Dinámica temporal de la masa de broza en distintos microhábitats del desierto del Monte Central (Mendoza, Argentina)

Uno de los mecanismos propuestos para el enriquecimiento del suelo generado bajo la cobertura de leñosas en zonas áridas es la relocalización de nutrientes absorbidos por sus extensos sistemas radicales hacia el área bajo su dosel. Sin embargo, el efecto final sobre la fertilidad del suelo depende de los distintos procesos que transforman la broza y liberan nutrientes. Prosopis flexuosa D.C. (algarrobo) es la especie leñosa de mayor producción de broza y genera islas de fertilidad bajo su dosel en el Monte Central. En este trabajo analizamos la dinámica temporal de la masa de la broza caída bajo P. flexuosa, en distintos microhábitats (bajo la copa de P. flexuosa, bajo Larrea divaricata, en áreas próximas a árboles talados, y en áreas expuestas). Encontramos una mayor disminución en la masa de broza en invierno, sin diferencias entre microhábitats, y menores tasas de pérdida y mayor heterogeneidad espacial en primavera y verano. Nuestros resultados sugieren que la dinámica de la broza depende principalmente de su composición, ya que es mayor la tasa de pérdida, inmediatamente después del ingreso de broza producida por la caída de hojas de P. flexuosa no obstante las condiciones ambientales desfavorables para la actividad de microorganismos. A pesar de observarse diferencias en la dinámica de la broza entre los microhábitats, la magnitud total de los cambios de masa de broza no presenta una variabilidad espacial importante. Por el contrario, se detectó relocalización secundaria de broza, producto de la actividad de artrópodos y posiblemente otros factores (agua-viento), los que podrían actuar como moderadores de las diferencias generadas por la concentración de broza bajo las leñosas.

Variación temporal y espacial de parches, corredores y matriz en un humedal ("mallín") del centro-oeste de la provincia de Neuquén

Los procesos naturales, como las actividades humanas, cambian los paisajes. Esta realidad no es ajena a los humedales (mallines) en Patagonia. Los mallines son importantes ecosistemas naturales que sirven como recurso forrajero para la ganadería extensiva. Los mismos representan el 4 de la superficie patagónica. Los períodos húmedos y secos modifican la dinámica hidrológica del mallín. Esto repercute en la evolución de los parches, corredores y matriz, que se agrava con la actividad antrópica. En una secuencia temporal se puede apreciar la fragmentación del hábitat: en la variación y tamaño del número de parches, su forma, conectividad y aislamiento, que entre otros factores inciden sobre numerosos procesos ecológicos. El conocimiento de la dinámica temporal y espacial de los parches, corredores y matriz entre un período húmedo y uno seco en un humedal permite la planificación del uso del recurso vegetación, ya que los patrones espaciales controlan fuertemente sus movimientos, flujos y cambios.

Variación temporal y espacial de parches, corredores y matriz en un humedal ("mallín") del centro-oeste de la provincia de Neuquén

Los procesos naturales, como las actividades humanas, cambian los paisajes. Esta realidad no es ajena a los humedales (mallines) en Patagonia. Los mallines son importantes ecosistemas naturales que sirven como recurso forrajero para la ganadería extensiva. Los mismos representan el 4 de la superficie patagónica. Los períodos húmedos y secos modifican la dinámica hidrológica del mallín. Esto repercute en la evolución de los parches, corredores y matriz, que se agrava con la actividad antrópica. En una secuencia temporal se puede apreciar la fragmentación del hábitat: en la variación y tamaño del número de parches, su forma, conectividad y aislamiento, que entre otros factores inciden sobre numerosos procesos ecológicos. El conocimiento de la dinámica temporal y espacial de los parches, corredores y matriz entre un período húmedo y uno seco en un humedal permite la planificación del uso del recurso vegetación, ya que los patrones espaciales controlan fuertemente sus movimientos, flujos y cambios.

