Magnetization reversal signatures in the magnetoresistance of magnetic multilayers

The simultaneous determination of magnetoresistance and vectorial-resolved magnetization hysteresis curves in a spin valve structure reveals distinct magnetoresistive features for different magnetic field orientations, which are directly related to the magnetization reversal processes. Measurements performed in the whole angular range demonstrate that the magnetoresistive response originates from the intrinsic anisotropic angular dependence of the magnetization orientation between the two ferromagnetic layers. This also provides direct proof that the spin-dependent scattering in the bulk of the magnetic layers is at the origin of the magnetoresistive signal.

The role of secretion systems and small molecules in soft-rot enterobacteriaceae pathogenicity

Soft-rot Enterobacteriaceae (SRE), which belong to the genera Pectobacterium and Dickeya, consist mainly of broad host-range pathogens that cause wilt, rot, and blackleg diseases on a wide range of plants. They are found in plants, insects, soil, and water in agricultural regions worldwide. SRE encode all six known protein secretion systems present in gram-negative bacteria, and these systems are involved in attacking host plants and competing bacteria. They also produce and detect multiple types of small molecules to coordinate pathogenesis, modify the plant environment, attack competing microbes, and perhaps to attract insect vectors. This review integrates new information about the role protein secretion and detection and production of ions and small molecules play in soft-rot pathogenicity.

Estudio de los riesgos técnicos aplicados al diseño y construcción de cimentaciones para máquinas

En el Código Técnico de la Edificación se define el riesgo como medida del alcance del peligro que representa un evento no deseado para las personas, expresado en términos de probabilidad vinculada a las consecuencias de un evento, también se expresa como Exigencia Básica de Resistencia y Estabilidad, que estas serán las adecuadas para que no se generen riesgos indebidos manteniendo la resistencia y estabilidad frente a las acciones e influencias previsibles durante la construcción y usos previstos de los edificios, y que además, los posibles eventos extraordinarios que puedan producirse no originen consecuencias desproporcionadas respecto a la causa original. Es ahora donde la gestión de riesgos juega un papel muy importante en la sociedad moderna, siendo esta cada vez más exigente con los resultados y calidad de productos y servicios, además de cumplir también con la responsabilidad jurídica que trae la concepción, diseño y construcción de proyectos de gran envergadura como los son la obra civil y edificación. La obra civil destinada al sector industrial debe ser ejecutada con la mayor precisión posible, pues requiere la instalación de complejos equipos y sistemas productivos que pueden producir esfuerzos dinámicos que muchas veces no se consideran en el diseño de los cimientos que lo soportan, razón por la cual interviene la gestión de riesgos para conocer y reducir los posibles riesgos de fallos que se puedan generar y así intentar aproximarse cada vez más al desarrollo de diseños eficientes y confiables, afianzando la exactitud y minimizando errores en la producción y elaboración de piezas, sistemas y equipos de las distintas áreas productivas de la industria. El presente trabajo de investigación se centra en el estudio de los riesgos técnicos existentes en el diseño y ejecución de cimentaciones para maquinarias, mediante la aplicación de varios métodos de investigación, a fin de intentar cubrir los aspectos más importantes que puedan incurrir en una posible causa de fallo de la estructura, evaluando el acoplamiento entre el sistema máquina-cimiento-suelo. Risk is defined, by the Technical Building Code (Código Técnico de la Edificación, CTE) as a measure of the scope of the hazard of an undesired event for people, expressed in terms of probability related to the consequences of an event, also is expressed as a Basic Requirement Strength and Stability these will be appropriate to not cause undue risk maintaining strength and stability against predictable actions and influences during construction and expected uses of the buildings. Nowadays, Risk Management is an important process in modern society, becoming ever more demanding about the results and quality of products and services, and also complies with the legal responsibility that brings the conception, design and construction of large projects as are civil engineering and construction projects. Civil work as a part of industry must be performed as accurately as possible, requiring the installation of sophisticated equipment and production systems which can produce dynamic forces that often are not considered in the design of the foundations, this is the reason why risk management is involved to understand and reduce the risks of failures that may arise and try to move closer to the development of efficient and reliable designs, strengthening the accuracy and minimizing errors in the production and processing of parts, systems and equipments from different production areas of the industry. This paper is a study of existing technical risks in the design and execution of foundations for machinery, through the application of various research methods, in order to try to cover the most important aspects that may produce the failure of the structure, evaluating the union between the machine-foundation system and soil.

