicción de glucosa en pacientes diabéticos

La diabetes mellitus es el conjunto de alteraciones provocadas por un defecto en la cantidad de insulina secretada o por un aprovechamiento deficiente de la misma. Es causa directa de complicaciones a corto, medio y largo plazo que disminuyen la calidad y las expectativas de vida de las personas con diabetes. La diabetes mellitus es en la actualidad uno de los problemas más importantes de salud. Ha triplicado su prevalencia en los últimos 20 anos y para el año 2025 se espera que existan casi 300 millones de personas con diabetes. Este aumento de la prevalencia junto con la morbi-mortalidad asociada a sus complicaciones micro y macro-vasculares convierten la diabetes en una carga para los sistemas sanitarios, sus recursos económicos y sus profesionales, haciendo de la enfermedad un problema individual y de salud pública de enormes proporciones. De momento no existe cura a esta enfermedad, de modo que el objetivo terapéutico del tratamiento de la diabetes se centra en la normalización de la glucemia intentando minimizar los eventos de hiper e hipoglucemia y evitando la aparición o al menos retrasando la evolución de las complicaciones vasculares, que constituyen la principal causa de morbi-mortalidad de las personas con diabetes. Un adecuado control diabetológico implica un tratamiento individualizado que considere multitud de factores para cada paciente (edad, actividad física, hábitos alimentarios, presencia de complicaciones asociadas o no a la diabetes, factores culturales, etc.). Sin embargo, a corto plazo, las dos variables más influyentes que el paciente ha de manejar para intervenir sobre su nivel glucémico son la insulina administrada y la dieta. Ambas presentan un retardo entre el momento de su aplicación y el comienzo de su acción, asociado a la absorción de los mismos. Por este motivo la capacidad de predecir la evolución del perfil glucémico en un futuro cercano, ayudara al paciente a tomar las decisiones adecuadas para mantener un buen control de su enfermedad y evitar situaciones de riesgo. Este es el objetivo de la predicción en diabetes: adelantar la evolución del perfil glucémico en un futuro cercano para ayudar al paciente a adaptar su estilo de vida y sus acciones correctoras, con el propósito de que sus niveles de glucemia se aproximen a los de una persona sana, evitando así los síntomas y complicaciones de un mal control. La aparición reciente de los sistemas de monitorización continua de glucosa ha proporcionado nuevas alternativas. La disponibilidad de un registro exhaustivo de las variaciones del perfil glucémico, con un periodo de muestreo de entre uno y cinco minutos, ha favorecido el planteamiento de nuevos modelos que tratan de predecir la glucemia utilizando tan solo las medidas anteriores de glucemia o al menos reduciendo significativamente la información de entrada a los algoritmos. El hecho de requerir menor intervención por parte del paciente, abre nuevas posibilidades de aplicación de los predictores de glucemia, haciéndose viable su uso en tiempo real, como sistemas de ayuda a la decisión, como detectores de situaciones de riesgo o integrados en algoritmos automáticos de control. En esta tesis doctoral se proponen diferentes algoritmos de predicción de glucemia para pacientes con diabetes, basados en la información registrada por un sistema de monitorización continua de glucosa así como incorporando la información de la insulina administrada y la ingesta de carbohidratos. Los algoritmos propuestos han sido evaluados en simulación y utilizando datos de pacientes registrados en diferentes estudios clínicos. Para ello se ha desarrollado una amplia metodología, que trata de caracterizar las prestaciones de los modelos de predicción desde todos los puntos de vista: precisión, retardo, ruido y capacidad de detección de situaciones de riesgo. Se han desarrollado las herramientas de simulación necesarias y se han analizado y preparado las bases de datos de pacientes. También se ha probado uno de los algoritmos propuestos para comprobar la validez de la predicción en tiempo real en un escenario clínico. Se han desarrollado las herramientas que han permitido llevar a cabo el protocolo experimental definido, en el que el paciente consulta la predicción bajo demanda y tiene el control sobre las variables metabólicas. Este experimento ha permitido valorar el impacto sobre el control glucémico del uso de la predicción de glucosa. ABSTRACT Diabetes mellitus is the set of alterations caused by a defect in the amount of secreted insulin or a suboptimal use of insulin. It causes complications in the short, medium and long term that affect the quality of life and reduce the life expectancy of people with diabetes. Diabetes mellitus is currently one of the most important health problems. Prevalence has tripled in the past 20 years and estimations point out that it will affect almost 300 million people by 2025. Due to this increased prevalence, as well as to morbidity and mortality associated with micro- and macrovascular complications, diabetes has become a burden on health systems, their financial resources and their professionals, thus making the disease a major individual and a public health problem. There is currently no cure for this disease, so that the therapeutic goal of diabetes treatment focuses on normalizing blood glucose events. The aim is to minimize hyper- and hypoglycemia and to avoid, or at least to delay, the appearance and development of vascular complications, which are the main cause of morbidity and mortality among people with diabetes. A suitable, individualized and controlled treatment for diabetes involves many factors that need to be considered for each patient: age, physical activity, eating habits, presence of complications related or unrelated to diabetes, cultural factors, etc. However, in the short term, the two most influential variables that the patient has available in order to manage his/her glycemic levels are administered insulin doses and diet. Both suffer from a delay between their time of application and the onset of the action associated with their absorption. Therefore, the ability to predict the evolution of the glycemic profile in the near future could help the patient to make appropriate decisions on how to maintain good control of his/her disease and to avoid risky situations. Hence, the main goal of glucose prediction in diabetes consists of advancing the evolution of glycemic profiles in the near future. This would assist the patient in adapting his/her lifestyle and in taking corrective actions in a way that blood glucose levels approach those of a healthy person, consequently avoiding the symptoms and complications of a poor glucose control. The recent emergence of continuous glucose monitoring systems has provided new alternatives in this field. The availability of continuous records of changes in glycemic profiles (with a sampling period of one or five minutes) has enabled the design of new models which seek to predict blood glucose by using automatically read glucose measurements only (or at least, reducing significantly the data input manually to the algorithms). By requiring less intervention by the patient, new possibilities are open for the application of glucose predictors, making its use feasible in real-time applications, such as: decision support systems, hypo- and hyperglycemia detectors, integration into automated control algorithms, etc. In this thesis, different glucose prediction algorithms are proposed for patients with diabetes. These are based on information recorded by a continuous glucose monitoring system and incorporate information of the administered insulin and carbohydrate intakes. The proposed algorithms have been evaluated in-silico and using patients’ data recorded in different clinical trials. A complete methodology has been developed to characterize the performance of predictive models from all points of view: accuracy, delay, noise and ability to detect hypo- and hyperglycemia. In addition, simulation tools and patient databases have been deployed. One of the proposed algorithms has additionally been evaluated in terms of real-time prediction performance in a clinical scenario in which the patient checked his/her glucose predictions on demand and he/she had control on his/her metabolic variables. This has allowed assessing the impact of using glucose prediction on glycemic control. The tools to carry out the defined experimental protocols were also developed in this thesis.

Detección de la metabolización de sorbato en alimentos empleando tecnología MWIR.

Las levaduras son agentes cada vez más relevantes en el deterioro de alimentos siendo algunas de sus principales manifestaciones el crecimiento en superficie, y la producción de gas, sabores y olores desagradables. El ácido sórbico y sus sales derivadas son empleadas habitualmente como conservantes. Estos conservantes son agentes fungistáticos que originan alteraciones morfológicas y metabólicas en dichos microorganismos con el fin de evitar su crecimiento. Sin embargo, existen microorganismos que pueden metabolizarlos produciendo un deterioro del producto. En este trabajo se han empleado muestras procedentes de agua saborizada embotellada, cuya composición incluye agua, zumo de pera, ácido cítrico, zumo de maracuyá y melocotón, aromas naturales, edulcorantes, antioxidantes y conservadores (sorbato potásico). Dicha botella presentaba una contaminación fúngica y un fuerte olor a petróleo, presuntamente debido a la descarboxilación en 1-3 pentadieno del conservante alimenticio, sorbato potásico, que figuraba en su composición. La conclusión principal de este estudio es que es viable emplear la espectroscopía MIR para la cuantificación de la presencia de pentadieno en muestras líquidas de alimentos, siendo éste un compuesto derivado de la descarboxilación del ácido sórbico y sus sales asociadas.