Variación temporal y espacial de parches, corredores y matriz en un humedal ("mallín") del centro-oeste de la provincia de Neuquén

Los procesos naturales, como las actividades humanas, cambian los paisajes. Esta realidad no es ajena a los humedales (mallines) en Patagonia. Los mallines son importantes ecosistemas naturales que sirven como recurso forrajero para la ganadería extensiva. Los mismos representan el 4 de la superficie patagónica. Los períodos húmedos y secos modifican la dinámica hidrológica del mallín. Esto repercute en la evolución de los parches, corredores y matriz, que se agrava con la actividad antrópica. En una secuencia temporal se puede apreciar la fragmentación del hábitat: en la variación y tamaño del número de parches, su forma, conectividad y aislamiento, que entre otros factores inciden sobre numerosos procesos ecológicos. El conocimiento de la dinámica temporal y espacial de los parches, corredores y matriz entre un período húmedo y uno seco en un humedal permite la planificación del uso del recurso vegetación, ya que los patrones espaciales controlan fuertemente sus movimientos, flujos y cambios.

Bacterial activity in sediments of the deep Arabian Sea

In the Arabian Sea, productivity in the surface waters and particle flux to the deep sea are controlled by monsoonal winds. The flux maxima during the South-West (June-September) and the North-East Monsoon (December-March) are some of the highest particle fluxes recorded with deep-sea sediment traps in the open ocean. Benthic microbial biomass and activities in surface sediments were measured for the first time in March 1995 subsequent to the NE-monsoon and in October 1995 subsequent to the SW-monsoon. These measurements were repeated in April/May 1997 and February/March 1998, at a total of six stations from 1920 to 4420 m water depth. This paper presents a summary on the regional and temporal variability of microbial biomass, production, enzyme activity, degradation of 14C-labeled Synechococcus material as well as sulfate reduction in the northern, western, eastern, central and southern Arabian deep sea. We found a substantial regional variation in microbial biomass and activity, with highest values in the western Arabian Sea (station WAST), decreasing approximately threefold to the south (station SAST). Benthic microbial biomass and activity during the NE-monsoon was as high or higher than subsequent to the SW-monsoon, indicating a very rapid turnover of POC in the surface sediments. This variation in the biomass and activity of the microbial assemblages in the Arabian deep sea can largely be explained by the regional and temporal variation in POC flux. Compared to other abyssal regions, the substantially higher benthic microbial biomasses and activities in the Arabian Sea reflect the extremely high productivity of this tropical basin.

Statistical Machine Learning for Automatic Assessment of Physical Activity Intensity Using Multi-axial Accelerometry and Heart Rate

This work explores the automatic recognition of physical activity intensity patterns from multi-axial accelerometry and heart rate signals. Data collection was carried out in free-living conditions and in three controlled gymnasium circuits, for a total amount of 179.80 h of data divided into: sedentary situations (65.5%), light-to-moderate activity (17.6%) and vigorous exercise (16.9%). The proposed machine learning algorithms comprise the following steps: time-domain feature definition, standardization and PCA projection, unsupervised clustering (by k-means and GMM) and a HMM to account for long-term temporal trends. Performance was evaluated by 30 runs of a 10-fold cross-validation. Both k-means and GMM-based approaches yielded high overall accuracy (86.97% and 85.03%, respectively) and, given the imbalance of the dataset, meritorious F-measures (up to 77.88%) for non-sedentary cases. Classification errors tended to be concentrated around transients, what constrains their practical impact. Hence, we consider our proposal to be suitable for 24 h-based monitoring of physical activity in ambulatory scenarios and a first step towards intensity-specific energy expenditure estimators

Nationwide impact and vehicle to grid application of electric vehicles mobility using an activity based model

This paper describes the impact of electric mobility on the transmission grid in Flanders region (Belgium), using a micro-simulation activity based models. These models are used to provide temporal and spatial estimation of energy and power demanded by electric vehicles (EVs) in different mobility zones. The increment in the load demand due to electric mobility is added to the background load demand in these mobility areas and the effects over the transmission substations are analyzed. From this information, the total storage capacity per zone is evaluated and some strategies for EV aggregator are proposed, allowing the aggregator to fulfill bids on the electricity markets.

