Active magneto-optical control of spontaneous emission in graphene

We investigate the spontaneous emission rate of a two-level quantum emitter near a graphene-coated substrate under the influence of an external magnetic field or strain induced pseudo-magnetic field. We demonstrate that the application of the magnetic field can substantially increase or decrease the decay rate. We show that a suppression as large as 99$\%$ in the Purcell factor is achieved even for moderate magnetic fields. The emitter's lifetime is a discontinuous function of $|{\bf B}|$, which is a direct consequence of the occurrence of discrete Landau levels in graphene. We demonstrate that, in the near-field regime, the magnetic field enables an unprecedented control of the decay pathways into which the photon/polariton can be emitted. Our findings strongly suggest that a magnetic field could act as an efficient agent for on-demand, active control of light-matter interactions in graphene at the quantum level.

Effects of light and temperature on isoprene emission at different leaf developmental stages of eschweilera coriacea in central Amazon

Isoprene emission from plants accounts for about one third of annual global volatile organic compound emissions. The largest source of isoprene for the global atmosphere is the Amazon Basin. This study aimed to identify and quantify the isoprene emission and photosynthesis at different levels of light intensity and leaf temperature, in three phenological phases (young mature leaf, old mature leaf and senescent leaf) of Eschweilera coriacea (Matamatá verdadeira), the species with the widest distribution in the central Amazon. In situ photosynthesis and isoprene emission measurements showed that young mature leaf had the highest rates at all light intensities and leaf temperatures. Additionally, it was observed that isoprene emission capacity (Es) changed considerably over different leaf ages. This suggests that aging leads to a reduction of both leaf photosynthetic activity and isoprene production and emission. The algorithm of Guenther et al. (1999) provided good fits to the data when incident light was varied, however differences among E S of all leaf ages influenced on quantic yield predicted by model. When leaf temperature was varied, algorithm prediction was not satisfactory for temperature higher than ~40 °C; this could be because our data did not show isoprene temperature optimum up to 45 °C. Our results are consistent with the hypothesis of the isoprene functional role in protecting plants from high temperatures and highlight the need to include leaf phenology effects in isoprene emission models.

O efeito da deposição salina nas características das escorrências rodoviárias em zonas costeiras

Tese de Doutoramento em Engenharia Civil.

Estimation of statistical cure from cancer using population-based data

Dissertação de mestrado em Estatística

Prognostic value of technetium-99m-labeled single-photon emission computerized tomography in the follow-up of patients after their first myocardial revascularization surgery

OBJECTIVE: To assess the prognostic value of Technetium-99m-labeled single-photon emission computerized tomography (SPECT) in the follow-up of patients who had undergone their first myocardial revascularization. METHODS: We carried out a retrospective study of 280 revascularized patients undergoing myocardial scintigraphy under stress (exercise or pharmacological stress with dipyridamole) and at rest according to a 2-day protocol. A set of clinical, stress electrocardiographic and scintigraphic variables was assessed. Cardiac events were classified as "major" (death, infarction, unstable angina) and "any" (major event or coronary angioplasty or new myocardial revascularization surgery). RESULTS: Thirty-six major events occurred as follows: 3 deaths, 11 infarctions, and 22 unstable anginas. In regard to any event, 22 angioplasties and 7 new surgeries occurred in addition to major events, resulting a total of 65 events. The sensitivity of scintigraphy in prognosticating a major event or any event was, respectively, 55% and 58%, showing a negative predictive value of 90% and 83%, respectively. Diabetes mellitus, inconclusive stress electrocardiography, and a scintigraphic visualization of left ventricular enlargement were significant variables for the occurrence of a major event. On multivariate analysis, abnormal myocardial scintigraphy was a predictor of any event. CONCLUSION: Myocardial perfusion tomography with Technetium-99m may be used to identify high-risk patients after their first myocardial revascularization surgery.

Desarrollos estadísticos para el procesamiento de información genómica masiva en agro-biotecnología. Statistical developments for processing massive genomic information in agro-biotechnology.