Estudio de la influencia de la relación C/N en la desnitrificación y metanogénesis de aguas residuales en un reactor anaeróbico de lecho fluidizado inverso

La nitrificación-desnitrificación es el proceso biológico tradicional para la remoción de nitrógeno de las aguas residuales (Ruiz G. et al., 2006a), siendo fundamental ya que contribuye a controlar la eutroficación de los cuerpos receptores. Debido al deterioro que sobre la disponibilidad de los recursos han ejercido las actividades antropogénicas, es necesario orientar el tratamiento de las aguas residuales hacia tecnologías que ofrezcan el mayor grado de sustentabilidad, planteando innovaciones en el tratamiento. El presente proyecto de tesis doctoral versa sobre el estudio de la influencia de la relación C/N en la desnitrificación y metanogénesis de aguas residuales urbanas en un reactor anaeróbico de lecho fluidizado inverso (RLFI). Previamente a la realización de las pruebas experimentales de variación de la relación C/N, se llevó a cabo la etapa de arranque del RLFI la cual se inició en modo batch, favoreciendo la formación y adhesión de biopelícula al medio de soporte utilizado (Extendosphere). Después, sobrevino la operación en modo continuo desde una carga volumétrica aplicada (CVA) de 0.5 g DQOs/L⋅d hasta alcanzar 4 g DQOs/L⋅d, carga volumétrica a la cual se logró la plena estabilización del reactor, siendo la alta variabilidad de la concentración de DQOs en el agua residual urbana de alimentación, la principal problemática que ocasionó retrasos en la estabilidad del reactor. A una CVA de 4 g DQOs/L⋅d en estado estacionario, el valor mínimo de eficiencia de remoción de DQOs fue del 32.36% y el máximo de 66.99%. En estas condiciones el porcentaje de metano presente en el biogás producido tuvo un valor medio de 85.57 ± 2.93%, siendo un valor alto comparado con otros porcentajes de metano encontrados en la digestión anaerobia de aguas residuales urbanas. El YCH4 tuvo un valor medio de 0.316 ± 0.110 LCH4/g DQOrem⋅día. Los porcentajes de metanización variaron en el rango de 20.50 a 100%, registrándose un valor medio de 73.42 ± 25.63%. La considerable variabilidad en el porcentaje de metanización se debió principalmente a que se presentaron eventos de lavado de soporte colonizado, lo cual propició que las actividades metabólicas fueran orientadas hacia formación de biopelícula (anabolismo) en vez de estar dirigidas hacia producción de metano (catabolismo). En relación a los ensayos con variación de la relación C/N, se manejaron relaciones DQOs/N-NO3 en el rango de 1.65 a 21.1 g DQOs/g N-NO3. La tasa de remoción anaerobia de DQOs se incrementó con la concentración de sustrato en una relación casi lineal, ajustándose a una cinética de primer orden, lo que regularmente se presenta a concentraciones bajas de sustrato. La eficiencia del proceso de desnitrificación fue por lo regular alta, incrementándose ligeramente con la concentración de DQOs en el influente, con valores en el rango de 73.8 a 99.1%. Por otra parte, la tasa de remoción por metanogénesis se incrementó con la concentración relativa de sustrato (es decir, a mayores relaciones DQOs/N-NO3), siendo más sensitiva la metanogénesis a la concentración relativa de sustrato que la desnitrificación. Conforme aumentó la relación DQOs/N-NO3, la desnitrificación, de ser la ruta metabólica principal de utilización de la materia orgánica (comparada con la metanización), empezó a combinarse con la metanización. De manera evidente, a las relaciones DQOs/N-NO3 probadas, se manifestaron más las actividades desnitrificantes, quedando reflejadas por el alto porcentaje de utilización de la DQOs removida hacia la desnitrificación. La relación experimental DQOs/N-NO3 a la cual se pudiera haber cumplido con el requerimiento de materia orgánica (en términos de DQOs) para la desnitrificación de nitratos en las aguas residuales urbanas tratadas resultó aproximadamente ser igual a 7.1 g DQOs/g N-NO3. A una CVA de 4 g DQOs/L⋅d, se obtuvo un diámetro promedio máximo de soporte colonizado igual a 266.106 ± 69.279 μm aunque, hay que indicarlo, se presentaron fluctuaciones, las cuales se reflejaron también en el espesor de la biopelícula, el cual tuvo un valor máximo de 50.099 μm y un valor promedio de 37.294 ± 11.199 μm. Estas fluctuaciones pudieron deberse a la existencia de corrientes preferenciales dentro del reactor, las cuales no permitieron un acceso equitativo del sustrato a todo el lecho. Nitrification-denitrification is the traditional biological process for nitrogen removal from wastewaters (Ruiz G. et al., 2006a), being fundamental since it contributes to control the eutrophication of the receiving waters. Due to the deterioration that on the availability of the aquatic resources the anthropogenic activities have exerted, it is necessary to orient the treatment of wastewaters towards technologies that offer the greater degree of sustainability, raising innovations in the treatment. This work studied the influence of C/N ratio on denitrification and methanogenesis of urban wastewaters in an inverse fluidized bed reactor (IFBR). Previously to the accomplishment of the experimental tests with variation of C/N ratio, the start up of the IFBR was carried out in batch way, encouraging the formation and adhesion of biofilm to Extendosphere, which it was used as support. The operation in continuous way carried out from an organic loading rate (OLR) of 0.5 g CODs/L ∙ d to 4 g CODs/L ∙ d, when the steady-state was reached. The high variability of the CODs of the urban wastewaters caused delays in the stability of the reactor. Once stationary state was reached, the removal efficiency of CODs ranged from 32.36 to 66.99% to 4 g CODs/L ∙ d. In these conditions the percentage of methane in produced biogas had an average value of 85.57 ± 2.93%, being a high value compared with other studies treating anaerobically urban wastewaters. The YCH4 had an average value of 0.316 ± 0.110 LCH4/g CODrem ∙ d. The percentage of methanisation ranged from 20.50 to 100%, with an average value of 73.42 ± 25.63%. The considerable variability in the methanisation percentage occurred mainly due events of wash-out of colonized support, which caused that the metabolic activities were oriented towards formation of biofilm (anabolism) instead of methane production (catabolism). Concerning the tests with variation of C/N ratio, CODs/NO3-N ratios from 1.65 to 21.1 g CODs/g NO3-N were proved. The CODs anaerobic removal rate increased with the substrate concentration in an almost linear relation, adjusting to a kinetic of first order, which regularly appears to low concentrations of substrate. Efficiency of the denitrification process was regularly high, and it increased slightly with the CODs concentration in the influent, ranging from 73.8 to 99.1%. On the other hand, the CODs removal rate by methanogenesis increased with the substrate relative concentration (e.g., to greater CODs/NO3-N ratios), being more sensitive the methanogenesis to the substrate relative concentration that the denitrification. When the CODs/NO3-N ratio increased, the denitrification, of being the main metabolic route of use of the organic matter (compared with the methanogenesis), began to be combined with the methanogenesis. Definitively, to the proven CODs/NO3-N ratios the denitrification processes were more pronounced, being reflected by the high percentage of use of the removed CODs towards denitrification. The experimental CODs/NO3-N ratio to which it was possible to have been fulfilled the requirement of organic matter (in terms of CODs) for the denitrification of nitrates in urban wastewaters turned out to be approximately 7.1 g CODs/g NO3-N. It was obtained a maximum average diameter of colonized support of 266.106 ± 69.279 μm to 4 g CODs/L ∙ d, although it is necessary to indicate that appeared fluctuations in the thickness of biofilm, which had a maximum value of 50.099 μm and an average value of 37.294 ± 11.199 μm. These fluctuations could be due to the existence of preferential currents within the reactor, which did not allow an equitable access of the substrate to all the bed.

