Fabricación de nanocontactos para células solares: invisibilidad y resonancias plasmónicas

Los dispositivos opto-electrónicos, tales como las células solares, las pantallas planas y los diodos LED (del inglés light emitting diodes), necesitan contactos eléctricos en la cara frontal por la que entra o sale la luz del dispositivo. Estos contactos causan pérdidas por reflexión y absorción de luz (sombra) y por resistencia eléctrica. En una primera aproximación estas pérdidas son contrapuestas, lo que mejora la sombra empeora la resistencia y viceversa. Hasta ahora esto se ha entendido como un compromiso inevitable que limita la eficiencia de conversión energética de los dispositivos opto-electrónicos: disminuir las pérdidas por resistencia eléctrica implica necesariamente aumentar las pérdidas ópticas por sombra. Esta tesis se ha encaminado a tratar de superar esta dificultad a través de la nanoestructuración de la malla de contacto frontal, con especial énfasis en el caso de las células solares de concentración. El objetivo es poder reducir simultáneamente las pérdidas por sombreado y resistencia en serie de la malla. Hemos encontrado, en base a experimentos, teoría y simulaciones, que para tamaños de linea pequeños, en el umbral del régimen de Rayleigh, pero no lo suficientemente pequeños como para que se den las resonancias plasmónicas más intensas (de tipo dipolar), los contactos hacen menos sombra de la que corresponde a su área geométrica. Se puede decir que los contactos se vuelven parcialmente invisibles. En una primera parte de introducción se ha presentado la influencia de la malla en las pérdidas por resistencia en serie producidas en la célula. Se ha analizado el peso de las distintas variables y se ha escogido la reducción del espaciado entre líneas como alternativa a desarrollar. Para no afectar a otras variables, se ha reducido acordemente la anchura de línea manteniendo el factor de sombra geométrico de las células estado del arte. Se ha calculado que para un caso ideal la ganancia puede ser de un 4% absoluto para mallas con líneas de anchura 400-600 nm distribuidas en periodos de 10-20 μm. Se ha visto como otros efectos eléctricos apuntan también a ese rango como óptimo...

Desarrollo de herramientas bioinformáticas para estudios de proteómica a gran escala de "Candida albicans"

El concepto de Proteómica, acuñado en analogía al de Genómica, fue usado por primera vez por Marc Wilkins a mediados de los años 90 para describir al conjunto total de proteínas que se expresan por los genes de una célula, tejido u organismo. Anteriormente, a finales de los 80, el desarrollo de las técnicas de ionización suave, como la Ionización por Electrospray, ESI (Electrospray Ionization) o la Desorción Suave por Láser, SLD (Soft Laser Desorption), permitió ionizar grandes biomoléculas como los péptidos y proteínas manteniéndolas relativamente intactas. Esto sentó las bases de la espectrometría de masas aplicada a la proteómica. En la proteómica shotgun (el término inglés está muy asentado), el primer paso del experimento generalmente consiste en la digestión de las proteínas de la muestra en péptidos por acción de una enzima proteolítica como la tripsina. Esto incrementa notablmente el rendimiento en términos de número de proteínas que pueden ser identificadas en un sólo experimento comparado con los experimentos basados en gel. Sin embargo, tiene el coste asociado de provocar una gran complejidad de la mezcla de péptidos y el problema añadido de la inferencia de las proteínas originarias. Los péptidos son separados por cromatografía líquida e ionizados para entrar a continuación en el espectrómetro de masas donde son separados en función de la proporción entre su masa y su carga (m/z) y los valores obtenidos son registrados en un espectro MS1. En la espectrometría de masas en tándem (MS/MS), los péptidos con mayor intensidad son seleccionados para ser fragmentados de modo que se generan espectros MS/MS, colecciones de valores m/z y de intensidad para cada precursor y sus fragmentos...

Variabilidad de la inactivación microbiana y de la fase de latencia de los microorganismos supervivientes a un proceso de acidificación