Large scale multiphysics modeling of neurites

Situado en el límite entre Ingeniería, Informática y Biología, la mecánica computacional de las neuronas aparece como un nuevo campo interdisciplinar que potencialmente puede ser capaz de abordar problemas clínicos desde una perspectiva diferente. Este campo es multiescala por naturaleza, yendo desde la nanoescala (como, por ejemplo, los dímeros de tubulina) a la macroescala (como, por ejemplo, el tejido cerebral), y tiene como objetivo abordar problemas que son complejos, y algunas veces imposibles, de estudiar con medios experimentales. La modelización computacional ha sido ampliamente empleada en aplicaciones Neurocientíficas tan diversas como el crecimiento neuronal o la propagación de los potenciales de acción compuestos. Sin embargo, en la mayoría de los enfoques de modelización hechos hasta ahora, la interacción entre la célula y el medio/estímulo que la rodea ha sido muy poco explorada. A pesar de la tremenda importancia de esa relación en algunos desafíos médicos—como, por ejemplo, lesiones traumáticas en el cerebro, cáncer, la enfermedad del Alzheimer—un puente que relacione las propiedades electrofisiológicas-químicas y mecánicas desde la escala molecular al nivel celular todavía no existe. Con ese objetivo, esta investigación propone un marco computacional multiescala particularizado para dos escenarios respresentativos: el crecimiento del axón y el acomplamiento electrofisiológicomecánico de las neuritas. En el primer caso, se explora la relación entre los constituyentes moleculares del axón durante su crecimiento y sus propiedades mecánicas resultantes, mientras que en el último, un estímulo mecánico provoca deficiencias funcionales a nivel celular como consecuencia de sus alteraciones electrofisiológicas-químicas. La modelización computacional empleada en este trabajo es el método de las diferencias finitas, y es implementada en un nuevo programa llamado Neurite. Aunque el método de los elementos finitos es también explorado en parte de esta investigación, el método de las diferencias finitas tiene la flexibilidad y versatilidad necesaria para implementar mode los biológicos, así como la simplicidad matemática para extenderlos a simulaciones a gran escala con un coste computacional bajo. Centrándose primero en el efecto de las propiedades electrofisiológicas-químicas sobre las propiedades mecánicas, una versión adaptada de Neurite es desarrollada para simular la polimerización de los microtúbulos en el crecimiento del axón y proporcionar las propiedades mecánicas como función de la ocupación de los microtúbulos. Después de calibrar el modelo de crecimiento del axón frente a resultados experimentales disponibles en la literatura, las características mecánicas pueden ser evaluadas durante la simulación. Las propiedades mecánicas del axón muestran variaciones dramáticas en la punta de éste, donde el cono de crecimiento soporta las señales químicas y mecánicas. Bansándose en el conocimiento ganado con el modelo de diferencias finitas, y con el objetivo de ir de 1D a 3D, este esquema preliminar pero de una naturaleza innovadora allana el camino a futuros estudios con el método de los elementos finitos. Centrándose finalmente en el efecto de las propiedades mecánicas sobre las propiedades electrofisiológicas- químicas, Neurite es empleado para relacionar las cargas mecánicas macroscópicas con las deformaciones y velocidades de deformación a escala microscópica, y simular la propagación de la señal eléctrica en las neuritas bajo carga mecánica. Las simulaciones fueron calibradas con resultados experimentales publicados en la literatura, proporcionando, por tanto, un modelo capaz de predecir las alteraciones de las funciones electrofisiológicas neuronales bajo cargas externas dañinas, y uniendo lesiones mecánicas con las correspondientes deficiencias funcionales. Para abordar simulaciones a gran escala, aunque otras arquitecturas avanzadas basadas en muchos núcleos integrados (MICs) fueron consideradas, los solvers explícito e implícito se implementaron en unidades de procesamiento central (CPU) y unidades de procesamiento gráfico (GPUs). Estudios de escalabilidad fueron llevados acabo para ambas implementaciones mostrando resultados prometedores para casos de simulaciones extremadamente grandes con GPUs. Esta tesis abre la vía para futuros modelos mecánicos con el objetivo de unir las propiedades electrofisiológicas-químicas con las propiedades mecánicas. El