Balance energético : controversias y nuevas observaciones

“Balance energético: controversias y nuevas observaciones”, es una revisión bibliográfica que trata sobre el balance energético en humanos. En este trabajo, aportamos nuevas observaciones para establecer un modelo completo de la ecuación del balance energético y de todos sus componentes de manera detallada. Explicamos además los mecanismos que lo regulan y las situaciones que pueden alterar su funcionamiento. Una vez entendida la ecuación del balance energético, proponemos pautas y protocolos que permitan afrontar una pérdida de grasa corporal de forma eficiente. Estas pautas tratan de evitar las adaptaciones metabólicas propias del proceso, minimizando la pérdida de masa corporal magra y rendimiento.

Automatic physical activity pattern recognition and meal intake modelling in type 1 diabetes for their inclusion in artificial pancreas systems

La diabetes comprende un conjunto de enfermedades metabólicas que se caracterizan por concentraciones de glucosa en sangre anormalmente altas. En el caso de la diabetes tipo 1 (T1D, por sus siglas en inglés), esta situación es debida a una ausencia total de secreción endógena de insulina, lo que impide a la mayoría de tejidos usar la glucosa. En tales circunstancias, se hace necesario el suministro exógeno de insulina para preservar la vida del paciente; no obstante, siempre con la precaución de evitar caídas agudas de la glucemia por debajo de los niveles recomendados de seguridad. Además de la administración de insulina, las ingestas y la actividad física son factores fundamentales que influyen en la homeostasis de la glucosa. En consecuencia, una gestión apropiada de la T1D debería incorporar estos dos fenómenos fisiológicos, en base a una identificación y un modelado apropiado de los mismos y de sus sorrespondientes efectos en el balance glucosa-insulina. En particular, los sistemas de páncreas artificial –ideados para llevar a cabo un control automático de los niveles de glucemia del paciente– podrían beneficiarse de la integración de esta clase de información. La primera parte de esta tesis doctoral cubre la caracterización del efecto agudo de la actividad física en los perfiles de glucosa. Con este objetivo se ha llevado a cabo una revisión sistemática de la literatura y meta-análisis que determinen las respuestas ante varias modalidades de ejercicio para pacientes con T1D, abordando esta caracterización mediante unas magnitudes que cuantifican las tasas de cambio en la glucemia a lo largo del tiempo. Por otro lado, una identificación fiable de los periodos con actividad física es un requisito imprescindible para poder proveer de esa información a los sistemas de páncreas artificial en condiciones libres y ambulatorias. Por esta razón, la segunda parte de esta tesis está enfocada a la propuesta y evaluación de un sistema automático diseñado para reconocer periodos de actividad física, clasificando su nivel de intensidad (ligera, moderada o vigorosa); así como, en el caso de periodos vigorosos, identificando también la modalidad de ejercicio (aeróbica, mixta o de fuerza). En este sentido, ambos aspectos tienen una influencia específica en el mecanismo metabólico que suministra la energía para llevar a cabo el ejercicio y, por tanto, en las respuestas glucémicas en T1D. En este trabajo se aplican varias combinaciones de técnicas de aprendizaje máquina y reconocimiento de patrones sobre la fusión multimodal de señales de acelerometría y ritmo cardíaco, las cuales describen tanto aspectos mecánicos del movimiento como la respuesta fisiológica del sistema cardiovascular ante el ejercicio. Después del reconocimiento de patrones se incorpora también un módulo de filtrado temporal para sacar partido a la considerable coherencia temporal presente en los datos, una redundancia que se origina en el hecho de que en la práctica, las tendencias en cuanto a actividad física suelen mantenerse estables a lo largo de cierto tiempo, sin fluctuaciones rápidas y repetitivas. El tercer bloque de esta tesis doctoral aborda el tema de las ingestas en el ámbito de la T1D. En concreto, se propone una serie de modelos compartimentales y se evalúan éstos en función de su capacidad para describir matemáticamente el efecto remoto de las concetraciones plasmáticas de insulina exógena sobre las tasas de eleiminación de la glucosa atribuible a la ingesta; un aspecto hasta ahora no incorporado en los principales modelos de paciente para T1D existentes en la literatura. Los datos aquí utilizados se obtuvieron gracias a un experimento realizado por el Institute of Metabolic Science (Universidad de Cambridge, Reino Unido) con 16 pacientes jóvenes. En el experimento, de tipo ‘clamp’ con objetivo variable, se replicaron los perfiles individuales de glucosa, según lo observado durante una visita preliminar tras la ingesta de una cena con o bien alta carga glucémica, o bien baja. Los seis modelos mecanísticos evaluados constaban de: a) submodelos de doble compartimento para las masas de trazadores de glucosa, b) un submodelo de único compartimento para reflejar el efecto remoto de la insulina, c) dos tipos de activación de este mismo efecto remoto (bien lineal, bien con un punto de corte), y d) diversas condiciones iniciales. ABSTRACT Diabetes encompasses a series of metabolic diseases characterized by abnormally high blood glucose concentrations. In the case of type 1 diabetes (T1D), this situation is caused by a total absence of endogenous insulin secretion, which impedes the use of glucose by most tissues. In these circumstances, exogenous insulin supplies are necessary to maintain patient’s life; although caution is always needed to avoid acute decays in glycaemia below safe levels. In addition to insulin administrations, meal intakes and physical activity are fundamental factors influencing glucose homoeostasis. Consequently, a successful management of T1D should incorporate these two physiological phenomena, based on an appropriate identification and modelling of these events and their corresponding effect on the glucose-insulin balance. In particular, artificial pancreas systems –designed to perform an automated control of patient’s glycaemia levels– may benefit from the integration of this type of information. The first part of this PhD thesis covers the characterization of the acute effect of physical activity on glucose profiles. With this aim, a systematic review of literature and metaanalyses are conduced to determine responses to various exercise modalities in patients with T1D, assessed via rates-of-change magnitudes to quantify temporal variations in glycaemia. On the other hand, a reliable identification of physical activity periods is an essential prerequisite to feed artificial pancreas systems with information concerning exercise in ambulatory, free-living conditions. For this reason, the second part of this thesis focuses on the proposal and evaluation of an automatic system devised to recognize physical activity, classifying its intensity level (light, moderate or vigorous) and for vigorous periods, identifying also its exercise modality (aerobic, mixed or resistance); since both aspects have a distinctive influence on the predominant metabolic pathway involved in fuelling exercise, and therefore, in the glycaemic responses in T1D. Various combinations of machine learning and pattern recognition techniques are applied on the fusion of multi-modal signal sources, namely: accelerometry and heart rate measurements, which describe both mechanical aspects of movement and the physiological response of the cardiovascular system to exercise. An additional temporal filtering module is incorporated after recognition in order to exploit the considerable temporal coherence (i.e. redundancy) present in data, which stems from the fact that in practice, physical activity trends are often maintained stable along time, instead of fluctuating rapid and repeatedly. The third block of this PhD thesis addresses meal intakes in the context of T1D. In particular, a number of compartmental models are proposed and compared in terms of their ability to describe mathematically the remote effect of exogenous plasma insulin concentrations on the disposal rates of meal-attributable glucose, an aspect which had not yet been incorporated to the prevailing T1D patient models in literature. Data were acquired in an experiment conduced at the Institute of Metabolic Science (University of Cambridge, UK) on 16 young patients. A variable-target glucose clamp replicated their individual glucose profiles, observed during a preliminary visit after ingesting either a high glycaemic-load or a low glycaemic-load evening meal. The six mechanistic models under evaluation here comprised: a) two-compartmental submodels for glucose tracer masses, b) a single-compartmental submodel for insulin’s remote effect, c) two types of activations for this remote effect (either linear or with a ‘cut-off’ point), and d) diverse forms of initial conditions.