Nuevas biotecnologías, como los marcadores de la molécula de ADN, permiten caracterizar el genoma vegetal. El uso de la información genómica producida para cientos o miles de posiciones cromosómicas permite identificar genotipos superiores en menos tiempo que el requerido por la selección fenotípica tradicional. La mayoría de los caracteres de las especies vegetales cultivadas de importancia agronómica y económica, son controlados por poli-genes causantes de un fenotipo con variación continua, altamente afectados por el ambiente. Su herencia es compleja ya que resulta de la interacción entre genes, del mismo o distinto cromosoma, y de la interacción del genotipo con el ambiente, dificultando la selección. Estas biotecnologías producen bases de datos con gran cantidad de información y estructuras complejas de correlación que requieren de métodos y modelos biométricos específicos para su procesamiento. Los modelos estadísticos focalizados en explicar el fenotipo a partir de información genómica masiva requieren la estimación de un gran número de parámetros. No existen métodos, dentro de la estadística paramétrica capaces de abordar este problema eficientemente. Además los modelos deben contemplar no-aditividades (interacciones) entre efectos génicos y de éstos con el ambiente que son también dificiles de manejar desde la concepción paramétrica. Se hipotetiza que el análisis de la asociación entre caracteres fenotípicos y genotipos moleculares, caracterizados por abundante información genómica, podría realizarse eficientemente en el contexto de los modelos mixtos semiparamétricos y/o de métodos no-paramétricos basados en técnicas de aprendizaje automático. El objetivo de este proyecto es desarrollar nuevos métodos para análisis de datos que permitan el uso eficiente de información genómica masiva en evaluaciones genéticas de interés agro-biotecnológico. Los objetivos específicos incluyen la comparación, respecto a propiedades estadísticas y computacionales, de estrategias analíticas paramétricas con estrategias semiparamétricas y no-paramétricas. Se trabajará con aproximaciones por regresión del análisis de loci de caracteres cuantitativos bajo distintas estrategias y escenarios (reales y simulados) con distinto volúmenes de datos de marcadores moleculares. En el área paramétrica se pondrá especial énfasis en modelos mixtos, mientras que en el área no paramétrica se evaluarán algoritmos de redes neuronales, máquinas de soporte vectorial, filtros multivariados, suavizados del tipo LOESS y métodos basados en núcleos de reciente aparición. La propuesta semiparamétrica se basará en una estrategia de análisis en dos etapas orientadas a: 1) reducir la dimensionalidad de los datos genómicos y 2) modelar el fenotipo introduciendo sólo las señales moleculares más significativas. Con este trabajo se espera poner a disposición de investigadores de nuestro medio, nuevas herramientas y procedimientos de análisis que permitan maximizar la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genómicos y su aplicación en desarrollos agro-biotecnológicos.

Estrategias estadístico-computacionales avanzadas para análisis de expresión de proteínas/genes en cáncer. Advanced statistical and computational strategies for protein/gene expression analysis in cancer.

El objetivo de este proyecto, enmarcado en el área de metodología de análisis en bioingeniería-biotecnología aplicadas al estudio del cancer, es el análisis y caracterización a través modelos estadísticos con efectos mixtos y técnicas de aprendizaje automático, de perfiles de expresión de proteínas y genes de las vías metabolicas asociadas a progresión tumoral. Dicho estudio se llevará a cabo mediante la utilización de tecnologías de alto rendimiento. Las mismas permiten evaluar miles de genes/proteínas en forma simultánea, generando así una gran cantidad de datos de expresión. Se hipotetiza que para un análisis e interpretación de la información subyacente, caracterizada por su abundancia y complejidad, podría realizarse mediante técnicas estadístico-computacionales eficientes en el contexto de modelos mixtos y técnias de aprendizaje automático. Para que el análisis sea efectivo es necesario contemplar los efectos ocasionados por los diferentes factores experimentales ajenos al fenómeno biológico bajo estudio. Estos efectos pueden enmascarar la información subycente y así perder informacion relavante en el contexto de progresión tumoral. La identificación de estos efectos permitirá obtener, eficientemente, los perfiles de expresión molecular que podrían permitir el desarrollo de métodos de diagnóstico basados en ellos. Con este trabajo se espera poner a disposición de investigadores de nuestro medio, herramientas y procedimientos de análisis que maximicen la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genómicos/proteómicos que permitan extraer información biológica relevante pertinente al análisis, clasificación o predicción de cáncer, el diseño de tratamientos y terapias específicos y el mejoramiento de los métodos de detección como así tambien aportar al entendimieto de la progresión tumoral mediante análisis computacional intensivo.