A la industria alimentaria se le exigen productos seguros, nutritivos, apetecibles y de uso cómodo y rápido. Aunar todos esos calificativos en un solo alimento es ardua tarea. Valgan dos ejemplos. Un tratamiento conservante intenso, de buenas perspectivas sanitarias, suele conllevar una pérdida de valor nutritivo y unas características sensoriales poco atractivas. El manejo de los alimentos para transformarlos en productos listos pare el consumo implica la asunción de ciertos riesgos microbiológicos, mayores que los asumidos en productos sin manipulación. ¿Cómo responder ante el incremento de riesgos y peligros que se ciernen sobre los “nuevos alimentos”? Una alternativa que ha ganado correligionarios es la microbiología predictiva. Es una herramienta útil, a disposición de cualquier entidad interesada en los alimentos, que predice, mediante modelos matemáticos, el comportamiento microbiano bajo ciertas condiciones. La mayoría de los modelos disponibles predicen valores únicos (a cada valor de la variable independiente le corresponde un único valor de la dependiente); han demostrado su eficacia durante décadas a base de tratamientos sobredimensionados para salvaguardar la calidad microbiológica de los alimentos y predicen una media, sin considerar la variabilidad. Considérese un valor de reducción decimal, D, de 1 minuto. Si el producto contiene 103 ufc/g, un envase de 1 Kg que haya pasado por un tratamiento 6D, contendrá 1 célula viable. Hasta aquí la predicción de un modelo clásico. Ahora piénsese en una producción industrial, miles de envases de 1 Kg/h. ¿Quién puede creerse que en todos ellos habrá 1 microorganismo superviviente? ¿No es más creíble que en unos no quedará ningún viable, en muchos 1, en otros 2, 3 y quizás en los menos 5 ó 6? Los modelos que no consideran la variabilidad microbiana predicen con precisión la tasa de crecimiento pero han fracasado en la predicción de la fase de latencia...

Diseño, validación e implementación de una herramienta para la identificación de metabolitos

La Metabolómica es una sub-área de la biología de sistemas que tiene como objetivo el estudio de las moléculas de pequeño tamaño (normalmente <1000 Da) llamadas metabolitos. Los metabolitos son el resultado de las reacciones químicas que concurren en una célula y que revelan información acerca del estado del organismo en el que se encuentran. La parte computacional de un análisis metabolómico comienza con la identifcación de los compuestos químicos (metabolitos) correspondientes con las masas obtenidas mediante espectrografía de masas, y se lleva a cabo mediante búsquedas manuales en múltiples bases de datos de metabolitos. El proceso de identificación requiere del análisis de cada una de las masas detectadas en el espectrómetro junto a datos que ofrece la espectrometría, como es la abundancia de cada una de las masas o los tiempos de retención. Este proceso es tedioso y consume una gran cantidad de tiempo del químico analítico, pues debe buscarse la información base de datos a base de datos e ir cruzando los datos de cada una de las búsquedas hasta obtener una lista de resultados formada por los metabolitos presentes en la muestra a analizar. El objetivo de este proyecto es desarrollar una herramienta web que simplifque y automatice la búsqueda e identifcación de metabolitos. Para ello se ha construido una herramienta capaz de integrar y buscar automáticamente información de los metabolitos en múltiples bases de datos metabolómicas. Esto ha requerido unifcar los compuestos entre las diferentes bases de datos cuando había sufciente información para asegurar que los compuestos provenientes de varias fuentes de datos eran realmente el mismo. Además, en este proceso de búsqueda se tiene en cuenta conocimiento sobre las reacciones químicas que pueden alterar la masa del metabolito registrada por el espectrómetro de masas, como la formación de aductos y multímeros.

Estudio proteómico de las vesículas extracelulares y del secretoma de "Candida albicans" y análisis funcional de proteínas de superficie celular

Candida albicans es un importante patógeno oportunista en humanos, que puede causar distintos tipos de infecciones, desde micosis superficiales hasta sistémicas. La candidiasis invasiva es una enfermedad que puede causar mortalidad en pacientes inmunocomprometidos. Para causar daño en el hospedador, C. albicans cuenta con una serie de factores de virulencia. Entre ellos destaca la capacidad de cambiar su forma de crecimiento de levadura a hifa. La superficie celular es la estructura más externa de la célula y el punto de contacto entre el hongo y el hospedador. Las proteínas de superficie tienen un papel importante en la integridad estructural de la célula y en la adherencia e invasión de células del hospedador. Una de las proteínas localizadas en la superficie celular es Ecm33, una proteína de pared celular con anclaje glicosilfosfatidilinositol (GPI). La deleción de esta proteína afecta a la morfología tanto de levaduras como de hifas, dando como resultado células con la pared celular alterada y virulencia reducida tanto en condiciones in vitro como in vivo. El secretoma o las proteínas secretadas por C. albicans son también relevantes en la interacción patógeno-hospedador. C. albicans secreta muchas proteínas importantes relacionadas con diferentes procesos, entre los que se incluyen la formación de biofilms, la adquisición de nutrientes y el mantenimiento de la integridad de la pared celular. Muchas de estas proteínas secretadas, como las pertenecientes a las familias de aspartil proteasas (Sap) y la familia de fosfolipasas B (Plb), también han sido detectadas en la pared celular, ya que deben pasar a través de ella en su tránsito hacia el medio extracelular. Estas proteínas tienen un péptido señal en el extremo N-terminal que es el responsable de dirigirlas a la ruta clásica de secreción. Sin embargo, cerca de un tercio de las proteínas identificadas en el medio extracelular de C. albicans no poseen dicho péptido señal en su secuencia...