Neutral endopeptidase versus angiotensin converting enzyme inhibition in essential hypertension.

OBJECTIVE: To evaluate the antihypertensive efficacy of sinorphan, an orally active inhibitor of neutral endopeptidase EC 3.4.24.11. DESIGN: The ability of sinorphan (100 mg twice a day) to lower blood pressure was compared with that of the angiotensin converting enzyme (ACE) inhibitor captopril (25 mg twice a day) using a randomized-sequence, double-blind crossover design in 16 patients with essential hypertension. Each treatment was administered for 4 weeks and treatments were separated by a 3-week placebo period. At the end of the last phase of treatment sinorphan was combined with captopril for a further 4-week period. The changes in systolic (SBP) and diastolic blood pressure (DBP) were monitored using repeated ambulatory blood pressure monitoring. RESULTS: When given as monotherapy for 4 weeks, neither sinorphan nor captopril significantly reduced the 24-h or the 14-h daytime mean SBP or DBP. However, a significant decrease in DBP was observed during the first 6 h after the morning administration of captopril. With sinorphan only a significant decrease in night-time SBP was found. With the combined therapy of sinorphan and captopril, significant decreases both in SBP and in DBP were observed, which were sustained over 24 h. After 4 weeks of sinorphan alone or in combination with captopril, no change in plasma atrial natriuretic peptide level was found. However, urinary cyclic GMP excretion increased transiently after administration of the neutral endopeptidase inhibitor. CONCLUSIONS: Neutral endopeptidase inhibition with sinorphan has a limited effect on blood pressure in hypertensive patients when given alone. However, simultaneous neutral endopeptidase and ACE inhibition induces a synergistic effect, and might therefore represent an interesting new therapeutic approach to the treatment of essential hypertension.

A erosividade das chuvas em Fortaleza (CE): II - correlação com o coeficiente de chuva e atualização do fator R no período de 1962 a 2000

A correlação entre o índice de erosividade EI30 e o coeficiente de chuva (Rc) no período de 1962 a 1981, em Fortaleza (CE), foi avaliada com o objetivo não só de analisar a viabilidade de utilização do Rc na atualização dos valores da erosividade no período de 1982 a 2000 nesse município, mas também de identificar uma equação que pudesse ser empregada para estimar a erosividade em outras localidades da zona litorânea do estado do Ceará onde não existem diagramas de pluviógrafos. Um alto coeficiente de correlação (r = 0,99**) foi encontrado entre os valores mensais do índice EI30 e o Rc. O melhor ajuste na regressão entre essas variáveis foi encontrado na equação EI30 = 73,989Rc0,7387. O emprego dessa equação permitiu atualizar o fator R em Fortaleza no período de 1962 a 2000, estendendo, dessa forma, a computação de dados de erosividade para uma série contínua de 39 anos. O fator R atualizado para essa série foi de 6.900 MJ mm (ha h ano)-1 , com 69,5 % desse valor anual distribuído nos meses de janeiro a abril. Este trabalho também forneceu informações úteis para planejar o controle da erosão e para estimar, com precisão razoável, a erosividade em outros locais do litoral cearense, desprovidos de diagramas de pluviógrafos.

Sistema d'adquisició de temperatures de 2 canals via R.F.

Poder mesurar i enregistrar diferents tipus de magnituds com pressió, força, temperatura etc. s’ha convertit en una necessitat per moltes aplicacions actuals. Aquestes magnituds poden tenir procedències molt diverses, tals com l’entorn, o poden ser generades per sistemes mecànics, elèctrics, etc. Per tal de poder adquirir aquestes magnituds, s’utilitzen els sistemes d’adquisició de dades. Aquests sistemes, prenen mostres analògiques del món real, i les transformen en dades digitals que poden ser manipulades per un sistema electrònic. Pràcticament qualsevol magnitud es pot mesurar utilitzant el sensor adient. Una magnitud molt utilitzada en sistemes d’adquisició de dades, és la temperatura. Els sistemes d’adquisició de temperatures estan molt generalitzats, i podem trobar-los com a sistemes, on l’objectiu és mostrar les dades adquirides, o podem trobar-los formant part de sistemes de control, aportant uns inputs necessaris per el seu correcte funcionament, garantir-ne l’estabilitat, seguretat etc. Aquest projecte, promogut per l’empresa Elausa, s’encarregarà d’adquirir, el senyal d’entrada de 2 Termoparells. Aquests mesuraran temperatures de circuits electrònics, que es trobaran dintre la càmera climàtica de Elausa, sotmesos a diferents condicions de temperatura, per tal de rebre l’homologació del circuit. El sistema haurà de poder mostrar les dades adquirides en temps real, i emmagatzemar-les en un PC que estarà ubicat en una oficina, situada a uns 30 m de distància de la sala on es farà el test. El sistema constarà d’un circuit electrònic que adquirirà, i condicionarà el senyal de sortida dels termoparells, per adaptar-lo a la tensió d’entrada d’un convertidor analògic digital, del microcontrolador integrat en aquesta placa. Seguidament aquesta informació, s’enviarà a través d’un mòdul transmissor de radiofreqüència, cap al PC on es visualitzaran les dades adquirides. Els objectius plantejats són els següents: - Dissenyar el circuit electrònic d’adquisició i condicionament del senyal. - Dissenyar, fabricar i muntar el circuit imprès de la placa d’adquisició. - Realitzar el programa de control del microcontrolador. - Realitzar el programa per presentar i desar les dades en un PC. - El sistema ha d’adquirir 2 temperatures, a través de Termoparells amb un rang d’entrada de -40ºC a +240ºC - S’ha de transmetre les dades via R.F. Els resultats del projecte han estat satisfactoris i s’han complert els objectius plantejats.