Aspectos moleculares del desarrollo de biofilms, la colonización de la planta y la emisión de compuestos orgánicos volátiles en bacterias rizosféricas. Molecular aspects of biofilm development, plant colonization and microbial volatile organic emission in rhizospheric bacteria.

Las bacterias que habitan la rizosfera y que poseen la capacidad de provocar un efecto positivo sobre las plantas son denominadas en su conjunto como Rizobacterias Promotoras del Crecimiento Vegetal (PGPR). Estas bacterias han desarrollado diferentes estrategias para adaptarse a diversas condiciones ambientales. La capacidad para responder a variaciones en la disponibilidad nutricional permite la persistencia de la bacteria en el suelo y mejora sus posibilidades para colonizar la planta hospedadora. En la naturaleza, a menudo las bacterias se encuentran en estructuras de comunidades de microorganismos interconectados denominados biofilms, con un estilo de vida diferente al de la vida en forma planctónica. La formación del biofilm podría representar una estrategia de supervivencia de la rizobacteria a condiciones adversas del suelo. Por Microscopía Confocal de Barrido Láser (CLSM), hemos observado que Rhizobium leguminosarum desarrolla un biofilm característico sobre una superficie abiótica. Hemos identificado algunos de los factores genéticos que influyen en su formación. El presente proyecto propone avanzar en el conocimiento de los factores ambientales y genéticos que influyen sobre la capacidad de las rizobacterias para formar biofilms y su impacto en la interacción con las plantas. A través de enfoques genéticos (mutacionales y de expresión génica) y análisis por CLSM nos proponemos acercarnos a un modelo de los factores de superficie, extracelulares y regulatorios propios de la bacteria que influyen en las propiedades de adhesión y la formación de biofilms. Por último, se intentará correlacionar la emisión de compuestos orgánicos volátiles por las bacterias rizosféricas con ciertos aspectos de la promoción del crecimiento de las plantas.

DESARROLLO DE APLICACIONES ESTADÍSTICAS PARA LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN. STATISTICAL APPLICATIONS FOR PRECISION AGRICULTURE