Unravelling past flash flood activity in a forested mountain catchment of the Spanish Central System

Flash floods represent one of the most common natural hazards in mountain catchments, and are frequent in Mediterranean environments. As a result of the widespread lack of reliable data on past events, the understanding of their spatio-temporal occurrence and their climatic triggers remains rather limited. Here, we present a dendrogeomorphic reconstruction of past flash flood activity in the Arroyo de los Puentes stream (Sierra de Guadarrama, Spanish Central System). We analyze a total of 287 increment cores from 178 disturbed Scots pine trees (Pinus sylvestris L.) which yielded indications on 212 growth disturbances related to past flash flood impact. In combination with local archives, meteorological data, annual forest management records and highly-resolved terrestrial data (i.e., LiDAR data and aerial imagery), the dendrogeomorphic time series allowed dating 25 flash floods over the last three centuries, with a major event leaving an intense geomorphic footprint throughout the catchment in 1936. The analysis of meteorological records suggests that the rainfall thresholds of flash floods vary with the seasonality of events. Dated flash floods in the 20th century were primarily related with synoptic troughs owing to the arrival of air masses from north and west on the Iberian Peninsula during negative indices of the North Atlantic Oscillation. The results of this study contribute considerably to a better understanding of hazards related with hydrogeomorphic processes in central Spain in general and in the Sierra de Guadarrama National Park in particular.

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.

Human activity recognition by inertial signals obtained from a smartphone

El Reconocimiento de Actividades Humanas es un área de investigación emergente, cuyo objetivo principal es identificar las acciones realizadas por un sujeto analizando las señales obtenidas a partir de unos sensores. El rápido crecimiento de este área de investigación dentro de la comunidad científica se explica, en parte, por el elevado número de aplicaciones que están surgiendo en los últimos años. Gran parte de las aplicaciones más prometedoras se encuentran en el campo de la salud, donde se puede hacer un seguimiento del nivel de movilidad de pacientes con trastornos motores, así como monitorizar el nivel de actividad física en pacientes con riesgo cardiovascular. Hasta hace unos años, mediante el uso de distintos tipos de sensores se podía hacer un seguimiento del paciente. Sin embargo, lejos de ser una solución a largo plazo y gracias a la irrupción del teléfono inteligente, este seguimiento se puede hacer de una manera menos invasiva, haciendo uso de la gran variedad de sensores integrados en este tipo de dispositivos. En este contexto nace este Trabajo de Fin de Grado, cuyo principal objetivo es evaluar nuevas técnicas de extracción de características para llevar a cabo un reconocimiento de actividades y usuarios así como una segmentación de aquellas. Este reconocimiento se hace posible mediante la integración de señales inerciales obtenidas por dos sensores presentes en la gran mayoría de teléfonos inteligentes: acelerómetro y giróscopo. Concretamente, se evalúan seis tipos de actividades realizadas por treinta usuarios: andar, subir escaleras, bajar escaleras, estar sentado, estar de pie y estar tumbado. Además y de forma paralela, se realiza una segmentación temporal de los distintos tipos de actividades realizadas por dichos usuarios. Todo ello se llevará a cabo haciendo uso de los Modelos Ocultos de Markov, así como de un conjunto de herramientas probadas satisfactoriamente en reconocimiento del habla: HTK (Hidden Markov Model Toolkit).

Cardiac arrest in rodents: Maximal duration compatible with a recovery of neuronal activity

We report here that during a permanent cardiac arrest, rodent brain tissue is “physiologically” preserved in situ in a particular quiescent state. This state is characterized by the absence of electrical activity and by a critical period of 5–6 hr during which brain tissue can be reactivated upon restoration of a simple energy (glucose/oxygen) supply. In rat brain slices prepared 1–6 hr after cardiac arrest and maintained in vitro for several hours, cells with normal morphological features, intrinsic membrane properties, and spontaneous synaptic activity were recorded from various brain regions. In addition to functional membrane channels, these neurons expressed mRNA, as revealed by single-cell reverse transcription–PCR, and could synthesize proteins de novo. Slices prepared after longer delays did not recover. In a guinea pig isolated whole-brain preparation that was cannulated and perfused with oxygenated saline 1–2 hr after cardiac arrest, cell activity and functional long-range synaptic connections could be restored although the electroencephalogram remained isoelectric. Perfusion of the isolated brain with the γ-aminobutyric acid A receptor antagonist picrotoxin, however, could induce self-sustained temporal lobe epilepsy. Thus, in rodents, the duration of cardiac arrest compatible with a short-term recovery of neuronal activity is much longer than previously expected. The analysis of the parameters that regulate this duration may bring new insights into the prevention of postischemic damages.