Catalogue d'estampes anciennes... provenant de la collection de M. R. D. [Robert-Dumesnil] / [expert] Defer

[Vente. Estampes. 1856-03-11. Paris]

La R+D en investigació literària

Aquesta ponència reflexiona sobre el concepte i l'evolució de la recerca i el desenvolupament (R+D) en investigació literària als territoris de llengua i cultura catalanes. Des de punts de vista quantitatius i qualitatius, s'examinen els agents de recerca involucrats (universitats, instituts i grups de recerca, fundacions, etc.) i els recursos invertits (humans, econòmics i materials), així com els resultats obtinguts (monografies i capítols, revistes i articles, tesis doctorals, comunicacions de congressos, etc.). Les dades s'han obtingut de diverses fonts d'informació, fet que evidencia els importants problemes metodològics en la seva recollida (manca de reculls objectius i sistemàtics, treball manual per recopilar i organitzar la informació adient, etc.). Sempre que és possible, la informació s'estudia segons les diferents àrees geogràfiques i àmbits d'especialització (literatura contemporània; literatura moderna; literatura medieval; i, finalment, estudis transversals i de teoria de la literatura i literatura comparada). Per acabar, s'extreuen algunes conclusions sobre la R+D literària i les seves perspectives de futur.

Time-lapse and probabilistic inversion strategies for plane-wave electromagnetic data.