Ammonia and methane gas emissions from pig slurry: variability induced through feeding strategies

Esta Tesis doctoral fue desarrollada para estudiar las emisiones de amoniaco (NH3) y metano (CH4) en purines de cerdos, y los efectos ocasionados por cambios en la formulación de la dieta. Con este propósito, fueron llevados a cabo tres estudios. El experimento 1 fue realizado con el objetivo de analizar los factores de variación de la composición de purines y establecer ecuaciones de predicción para emisiones potenciales de NH3 y CH4. Fueron recogidas setenta y nueve muestras de piensos y purines durante dos estaciones del año (verano y invierno) de granjas comerciales situadas en dos regiones de España (Centro y Mediterráneo). Se muestrearon granjas de gestación, maternidad, lactación y cebo. Se determinó la composición de piensos y purines, y la emisión potencial de NH3 y CH4. El contenido de nutrientes de los piensos fue usado como covariable en el análisis. La espectroscopia de reflectancia del infrarrojo cercano (NIRS) se evaluó como herramienta de predicción de la composición y potencial emisión de gases del purín. Se encontró una amplia variabilidad en la composición de piensos y purines. Las granjas del Mediterráneo tenían mayor pH (P<0,001) y concentración de cenizas (P =0,02) en el purín que las del Centro. El tipo de granja también afectó al contenido de extracto etéreo (EE) del purín (P =0,02), observando los valores más elevados en las instalaciones de animales jóvenes. Los resultados sugieren un efecto tampón de la fibra de la dieta en el pH del purín y una relación directa (P<0,05) con el contenido de fibra fecal. El contenido de proteína del pienso no afectó al contenido de nitrógeno del purín, pero disminuyó (P=0,003) la concentración de sólidos totales (ST) y de sólidos volátiles (SV). Se obtuvieron modelos de predicción de la emisión potencial de NH3 (R2=0,89) y CH4 (R2=0,61) partir de la composición del purín. Los espectros NIRS mostraron una buena precisión para la estimación de la mayor parte de los constituyentes, con coeficientes de determinación de validación cruzada (R2cv) superiores a 0,90, así como para la predicción del potencial de emisiones de NH3 y CH4 (R2cv=0,84 y 0,68, respectivamente). El experimento 2 fue realizado para investigar los efectos del nivel de inclusión de dos fuentes de sub-productos fibrosos: pulpa de naranja (PN) y pulpa de algarroba (PA), en dietas iso-fibrosas de cerdos de cebo, sobre la composición del purín y las emisiones potenciales de NH3 y CH4. Treinta cerdos (85,4±12,3 kg) fueron alimentados con cinco dietas iso-nutritivas: control comercial trigo/cebada (C) y cuatro dietas experimentales incluyendo las dos fuentes de sub-productos a dos niveles (75 y 150 g/kg) en una estructura 2 × 2 factorial. Después de 14 días de periodo de adaptación, heces y orina fueron recogidas separadamente durante 7 días para medir la digestibilidad de los nutrientes y el nitrógeno (N) excretado (6 réplicas por dieta) en cerdos alojados individualmente en jaulas metabólicas. Las emisiones de NH3 y CH4 fueron medidas después de la recogida de los purínes durante 11 y 100 días respectivamente. La fuente y el nivel de subproductos fibrosos afectó a la eficiencia digestiva de diferentes formas, ya que los coeficientes de digestibilidad total aparente (CDTA) para la materia seca (MS), materia orgánica (MO), fracciones fibrosas y energía bruta (EB) aumentaron con la PN pero disminuyeron con la inclusión de PA (P<0,05). El CDTA de proteína bruta (PB) disminuyó con la inclusión de las dos fuentes de fibra, siendo más bajo al mayor nivel de inclusión. La concentración fecal de fracciones fibrosas aumentó (P<0,05) con el nivel de inclusión de PA pero disminuyó con el de PN (P<0,01). El nivel más alto de las dos fuentes de fibra en el pienso aumentó (P<0,02) el contenido de PB fecal pero disminuyó el contenido de N de la orina (de 205 para 168 g/kg MS, P<0,05) en todas las dietas suplementadas comparadas con la dieta C. Adicionalmente, las proporciones de nitrógeno indigerido, nitrógeno soluble en agua, nitrógeno bacteriano y endógeno excretado en heces no fueron afectados por los tratamientos. Las características iniciales del purín no difirieron entre las diferentes fuentes y niveles de fibra, excepto para el pH que disminuyó con la inclusión de altos niveles de sub-productos. La emisión de NH3 por kg de purín fue más baja en todas las dietas suplementadas con fibras que en la dieta C (2,44 vs.1,81g de promedio, P<0,05). Además, purines de dietas suplementadas con alto nivel de sub-productos tendieron (P<0,06) a emitir menos NH3 por kg de nitrógeno total y mostraron un potencial más bajo para emitir CH4, independientemente de la fuente de fibra. El experimento 3 investigó los efectos de la fuente de proteína en dietas prácticas. Tres piensos experimentales fueron diseñados para sustituir una mescla de harina y cascarilla de soja (SOJ) por harina de girasol (GIR) o por DDGS del trigo (DDGST). La proporción de otros ingredientes fue modificada para mantener los contenidos de nutrientes similares a través de las dietas. El cambio en la fuente de proteína dio lugar a diferencias en el contenido de fibra neutro detergente ligada a proteína bruta (FNDPB), fibra soluble (FS) y lignina ácido detergente (LAD) en la dieta. Veinticuatro cerdos (ocho por dieta), con 52,3 o 60,8 kg en la primera y segunda tanda respectivamente, fueron alojados individualmente en jaulas metabólicas. Durante un periodo de 7 días fue determinado el balance de MS, el CDTA de los nutrientes y la composición de heces y orina. Se realizó el mismo procedimiento del experimento 2 para medir las emisiones de NH3 y CH4 de los purines de cada animal. Ni la ingestión de MS ni el CDTA de la MS o de la energía fueron diferentes entre las dietas experimentales, pero el tipo de pienso afectó (P<0.001) la digestibilidad de la PB, que fue mayor para GIR (0,846) que para SOJ (0,775), mientras que la dieta DDGST mostró un valor intermedio (0,794). La concentración fecal de PB fue por tanto influenciada (P<0,001) por el tratamiento, observándose la menor concentración de PB en la dieta GIR y la mayor en la dieta SOJ. La proporción de N excretado en orina o heces disminuyó de 1,63 en la dieta GIR hasta 0,650 en la dieta SOJ, como consecuencia de perdidas más bajas en orina y más altas en heces, con todas las fracciones de nitrógeno fecales creciendo en paralelo a la excreción total. Este resultado fue paralelo a una disminución de la emisión potencial de NH3 (g/kg purín) en la dieta SOJ con respecto a la dieta GIR (desde 1,82 a 1,12, P<0,05), dando valores intermedios (1,58) para los purines de la dieta DDGST. Por otro lado, el CDTA de la FS y de la fibra neutro detergente (FND) fueron afectados (P<0,001 y 0,002, respectivamente) por el tipo de dieta, siendo más bajas en la dieta GIR que en la dieta SOJ; además, se observó un contenido más alto de FND (491 vs. 361g/kg) en la MS fecal para la dieta GIR que en la dieta SOJ, presentando la dieta DDGST valores intermedios. El grado de lignificación de la FND (FAD/FND x 100) de las heces disminuyó en el orden GIR>DDGST>SOJ (desde 0,171 hasta 0,109 y 0,086, respectivamente) en paralelo a la disminución del potencial de emisión de CH4 por g de SV del purín (desde 301 a 269 y 256 mL, respectivamente). Todos los purines obtenidos en estos tres experimentos y Antezana et al. (2015) fueron usados para desarrollar nuevas calibraciones con la tecnología NIRS, para predecir la composición del purín y el potencial de las emisiones de gases. Se observó una buena precisión (R2cv superior a 0,92) de las calibraciones cuando muestras de los ensayos controlados (2, 3 y Antezana et al., 2015) fueron añadidas, aumentando el rango de variación. Una menor exactitud fue observada para TAN y emisiones de NH3 y CH4, lo que podría explicarse por una menor homogeneidad en la distribución de las muestras cuando se amplía el rango de variación del estudio. ABSTRACT This PhD thesis was developed to study the emissions of ammonia (NH3) and methane (CH4) from pig slurry and the effects caused by changes on diet formulation. For these proposes three studies were conducted. Experiment 1 aimed to analyse several factors of variation of slurry composition and to establish prediction equations for potential CH4 and NH3 emissions. Seventy-nine feed and slurry samples were collected at two seasons (summer and winter) from commercial pig farms sited at two Spanish regions (Centre and Mediterranean). Nursery, growing-fattening, gestating and lactating facilities were sampled. Feed and slurry composition were determined, and potential CH4 and NH3 emissions measured. Feed nutrient contents were used as covariates in the analysis. Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) was evaluated as a predicting tool for slurry composition and potential gaseous emissions. A wide variability was found both in feed and slurry composition. Mediterranean farms had a higher pH (P<0.001) and ash (P=0.02) concentration than those located at the centre of Spain. Also, type of farm affected ether extract (EE) content of the slurry (P=0.02), with highest values obtained for the youngest animal facilities. Results suggested a buffer effect of dietary fibre on slurry pH and a direct relationship (P<0.05) with fibre constituents of manure. Dietary protein content did not affect slurry nitrogen content (N) but decreased (P=0.003) in total solid (TS) and volatile solids (VS) concentration. Prediction models of potential NH3 emissions (R2=0.89) and biochemical CH4 potential (B0) (R2=0.61) were obtained from slurry composition. Predictions from NIRS showed a high accuracy for most slurry constituents with coefficient of determination of cross validation (R2cv) above 0.90 and a similar accuracy of prediction of potential NH3 and CH4 emissions (R2cv=0.84 and 0.68, respectively) thus models based on slurry composition from commercial farms. Experiment 2 was conducted to investigate the effects of increasing the level of two sources of fibrous by-products, orange pulp (OP) and carob meal (CM), in iso-fibrous diets for growing-finishing pig, slurry composition and potential NH3 and CH4 emissions. Thirty pigs (85.4±12.3 kg) were fed five iso-nutritive diets: a commercial control wheat/barley (C) and four experimental diets including two sources of fibrous by-products OP and CM and two dietary levels (75 and 150 g/kg) in a 2 × 2 factorial arrangement. After a 14-day adaptation period, faeces and urine were collected separately for 7 days to measure nutrient digestibility and the excretory patterns of N from pigs (6 replicates per diet) housed individually in metabolic pens. For each animal, the derived NH3 and CH4 emissions were measured in samples of slurry over an 11 and 100-day storage periods, respectively. Source and level of the fibrous by-products affected digestion efficiency in a different way as the coefficients of total tract apparent digestibility (CTTAD) for dry matter (DM), organic matter (OM), fibre fractions and gross energy (GE) increased with OP but decreased with CM (P<0.05). Crude protein CTTAD decreased with the inclusion of both sources of fibre, being lower at the highest dietary level. Faecal concentration of fibre fractions increased (P<0.05) with the level of inclusion of CM but decreased with that of OP (P<0.01). High dietary level for both sources of fibre increased (P<0.02) CP faecal content but urine N content decreased (from 205 to 168 g/kg DM, P<0.05) in all the fibre-supplemented compared to C diet. Additionally, the proportions of undigested dietary, water soluble, and bacterial and endogenous debris of faecal N excretion were not affected by treatments. The initial slurry characteristics did not differ among different fibre sources and dietary levels, except pH, which decreased at the highest by-product inclusion levels. Ammonia emission per kg of slurry was lower in all the fibre-supplemented diets than in C diet (2.44 vs. 1.81g as average, P<0.05). Additionally, slurries from the highest dietary level of by-products tended (P<0.06) to emit less NH3 per kg of initial total Kjeldahl nitrogen (TKN) and showed a lower biochemical CH4 potential , independently of the fibre source. Experiment 3 investigated the effects of protein source in practical diets. Three experimental feeds were designed to substitute a mixture of soybean meal and soybean hulls (SB diet) with sunflower meal (SFM) or wheat DDGS (WDDGS). The proportion of other ingredients was also modified in order to maintain similar nutrient contents across diets. Changes in protein source led to differences in dietary content of neutral detergent insoluble crude protein (NDICP), soluble fibre (SF) and acid detergent lignin (ADL). Twenty-four pigs (eight per diet), weighing 52.3 or 60.8 kg at the first and second batch respectively, were housed individually in metabolic pens to determine during a 7-day period DM balance, CTTAD of nutrients, and faecal and urine composition. Representative slurry samples from each animal were used to measure NH3 and CH4 emissions over an 11 and or 100-day storage period, respectively. Neither DM intake, nor DM or energy CTTAD differed among experimental diets, but type of feed affected (P<0.001) CP digestibility, which was highest for SFM (0.846) than for SB (0.775) diet, with WDDGS-based diet giving an intermediate value (0.794). Faecal DM composition was influenced (P<0.001) accordingly, with the lowest CP concentration found for diet SFM and the highest for SB. The ratio of N excreted in urine or faeces decreased from SFM (1.63) to SB diet (0.650), as a consequence of both lower urine and higher faecal losses, with all the faecal N fractions increasing in parallel to total excretion. This result was parallel to a decrease of potential NH3 emission (g/kg slurry) in diet SB with respect to diet SFM (from 1.82 to 1.12, P<0.05), giving slurry from WDDGS-based diet an intermediate value (1.58). Otherwise, SF and insoluble neutral detergent fibre (NDF) CTTAD were affected (P<0.001 and P=0.002, respectively) by type of diet, being lower for SFM than in SB-diet; besides, a higher content of NDF (491 vs. 361 g/kg) in faecal DM was observed for SFM with respect to SB based diet, with WDDGS diet being intermediate. Degree of lignification of NDF (ADL/NDF x 100) of faeces decreased in the order SFM>WDDGS>SB (from 0.171 to 0.109 and 0.086, respectively) in parallel to a decrease of biochemical CH4 potential per g of VS of slurry (from 301 to 269 and 256 ml, respectively). All slurry samples obtained from these three experiments and Antezana et al. (2015) were used to develop new calibrations with NIRS technology, to predict the slurry composition and potential gaseous emissions of samples with greater variability in comparison to experiment 1. Better accuracy (R2cv above 0.92) was observed for calibrations when samples from controlled trials experiments (2, 3 and Antezana et al., 2015) were included, increasing the range of variation. A lower accuracy was observed for TAN, NH3 and CH4 gaseous emissions, which might be explained by the less homogeneous distribution with a wider range of data.