A partir de las últimas décadas se ha impulsado el desarrollo y la utilización de los Sistemas de Información Geográficos (SIG) y los Sistemas de Posicionamiento Satelital (GPS) orientados a mejorar la eficiencia productiva de distintos sistemas de cultivos extensivos en términos agronómicos, económicos y ambientales. Estas nuevas tecnologías permiten medir variabilidad espacial de propiedades del sitio como conductividad eléctrica aparente y otros atributos del terreno así como el efecto de las mismas sobre la distribución espacial de los rendimientos. Luego, es posible aplicar el manejo sitio-específico en los lotes para mejorar la eficiencia en el uso de los insumos agroquímicos, la protección del medio ambiente y la sustentabilidad de la vida rural. En la actualidad, existe una oferta amplia de recursos tecnológicos propios de la agricultura de precisión para capturar variación espacial a través de los sitios dentro del terreno. El óptimo uso del gran volumen de datos derivado de maquinarias de agricultura de precisión depende fuertemente de las capacidades para explorar la información relativa a las complejas interacciones que subyacen los resultados productivos. La covariación espacial de las propiedades del sitio y el rendimiento de los cultivos ha sido estudiada a través de modelos geoestadísticos clásicos que se basan en la teoría de variables regionalizadas. Nuevos desarrollos de modelos estadísticos contemporáneos, entre los que se destacan los modelos lineales mixtos, constituyen herramientas prometedoras para el tratamiento de datos correlacionados espacialmente. Más aún, debido a la naturaleza multivariada de las múltiples variables registradas en cada sitio, las técnicas de análisis multivariado podrían aportar valiosa información para la visualización y explotación de datos georreferenciados. La comprensión de las bases agronómicas de las complejas interacciones que se producen a la escala de lotes en producción, es hoy posible con el uso de éstas nuevas tecnologías. Los objetivos del presente proyecto son: (l) desarrollar estrategias metodológicas basadas en la complementación de técnicas de análisis multivariados y geoestadísticas, para la clasificación de sitios intralotes y el estudio de interdependencias entre variables de sitio y rendimiento; (ll) proponer modelos mixtos alternativos, basados en funciones de correlación espacial de los términos de error que permitan explorar patrones de correlación espacial de los rendimientos intralotes y las propiedades del suelo en los sitios delimitados. From the last decades the use and development of Geographical Information Systems (GIS) and Satellite Positioning Systems (GPS) is highly promoted in cropping systems. Such technologies allow measuring spatial variability of site properties including electrical conductivity and others soil features as well as their impact on the spatial variability of yields. Therefore, site-specific management could be applied to improve the efficiency in the use of agrochemicals, the environmental protection, and the sustainability of the rural life. Currently, there is a wide offer of technological resources to capture spatial variation across sites within field. However, the optimum use of data coming from the precision agriculture machineries strongly depends on the capabilities to explore the information about the complex interactions underlying the productive outputs. The covariation between spatial soil properties and yields from georeferenced data has been treated in a graphical manner or with standard geostatistical approaches. New statistical modeling capabilities from the Mixed Linear Model framework are promising to deal with correlated data such those produced by the precision agriculture. Moreover, rescuing the multivariate nature of the multiple data collected at each site, several multivariate statistical approaches could be crucial tools for data analysis with georeferenced data. Understanding the basis of complex interactions at the scale of production field is now within reach the use of these new techniques. Our main objectives are: (1) to develop new statistical strategies, based on the complementarities of geostatistics and multivariate methods, useful to classify sites within field grown with grain crops and analyze the interrelationships of several soil and yield variables, (2) to propose mixed linear models to predict yield according spatial soil variability and to build contour maps to promote a more sustainable agriculture.

Espectroscopía de emisión de rayos x. Aplicación a la caracterización de materiales. X-ray emission spectroscopy. Application to materials characterization

La idea principal del proyecto abarca el estudio de parámetros y fenómenos físicos. Los avances logrados se aplicarán al desarrollo de software y metodologías para cuantificación de materiales mediante microanálisis con sonda de electrones y microscopía electrónica de barrido. El microanálisis no es una técnica absoluta, sino que requiere de estándares de referencia, para obviar el uso de ciertos parámetros geométricos y atómicos difíciles de conocer con una precisión adecuada. Para contar con un método sin estándares debe abordarse la determinación de parámetros atómicos e instrumentales, que es uno de los aspectos que se desea encarar en este proyecto. Por otro lado, también se pretende incluir los parámetros estudiados en un software de cuantificación desarrollado por integrantes del proyecto. Otro de los propósitos del plan de trabajo es estudiar la potencialidad de la resolución espacial de una microsonda de electrones con el fin de desarrollar una metodología para caracterizar interfases, bordes de granos e inclusiones, con resolución submicrométrica, ya que los métodos tradicionales de cuantificación se restringen al caso de muestras planas y homogéneas dentro del volumen de interacción, pero la caracterización de inhomogeneidades a nivel micrométrico no ha sido desarrollada todavía, salvo algunas excepciones. The main idea of this project involves the study of physical parameters and phenomena. The concretion of the different goals will permit the elaboration of softeare and methodologies for materials characterization by means of electron probe microanalysis and scanning microscopy. Electron probe microanalysis is not an absolute technique, but requires reference standards in order not to involve certain geometrical and atomic parameters for which high uncertainties cannot be avoided. In order to have standardless method, the determination of atomic and instrumental parameters must be accomplished, as will be faced through this project. Complementary, the parameters studied will be included in a quantification software developed in our research group of FaMAF. Another objective of this activity plan is to study the spatial resolution potentiality of a focalized electron beam, with the aim of characterizing interphases, grain boundaries and inclusions with submicron sensitivity, since the traditional quantification procedures are restricted to flat homogeneous samples, whereas the characterization of inhomogeneities has not been developed yet.