Modulation of cognition-specific cortical activity by gonadal steroids: A positron-emission tomography study in women

There is considerable evidence from animal studies that gonadal steroid hormones modulate neuronal activity and affect behavior. To study this in humans directly, we used H215O positron-emission tomography to measure regional cerebral blood flow (rCBF) in young women during three pharmacologically controlled hormonal conditions spanning 4–5 months: ovarian suppression induced by the gonadotropin-releasing hormone agonist leuprolide acetate (Lupron), Lupron plus estradiol replacement, and Lupron plus progesterone replacement. Estradiol and progesterone were administered in a double-blind cross-over design. On each occasion positron-emission tomography scans were performed during (i) the Wisconsin Card Sorting Test, a neuropsychological test that physiologically activates prefrontal cortex (PFC) and an associated cortical network including inferior parietal lobule and posterior inferolateral temporal gyrus, and (ii) a no-delay matching-to-sample sensorimotor control task. During treatment with Lupron alone (i.e., with virtual absence of gonadal steroid hormones), there was marked attenuation of the typical Wisconsin Card Sorting Test activation pattern even though task performance did not change. Most strikingly, there was no rCBF increase in PFC. When either progesterone or estrogen was added to the Lupron regimen, there was normalization of the rCBF activation pattern with augmentation of the parietal and temporal foci and return of the dorsolateral PFC activation. These data directly demonstrate that the hormonal milieu modulates cognition-related neural activity in humans.

Context-sensitive synaptic plasticity and temporal-to-spatial transformations in hippocampal slices

Hippocampal slices are used to show that, as a temporal input pattern of activity flows through a neuronal layer, a temporal-to-spatial transformation takes place. That is, neurons can respond selectively to the first or second of a pair of input pulses, thus transforming different temporal patterns of activity into the activity of different neurons. This is demonstrated using associative long-term potentiation of polysynaptic CA1 responses as an activity-dependent marker: by depolarizing a postsynaptic CA1 neuron exclusively with the first or second of a pair of pulses from the dentate gyrus, it is possible to “tag” different subpopulations of CA3 neurons. This technique allows sampling of a population of neurons without recording simultaneously from multiple neurons. Furthermore, it reflects a biologically plausible mechanism by which single neurons may develop selective responses to time-varying stimuli and permits the induction of context-sensitive synaptic plasticity. These experimental results support the view that networks of neurons are intrinsically able to process temporal information and that it is not necessary to invoke the existence of internal clocks or delay lines for temporal processing on the time scale of tens to hundreds of milliseconds.

Ecological factors rather than temporal factors dominate the evolution of vesicular stomatitis virus

Vesicular stomatitis New Jersey virus (VSV-NJ) is a rhabdovirus that causes economically important disease in cattle and other domestic animals in endemic areas from southeastern United States to northern South America. Its negatively stranded RNA genome is capable of undergoing rapid evolution, which allows phylogenetic analysis and molecular epidemiology studies to be performed. Previous epidemiological studies in Costa Rica showed the existence of at least two distinct ecological zones of high VSV-NJ activity, one located in the highlands (premontane tropical moist forest) and the other in the lowlands (tropical dry forest). We wanted to test the hypothesis that the viruses circulating in these ecological zones were genetically distinct. For this purpose, we sequenced the hypervariable region of the phosphoprotein gene for 50 VSV-NJ isolates from these areas. Phylogenetic analysis showed that viruses from each ecological zone had distinct genotypes. These genotypes were maintained in each area for periods of up to 8 years. This evolutionary pattern of VSV-NJ suggests an adaptation to ecological factors that could exert selective pressure on the virus. As previous data indicated an absence of virus adaptation to factors related to the bovine host (including immunological pressure), it appears that VSV genetic divergence represents positive selection to adapt to specific vectors and/or reservoirs at each ecological zone.

Hippocampal, but not amygdala, activity at encoding correlates with long-term, free recall of nonemotional information

Participation of two medial temporal lobe structures, the hippocampal region and the amygdala, in long-term declarative memory encoding was examined by using positron emission tomography of regional cerebral glucose. Positron emission tomography scanning was performed in eight healthy subjects listening passively to a repeated sequence of unrelated words. Memory for the words was assessed 24 hr later with an incidental free recall test. The percentage of words freely recalled then was correlated with glucose activity during encoding. The results revealed a striking correlation (r = 0.91, P < 0.001) between activity of the left hippocampal region (centered on the dorsal parahippocampal gyrus) and word recall. No correlation was found between activity of either the left or right amygdala and recall. The findings provide evidence for hippocampal involvement in long-term declarative memory encoding and for the view that the amygdala is not involved with declarative memory formation for nonemotional material.