Extracción de conocimientos de la diabetes tipo 1 utilizando la metodología de "Data Mining"

La diabetes mellitus es un trastorno en la metabolización de los carbohidratos, caracterizado por la nula o insuficiente segregación de insulina (hormona producida por el páncreas), como resultado del mal funcionamiento de la parte endocrina del páncreas, o de una creciente resistencia del organismo a esta hormona. Esto implica, que tras el proceso digestivo, los alimentos que ingerimos se transforman en otros compuestos químicos más pequeños mediante los tejidos exocrinos. La ausencia o poca efectividad de esta hormona polipéptida, no permite metabolizar los carbohidratos ingeridos provocando dos consecuencias: Aumento de la concentración de glucosa en sangre, ya que las células no pueden metabolizarla; consumo de ácidos grasos mediante el hígado, liberando cuerpos cetónicos para aportar la energía a las células. Esta situación expone al enfermo crónico, a una concentración de glucosa en sangre muy elevada, denominado hiperglucemia, la cual puede producir a medio o largo múltiples problemas médicos: oftalmológicos, renales, cardiovasculares, cerebrovasculares, neurológicos… La diabetes representa un gran problema de salud pública y es la enfermedad más común en los países desarrollados por varios factores como la obesidad, la vida sedentaria, que facilitan la aparición de esta enfermedad. Mediante el presente proyecto trabajaremos con los datos de experimentación clínica de pacientes con diabetes de tipo 1, enfermedad autoinmune en la que son destruidas las células beta del páncreas (productoras de insulina) resultando necesaria la administración de insulina exógena. Dicho esto, el paciente con diabetes tipo 1 deberá seguir un tratamiento con insulina administrada por la vía subcutánea, adaptado a sus necesidades metabólicas y a sus hábitos de vida. Para abordar esta situación de regulación del control metabólico del enfermo, mediante una terapia de insulina, no serviremos del proyecto “Páncreas Endocrino Artificial” (PEA), el cual consta de una bomba de infusión de insulina, un sensor continuo de glucosa, y un algoritmo de control en lazo cerrado. El objetivo principal del PEA es aportar al paciente precisión, eficacia y seguridad en cuanto a la normalización del control glucémico y reducción del riesgo de hipoglucemias. El PEA se instala mediante vía subcutánea, por lo que, el retardo introducido por la acción de la insulina, el retardo de la medida de glucosa, así como los errores introducidos por los sensores continuos de glucosa cuando, se descalibran dificultando el empleo de un algoritmo de control. Llegados a este punto debemos modelar la glucosa del paciente mediante sistemas predictivos. Un modelo, es todo aquel elemento que nos permita predecir el comportamiento de un sistema mediante la introducción de variables de entrada. De este modo lo que conseguimos, es una predicción de los estados futuros en los que se puede encontrar la glucosa del paciente, sirviéndonos de variables de entrada de insulina, ingesta y glucosa ya conocidas, por ser las sucedidas con anterioridad en el tiempo. Cuando empleamos el predictor de glucosa, utilizando parámetros obtenidos en tiempo real, el controlador es capaz de indicar el nivel futuro de la glucosa para la toma de decisones del controlador CL. Los predictores que se están empleando actualmente en el PEA no están funcionando correctamente por la cantidad de información y variables que debe de manejar. Data Mining, también referenciado como Descubrimiento del Conocimiento en Bases de Datos (Knowledge Discovery in Databases o KDD), ha sido definida como el proceso de extracción no trivial de información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil. Todo ello, sirviéndonos las siguientes fases del proceso de extracción del conocimiento: selección de datos, pre-procesado, transformación, minería de datos, interpretación de los resultados, evaluación y obtención del conocimiento. Con todo este proceso buscamos generar un único modelo insulina glucosa que se ajuste de forma individual a cada paciente y sea capaz, al mismo tiempo, de predecir los estados futuros glucosa con cálculos en tiempo real, a través de unos parámetros introducidos. Este trabajo busca extraer la información contenida en una base de datos de pacientes diabéticos tipo 1 obtenidos a partir de la experimentación clínica. Para ello emplearemos técnicas de Data Mining. Para la consecución del objetivo implícito a este proyecto hemos procedido a implementar una interfaz gráfica que nos guía a través del proceso del KDD (con información gráfica y estadística) de cada punto del proceso. En lo que respecta a la parte de la minería de datos, nos hemos servido de la denominada herramienta de WEKA, en la que a través de Java controlamos todas sus funciones, para implementarlas por medio del programa creado. Otorgando finalmente, una mayor potencialidad al proyecto con la posibilidad de implementar el servicio de los dispositivos Android por la potencial capacidad de portar el código. Mediante estos dispositivos y lo expuesto en el proyecto se podrían implementar o incluso crear nuevas aplicaciones novedosas y muy útiles para este campo. Como conclusión del proyecto, y tras un exhaustivo análisis de los resultados obtenidos, podemos apreciar como logramos obtener el modelo insulina-glucosa de cada paciente. ABSTRACT. The diabetes mellitus is a metabolic disorder, characterized by the low or none insulin production (a hormone produced by the pancreas), as a result of the malfunctioning of the endocrine pancreas part or by an increasing resistance of the organism to this hormone. This implies that, after the digestive process, the food we consume is transformed into smaller chemical compounds, through the exocrine tissues. The absence or limited effectiveness of this polypeptide hormone, does not allow to metabolize the ingested carbohydrates provoking two consequences: Increase of the glucose concentration in blood, as the cells are unable to metabolize it; fatty acid intake through the liver, releasing ketone bodies to provide energy to the cells. This situation exposes the chronic patient to high blood glucose levels, named hyperglycemia, which may cause in the medium or long term multiple medical problems: ophthalmological, renal, cardiovascular, cerebrum-vascular, neurological … The diabetes represents a great public health problem and is the most common disease in the developed countries, by several factors such as the obesity or sedentary life, which facilitate the appearance of this disease. Through this project we will work with clinical experimentation data of patients with diabetes of type 1, autoimmune disease in which beta cells of the pancreas (producers of insulin) are destroyed resulting necessary the exogenous insulin administration. That said, the patient with diabetes type 1 will have to follow a treatment with insulin, administered by the subcutaneous route, adapted to his metabolic needs and to his life habits. To deal with this situation of metabolic control regulation of the patient, through an insulin therapy, we shall be using the “Endocrine Artificial Pancreas " (PEA), which consists of a bomb of insulin infusion, a constant glucose sensor, and a control algorithm in closed bow. The principal aim of the PEA is providing the patient precision, efficiency and safety regarding the normalization of the glycemic control and hypoglycemia risk reduction". The PEA establishes through subcutaneous route, consequently, the delay introduced by the insulin action, the delay of the glucose measure, as well as the mistakes introduced by the constant glucose sensors when, decalibrate, impede the employment of an algorithm of control. At this stage we must shape the patient glucose levels through predictive systems. A model is all that element or set of elements which will allow us to predict the behavior of a system by introducing input variables. Thus what we obtain, is a prediction of the future stages in which it is possible to find the patient glucose level, being served of input insulin, ingestion and glucose variables already known, for being the ones happened previously in the time. When we use the glucose predictor, using obtained real time parameters, the controller is capable of indicating the future level of the glucose for the decision capture CL controller. The predictors that are being used nowadays in the PEA are not working correctly for the amount of information and variables that it need to handle. Data Mining, also indexed as Knowledge Discovery in Databases or KDD, has been defined as the not trivial extraction process of implicit information, previously unknown and potentially useful. All this, using the following phases of the knowledge extraction process: selection of information, pre- processing, transformation, data mining, results interpretation, evaluation and knowledge acquisition. With all this process we seek to generate the unique insulin glucose model that adjusts individually and in a personalized way for each patient form and being capable, at the same time, of predicting the future conditions with real time calculations, across few input parameters. This project of end of grade seeks to extract the information contained in a database of type 1 diabetics patients, obtained from clinical experimentation. For it, we will use technologies of Data Mining. For the attainment of the aim implicit to this project we have proceeded to implement a graphical interface that will guide us across the process of the KDD (with graphical and statistical information) of every point of the process. Regarding the data mining part, we have been served by a tool called WEKA's tool called, in which across Java, we control all of its functions to implement them by means of the created program. Finally granting a higher potential to the project with the possibility of implementing the service for Android devices, porting the code. Through these devices and what has been exposed in the project they might help or even create new and very useful applications for this field. As a conclusion of the project, and after an exhaustive analysis of the obtained results, we can show how we achieve to obtain the insulin–glucose model for each patient.