Acoustic emission analysis of the effect of a 2D wedge shaped blade on the compact bone cutting process

Surgeons may use a number of cutting instruments such as osteotomes and chisels to cut bone during an operative procedure. The initial loading of cortical bone during the cutting process results in the formation of microcracks in the vicinity of the cutting zone with main crack propagation to failure occuring with continued loading. When a material cracks, energy is emitted in the form of Acoustic Emission (AE) signals that spread in all directions, therefore, AE transducers can be used to monitor the occurrence and development of microcracking and crack propagation in cortical bone. In this research, number of AE signals (hits) and related parameters including amplitude, duration and absolute energy (abs-energy) were recorded during the indentation cutting process by a wedge blade on cortical bone specimens. The cutting force was also measured to correlate between load-displacement curves and the output from the AE sensor. The results from experiments show AE signals increase substantially during the loading just prior to fracture between 90% and 100% of maximum fracture load. Furthermore, an amplitude threshold value of 64dB (with approximate abs-energy of 1500 aJ) was established to saparate AE signals associated with microcracking (41 – 64dB) from fracture related signals (65 – 98dB). The results also demonstrated that the complete fracture event which had the highest duration value can be distinguished from other growing macrocracks which did not lead to catastrophic fracture. It was observed that the main crack initiation may be detected by capturing a high amplitude signal at a mean load value of 87% of maximum load and unsteady crack propagation may occur just prior to final fracture event at a mean load value of 96% of maximum load. The author concludes that the AE method is useful in understanding the crack initiation and fracture during the indentation cutting process.

Instrumentation and software for the VERITAS Project and the detection of TeV Gamma-Ray Emission from the BL Lacertae Object 1ES1959+650

Transmission of Cherenkov light through the atmosphere is strongly influenced by the optical clarity of the atmosphere and the prevailing weather conditions. The performance of telescopes measuring this light is therefore dependent on atmospheric effects. This thesis presents software and hardware developed to implement a prototype sky monitoring system for use on the proposed next-generation gamma-ray telescope array, VERITAS. The system, consisting of a CCD camera and a far-infrared pyrometer, was successfully installed and tested on the ten metre atmospheric Cherenkov imaging telescope operated by the VERITAS Collaboration at the F.L. Whipple Observatory in Arizona. The thesis also presents the results of observations of the BL Lacertae object, 1ES1959+650, made with the Whipple ten metre telescope. The observations provide evidence for TeV gamma-ray emission from the BL Lacertae object, 1ES1959+650, at a level of more than 15 standard deviations above background. This represents the first unequivocal detection of this object at TeV energies, making it only the third extragalactic source seen at such levels of significance in this energy range. The flux variability of the source on a number of timescales is also investigated.

Application of multivariate statistical process control to fuel cell manufacturing

Univariate statistical control charts, such as the Shewhart chart, do not satisfy the requirements for process monitoring on a high volume automated fuel cell manufacturing line. This is because of the number of variables that require monitoring. The risk of elevated false alarms, due to the nature of the process being high volume, can present problems if univariate methods are used. Multivariate statistical methods are discussed as an alternative for process monitoring and control. The research presented is conducted on a manufacturing line which evaluates the performance of a fuel cell. It has three stages of production assembly that contribute to the final end product performance. The product performance is assessed by power and energy measurements, taken at various time points throughout the discharge testing of the fuel cell. The literature review performed on these multivariate techniques are evaluated using individual and batch observations. Modern techniques using multivariate control charts on Hotellings T2 are compared to other multivariate methods, such as Principal Components Analysis (PCA). The latter, PCA, was identified as the most suitable method. Control charts such as, scores, T2 and DModX charts, are constructed from the PCA model. Diagnostic procedures, using Contribution plots, for out of control points that are detected using these control charts, are also discussed. These plots enable the investigator to perform root cause analysis. Multivariate batch techniques are compared to individual observations typically seen on continuous processes. Recommendations, for the introduction of multivariate techniques that would be appropriate for most high volume processes, are also covered.