objetivo general es mejorar el conocimiento de las comunidades médicas y de bioingeniería sobre la mecánica de las neuronas y las deficiencias funcionales que aparecen de los daños producidos por traumatismos mecánicos, como lesiones traumáticas en el cerebro, o enfermedades neurodegenerativas como la enfermedad del Alzheimer. ABSTRACT Sitting at the interface between Engineering, Computer Science and Biology, Computational Neuron Mechanics appears as a new interdisciplinary field potentially able to tackle clinical problems from a new perspective. This field is multiscale by nature, ranging from the nanoscale (e.g., tubulin dimers) to the macroscale (e.g., brain tissue), and aims at tackling problems that are complex, and sometime impossible, to study through experimental means. Computational modeling has been widely used in different Neuroscience applications as diverse as neuronal growth or compound action potential propagation. However, in the majority of the modeling approaches done in this field to date, the interactions between the cell and its surrounding media/stimulus have been rarely explored. Despite of the tremendous importance of such relationship in several medical challenges—e.g., traumatic brain injury (TBI), cancer, Alzheimer’s disease (AD)—a bridge between electrophysiological-chemical and mechanical properties of neurons from the molecular scale to the cell level is still lacking. To this end, this research proposes a multiscale computational framework particularized for two representative scenarios: axon growth and electrophysiological-mechanical coupling of neurites. In the former case, the relation between the molecular constituents of the axon during its growth and its resulting mechanical properties is explored, whereas in the latter, a mechanical stimulus provokes functional deficits at cell level as a consequence of its electrophysiological-chemical alterations. The computational modeling approach chosen in this work is the finite difference method (FDM), and was implemented in a new program called Neurite. Although the finite element method (FEM) is also explored as part of this research, the FDM provides the necessary flexibility and versatility to implement biological models, as well as the mathematical simplicity to extend them to large scale simulations with a low computational cost. Focusing first on the effect of electrophysiological-chemical properties on the mechanical proper ties, an adaptation of Neurite was developed to simulate microtubule polymerization in axonal growth and provide the axon mechanical properties as a function of microtubule occupancy. After calibrating the axon growth model against experimental results available in the literature, the mechanical characteristics can be tracked during the simulation. The axon mechanical properties show dramatic variations at the tip of the axon, where the growth cone supports the chemical and mechanical signaling. Based on the knowledge gained from the FDM scheme, and in order to go from 1D to 3D, this preliminary yet novel scheme paves the road for future studies with FEM. Focusing then on the effect of mechanical properties on the electrophysiological-chemical properties, Neurite was used to relate macroscopic mechanical loading to microscopic strains and strain rates, and simulate the electrical signal propagation along neurites under mechanical loading. The simulations were calibrated against experimental results published in the literature, thus providing a model able to predict the alteration of neuronal electrophysiological function under external damaging load, and linking mechanical injuries to subsequent acute functional deficits. To undertake large scale simulations, although other state-of-the-art architectures based on many integrated cores (MICs) were considered, the explicit and implicit solvers were implemented for central processing units (CPUs) and graphics processing units (GPUs). Scalability studies were done for both implementations showing promising results for extremely large scale simulations with GPUs. This thesis opens the avenue for future mechanical modeling approaches aimed at linking electrophysiological- chemical properties to mechanical properties. Its overarching goal is to enhance the bioengineering and medical communities knowledge on neuronal mechanics and functional deficits arising from damages produced by direct mechanical insults, such as TBI, or neurodegenerative evolving illness, such as AD.