Mejora postpradial de un controlador basado en reglas

La Diabetes mellitus es una enfermedad caracterizada por la insuficiente o nula producción de insulina por parte del páncreas o la reducida sensibilidad del organismo a esta hormona, que ayuda a que la glucosa llegue a los tejidos y al sistema nervioso para suministrar energía. La Diabetes tiene una mayor prevalencia en los países desarrollados debido a múltiples factores, entre ellos la obesidad, la vida sedentaria, y disfunciones en el sistema endocrino relacionadas con el páncreas. La Diabetes Tipo 1 es una enfermedad crónica e incurable, en la que son destruidas las células beta del páncreas, que producen la insulina, haciéndose necesaria la administración de insulina de forma exógena para controlar los niveles de glucosa en sangre. El paciente debe seguir una terapia con insulina administrada por vía subcutánea, que debe estar adaptada a sus necesidades metabólicas y a sus hábitos de vida. Esta terapia intenta imitar el perfil insulínico de un páncreas sano. La tecnología actual permite abordar el desarrollo del denominado “páncreas endocrino artificial” (PEA), que aportaría precisión, eficacia y seguridad en la aplicación de las terapias con insulina y permitiría una mayor independencia de los pacientes frente a su enfermedad, que en la actualidad están sujetos a una constante toma de decisiones. El PEA consta de un sensor continuo de glucosa, una bomba de infusión de insulina y un algoritmo de control, que calcula la insulina a infusionar utilizando los niveles de glucosa del paciente como información principal. Este trabajo presenta una modificación en el método de control en lazo cerrado propuesto en un proyecto previo. El controlador del que se parte está compuesto por un controlador basal booleano y un controlador borroso postprandial basado en reglas borrosas heredadas del controlador basal. El controlador postprandial administra el 50% del bolo manual (calculado a partir de la cantidad de carbohidratos que el paciente va a consumir) en el instante del aviso de la ingesta y reparte el resto en instantes posteriores. El objetivo es conseguir una regulación óptima del nivel de glucosa en el periodo postprandial. Con el objetivo de reducir las hiperglucemias que se producen en el periodo postprandial se realiza un transporte de insulina, que es un adelanto de la insulina basal del periodo postprandial que se suministrará junto con un porcentaje variable del bolo manual. Este porcentaje estará relacionado con el estado metabólico del paciente previo a la ingesta. Además se modificará la base de conocimiento para adecuar el comportamiento del controlador al periodo postprandial. Este proyecto está enfocado en la mejora del controlador borroso postprandial previo, modificando dos aspectos: la inferencia del controlador postprandial y añadiendo una toma de decisiones automática sobre el % del bolo manual y el transporte. Se ha propuesto un controlador borroso con una nueva inferencia, que no hereda las características del controlado basal, y ha sido adaptado al periodo postprandial. Se ha añadido una inferencia borrosa que modifica la cantidad de insulina a administrar en el momento del aviso de ingesta y la cantidad de insulina basal a transportar del periodo postprandial al bolo manual. La validación del algoritmo se ha realizado mediante experimentos en simulación utilizando una población de diez pacientes sintéticos pertenecientes al Simulador de Padua/Virginia, evaluando los resultados con estadísticos para después compararlos con los obtenidos con el método de control anterior. Tras la evaluación de los resultados se puede concluir que el nuevo controlador postprandial, acompañado de la toma de decisiones automática, realiza un mejor control glucémico en el periodo postprandial, disminuyendo los niveles de las hiperglucemias. ABSTRACT. Diabetes mellitus is a disease characterized by the insufficient or null production of insulin from the pancreas or by a reduced sensitivity to this hormone, which helps glucose get to the tissues and the nervous system to provide energy. Diabetes has more prevalence in developed countries due to multiple factors, including obesity, sedentary lifestyle and endocrine dysfunctions related to the pancreas. Type 1 Diabetes is a chronic, incurable disease in which beta cells in the pancreas that produce insulin are destroyed, and exogenous insulin delivery is required to control blood glucose levels. The patient must follow a therapy with insulin administered by the subcutaneous route that should be adjusted to the metabolic needs and lifestyle of the patient. This therapy tries to imitate the insulin profile of a non-pathological pancreas. Current technology can adress the development of the so-called “endocrine artificial pancreas” (EAP) that would provide accuracy, efficacy and safety in the application of insulin therapies and will allow patients a higher level of independence from their disease. Patients are currently tied to constant decision making. The EAP consists of a continuous glucose sensor, an insulin infusion pump and a control algorithm that computes the insulin amount that has to be infused using the glucose as the main source of information. This work shows modifications to the control method in closed loop proposed in a previous project. The reference controller is composed by a boolean basal controller and a postprandial rule-based fuzzy controller which inherits the rules from the basal controller. The postprandial controller administrates 50% of the bolus (calculated from the amount of carbohydrates that the patient is going to ingest) in the moment of the intake warning, and distributes the remaining in later instants. The goal is to achieve an optimum regulation of the glucose level in the postprandial period. In order to reduce hyperglycemia in the postprandial period an insulin transport is carried out. It consists on a feedforward of the basal insulin from the postprandial period, which will be administered with a variable percentage of the manual bolus. This percentage would be linked with the metabolic state of the patient in moments previous to the intake. Furthermore, the knowledge base is going to be modified in order to fit the controller performance to the postprandial period. This project is focused on the improvement of the previous controller, modifying two aspects: the postprandial controller inference, and the automatic decision making on the percentage of the manual bolus and the transport. A fuzzy controller with a new inference has been proposed and has been adapted to the postprandial period. A fuzzy inference has been added, which modifies both the amount of manual bolus to administrate at the intake warning and the amount of basal insulin to transport to the prandial bolus. The algorithm assessment has been done through simulation experiments using a synthetic population of 10 patients in the UVA/PADOVA simulator, evaluating the results with statistical parameters for further comparison with those obtained with the previous control method. After comparing results it can be concluded that the new postprandial controller, combined with the automatic decision making, carries out a better glycemic control in the postprandial period, decreasing levels of hyperglycemia.

Respuesta transcripcional de Populus a bifenilos policlorados: Aspectos aplicados a la fitorremediación

La degradación del suelo ha adquirido una magnitud preocupante. Los métodos tradicionales de descontaminación, son costosos e insuficientes. La fitorremediación representa una alternativa eficaz, de bajo coste, respetuosa con el medio ambiente, que además mejora las propiedades del suelo, si bien ha habido desarrollos relevantes en la última década. Desde el punto de vida científico, el reto principal es descifrar las rutas metabólicas implicadas en respuesta a contaminantes y comprender su regulación. Esta información es imprescindible si aspiramos a mejorar las capacidades naturales de algunas especies vegetales para remediar los suelos contaminados. Los estudios de esta Tesis se han centrado en Populus, el mejor modelo forestal disponible a raíz de la secuenciación de su genoma completo. Por otra parte, Populus tiene una gran capacidad natural para la degradación de contaminantes orgánicos, lo que explica su predominio en los programas forestales de fitorremediación que se desarrollan actualmente. Hemos elegido en concreto al híbrido Populus tremula x P. alba, por la facilidad con que se cultiva y su particular interés biotecnológico. La presente Tesis plantea un estudio comprehensivo de la respuesta molecular a bifenilos policlorados (PCBs), una familia de contaminantes orgánicos persistentes de particular relevancia a escala mundial. Se ha utilizado para ello una aproximación transcriptómica, basada en tecnología RNA-seq, para identificar los genes implicados en el metabolismo de los compuestos in planta y cuantificar sus niveles de activación en distintas situaciones controladas. La tesis pretende asimismo definir el control transcripcional subyacente a la respuesta bioquímica frente a este tipo de contaminantes. Resulta sorprendente que dicha respuesta sea prácticamente desconocida a nivel molecular, a pesar de su gran potencial aplicado en el contexto de la tecnología fitorremediadora. Para desarrollar este proyecto aplicamos a nuestros cultivos de chopo híbridos concentraciones diferentes de Aroclor 1221, una mezcla de PCBs muy utilizada a nivel comercial durante décadas, su uso está prohibido hoy internacionalmente. Y tomamos muestras de RNA a dos concentraciones y dos momentos distintos de exposición al contaminante, generando así una matriz de cuatro elementos con sus controles correspondientes. Con el fin de incrementar la especificidad de nuestro análisis, consideramos sobre todo los genes diferencialmente expresados más significativos según cuatro algoritmos estadísticos distintos. Por otra parte, realizamos análisis funcionales con herramientas bioinformáticas basadas en comparaciones de secuencias y en redes de co-expresión génica. La respuesta de los genes de particular interés fue validada mediante tecnología qRT-PCR (reacción de la polimerasa en cadena cuantitativa en tiempo real). Se trata del primer estudio comprehensivo de la respuesta de un organismo vegetal ante la presencia de PCBs. Este estudio nos ha permitido identificar una cantidad considerable de genes estructurales y reguladores, definiendo nuevos factores de transcripción cuya expresión es proporcional a la concentración de contaminante en el medio o al tiempo de exposición al mismo. Los análisis de correlación nos permiten afirmar en que la respuesta metabólica a PCBs, incluyendo posibles rutas degradadoras, participan en al menos quince factores de transcripción y unas cuarenta proteínas o enzimas que resultan particularmente inducidas. Entre las familias implicadas destacan los citocromos P450, la glutatión transferasas, las deshidrogenasas reductasas (short-chain dehydrogenase reductase) y las proteínas MDR (multi-drug resistance). Mientras que los factores de transcripción encontrados pertenecen a la familia de ZF-TF, MYBs, WRKYs entre otros. También identificamos proteínas de función desconocida que no se habían vinculado previamente a este tipo de respuestas en plantas, como la CSP (cold-shock domain proteins). Para estudiar su posible relación con la presencia de PCBs, se caracterizó un gen de esta familia detectado mediante espectrometría de masas en tándem (MS/MS) a partir de mapas IEF x SDS-PAGE (isoelectro focusing x sodium dodecyl sulphate- polyacrylamide gel electrophoresis) de alta resolución. Mediante qRT-PCR pudimos confirmar la inducción del gen correspondiente, ortólogo a PtCSP4 de P. trichocarpa (Potri.004g172600), en respuesta a Aroclor 1221. El análisis fenotípico de las líneas transgénicas de Arabidopsis thaliana que sobre-expresaba la proteína CSP de chopo híbrido confirmó un papel para la misma tolerancia a PCBs, posiblemente a través de mecanismos reguladores que activan proteínas MDR. Este trabajo, además de aportar datos novedosos sobre los mecanismos moleculares desencadenados por la presencia de un PCB en Populus, utilizado aquí como sistema modelo. Con ello se demuestra el potencial de las especies arbóreas no solo como agentes descontaminantes, ya explotado comercialmente, sino también como fuente potencial de genes interesantes. Entre los genes identificados en esta Tesis hay candidatos evidentes a participar en mecanismos de tolerancia al estrés inducido por la contaminación y también rutas metabólicas degradadores de PCBs. Precisamente la posibilidad de degradar al contaminante confiere particular interés a este tipo de estudios frente a la fitorremediación de metales pesados y otros contaminantes elementales. La comparación de los datos generados en este estudio con estudios análogos que se realicen en el futuro con otras especies y xenobióticos, contribuirán a definir mejor la respuesta de las plantas ante la contaminación orgánica y mejorar su potencial descontaminante. ABSTRACT Soil degradation has acquired a disturbing magnitude. Traditional methods of decontamination are expensive and insufficient. Phytoremediation represent an effective alternative, low cost, respectful of the environment, that also improves soil properties, although there have been relevant developments in the last decade. From a life scientist, the challenge is to decipher the major metabolic pathways involved in response to pollutants and understand their regulation. This information is essential if we desire to enhance the natural abilities of some plant species to remediate contaminated soils. This thesis studies have focused on Populus, the best available forestry model following the sequencing of the entire genome. Moreover, Populus has a natural ability to degrade organic pollutants, which explains its predominance in phytoremediation forestry programs currently being developed. We have chosen specifically to hybrid Populus tremula x P. alba, the ease with which it is grown and its particular biotechnological interest. This thesis presents a comprehensive study of the molecular response to polychlorinated biphenyls (PCBs), a family of persistent organic pollutants of particular relevance worldwide. It has been used for a transcriptomic approach using RNA-seq technology, to identify genes involved in the metabolism of compounds in plant and quantify their levels of activation in different controlled situations. The thesis also aims to define the underlying transcriptional control the biochemical response to these pollutants. It is surprising that the response is virtually unknown at the molecular level, despite its great potential applied in the context of phytoremediation technology. To develop this project we applied our hybrid poplar crops different concentrations of Aroclor 1221, a mixture of PCBs widely used commercially for decades, its use is now banned internationally. And we RNA samples at two different concentrations and times of exposure to the pollutant, generating an array of four elements with their corresponding controls. In order to increase the specificity of our analysis, we consider mainly the most significant differentially expressed genes in four different statistical algorithms. Moreover, functional analyzes conducted with bioinformatics tools based on sequence comparisons and networks gene co-expression. The response of genes of particular interest was validated by qRT-PCR (polymerase reaction chain in real-time quantitative. This is the first comprehensive study of the response of a plant organism in the presence of PCBs. This study allowed us to identify a considerable amount of structural and regulatory genes, defining new transcription factors whose expression is proportional to the concentration of contaminant in the middle or at the time of exposure. Correlation analyzes allow us to affirm that the metabolic response to PCBs, including possible degradative pathways, at least fifteen involved in transcription factors and forty proteins or enzymes which are particularly induced. Among the families involved include cytochromes P450, the glutathione transferases, dehydrogenases reductases (short -chain dehydrogenase reductase) and MDR proteins (multi - drug resistance). While transcription factors belong to the family found ZF-TF, MYBs, WRKYs among others. We also identify proteins of unknown function that had not been previously linked to such responses in plants such as CSP (cold- shock domain proteins). To study their possible relationship with the presence of PCBs, a gene in this family was characterized and was detected by tandem mass spectrometry (MS/MS) from maps IEF x SDS -PAGE (sodium dodecyl isoelectro x sulphate- polyacrylamide gel electrophoresis) of high resolution. By qRT -PCR could confirm the induction of the corresponding gene, ortholog to PtCSP4 of P. trichocarpa (Potri.004g172600), in response to Aroclor 1221. Phenotypic analysis of transgenic Arabidopsis thaliana lines over- expressing the protein CSP poplar hybrid confirmed a role for PCBs same tolerance, possibly through regulatory mechanisms activated MDR proteins. This work, in addition to providing new data on the molecular mechanisms triggered by the presence of PCBs in Populus, used here as a model system. Thus the potential of tree species not only as decontamination agents, and commercially exploited, but also as a potential source of interesting genes is shown. Among the genes identified in this thesis there are evident candidates to participate in tolerance mechanisms to stress induced by pollution and degrading metabolic pathways of PCBs. Precisely the possibility of degrading the pollutant attaches particular interest to this type of study off the phytoremediation of heavy metals and other elemental pollutants. The comparison of the data generated in this study with similar studies carried out in the future with other species and xenobiotics contribute to better define the response of plants to organic pollution and improve their decontamination potential.