L'utilisation efficace des systèmes géothermaux, la séquestration du CO2 pour limiter le changement climatique et la prévention de l'intrusion d'eau salée dans les aquifères costaux ne sont que quelques exemples qui démontrent notre besoin en technologies nouvelles pour suivre l'évolution des processus souterrains à partir de la surface. Un défi majeur est d'assurer la caractérisation et l'optimisation des performances de ces technologies à différentes échelles spatiales et temporelles. Les méthodes électromagnétiques (EM) d'ondes planes sont sensibles à la conductivité électrique du sous-sol et, par conséquent, à la conductivité électrique des fluides saturant la roche, à la présence de fractures connectées, à la température et aux matériaux géologiques. Ces méthodes sont régies par des équations valides sur de larges gammes de fréquences, permettant détudier de manières analogues des processus allant de quelques mètres sous la surface jusqu'à plusieurs kilomètres de profondeur. Néanmoins, ces méthodes sont soumises à une perte de résolution avec la profondeur à cause des propriétés diffusives du champ électromagnétique. Pour cette raison, l'estimation des modèles du sous-sol par ces méthodes doit prendre en compte des informations a priori afin de contraindre les modèles autant que possible et de permettre la quantification des incertitudes de ces modèles de façon appropriée. Dans la présente thèse, je développe des approches permettant la caractérisation statique et dynamique du sous-sol à l'aide d'ondes EM planes. Dans une première partie, je présente une approche déterministe permettant de réaliser des inversions répétées dans le temps (time-lapse) de données d'ondes EM planes en deux dimensions. Cette stratégie est basée sur l'incorporation dans l'algorithme d'informations a priori en fonction des changements du modèle de conductivité électrique attendus. Ceci est réalisé en intégrant une régularisation stochastique et des contraintes flexibles par rapport à la gamme des changements attendus en utilisant les multiplicateurs de Lagrange. J'utilise des normes différentes de la norme l2 pour contraindre la structure du modèle et obtenir des transitions abruptes entre les régions du model qui subissent des changements dans le temps et celles qui n'en subissent pas. Aussi, j'incorpore une stratégie afin d'éliminer les erreurs systématiques de données time-lapse. Ce travail a mis en évidence l'amélioration de la caractérisation des changements temporels par rapport aux approches classiques qui réalisent des inversions indépendantes à chaque pas de temps et comparent les modèles. Dans la seconde partie de cette thèse, j'adopte un formalisme bayésien et je teste la possibilité de quantifier les incertitudes sur les paramètres du modèle dans l'inversion d'ondes EM planes. Pour ce faire, je présente une stratégie d'inversion probabiliste basée sur des pixels à deux dimensions pour des inversions de données d'ondes EM planes et de tomographies de résistivité électrique (ERT) séparées et jointes. Je compare les incertitudes des paramètres du modèle en considérant différents types d'information a priori sur la structure du modèle et différentes fonctions de vraisemblance pour décrire les erreurs sur les données. Les résultats indiquent que la régularisation du modèle est nécessaire lorsqu'on a à faire à un large nombre de paramètres car cela permet d'accélérer la convergence des chaînes et d'obtenir des modèles plus réalistes. Cependent, ces contraintes mènent à des incertitudes d'estimations plus faibles, ce qui implique des distributions a posteriori qui ne contiennent pas le vrai modèledans les régions ou` la méthode présente une sensibilité limitée. Cette situation peut être améliorée en combinant des méthodes d'ondes EM planes avec d'autres méthodes complémentaires telles que l'ERT. De plus, je montre que le poids de régularisation des paramètres et l'écart-type des erreurs sur les données peuvent être retrouvés par une inversion probabiliste. Finalement, j'évalue la possibilité de caractériser une distribution tridimensionnelle d'un panache de traceur salin injecté dans le sous-sol en réalisant une inversion probabiliste time-lapse tridimensionnelle d'ondes EM planes. Etant donné que les inversions probabilistes sont très coûteuses en temps de calcul lorsque l'espace des paramètres présente une grande dimension, je propose une stratégie de réduction du modèle ou` les coefficients de décomposition des moments de Legendre du panache de traceur injecté ainsi que sa position sont estimés. Pour ce faire, un modèle de résistivité de base est nécessaire. Il peut être obtenu avant l'expérience time-lapse. Un test synthétique montre que la méthodologie marche bien quand le modèle de résistivité de base est caractérisé correctement. Cette méthodologie est aussi appliquée à un test de trac¸age par injection d'une solution saline et d'acides réalisé dans un système géothermal en Australie, puis comparée à une inversion time-lapse tridimensionnelle réalisée selon une approche déterministe. L'inversion probabiliste permet de mieux contraindre le panache du traceur salin gr^ace à la grande quantité d'informations a priori incluse dans l'algorithme. Néanmoins, les changements de conductivités nécessaires pour expliquer les changements observés dans les données sont plus grands que ce qu'expliquent notre connaissance actuelle des phénomenès physiques. Ce problème peut être lié à la qualité limitée du modèle de résistivité de base utilisé, indiquant ainsi que des efforts plus grands devront être fournis dans le futur pour obtenir des modèles de base de bonne qualité avant de réaliser des expériences dynamiques. Les études décrites dans cette thèse montrent que les méthodes d'ondes EM planes sont très utiles pour caractériser et suivre les variations temporelles du sous-sol sur de larges échelles. Les présentes approches améliorent l'évaluation des modèles obtenus, autant en termes d'incorporation d'informations a priori, qu'en termes de quantification d'incertitudes a posteriori. De plus, les stratégies développées peuvent être appliquées à d'autres méthodes géophysiques, et offrent une grande flexibilité pour l'incorporation d'informations additionnelles lorsqu'elles sont disponibles. -- The efficient use of geothermal systems, the sequestration of CO2 to mitigate climate change, and the prevention of seawater intrusion in coastal aquifers are only some examples that demonstrate the need for novel technologies to monitor subsurface processes from the surface. A main challenge is to assure optimal performance of such technologies at different temporal and spatial scales. Plane-wave electromagnetic (EM) methods are sensitive to subsurface electrical conductivity and consequently to fluid conductivity, fracture connectivity, temperature, and rock mineralogy. These methods have governing equations that are the same over a large range of frequencies, thus allowing to study in an analogous manner processes on scales ranging from few meters close to the surface down to several hundreds of kilometers depth. Unfortunately, they suffer from a significant resolution loss with depth due to the diffusive nature of the electromagnetic fields. Therefore, estimations of subsurface models that use these methods should incorporate a priori information to better constrain the models, and provide appropriate measures of model uncertainty. During my thesis, I have developed approaches to improve the static and dynamic characterization of the subsurface with plane-wave EM methods. In the first part of this thesis, I present a two-dimensional deterministic approach to perform time-lapse inversion of plane-wave EM data. The strategy is based on the incorporation of prior information into the inversion algorithm regarding the expected temporal changes in electrical conductivity. This is done by incorporating a flexible stochastic regularization and constraints regarding the expected ranges of the changes by using Lagrange multipliers. I use non-l2 norms to penalize the model update in order to obtain sharp transitions between regions that experience temporal changes and regions that do not. I also incorporate a time-lapse differencing strategy to remove systematic errors in the time-lapse inversion. This work presents improvements in the characterization of temporal changes with respect to the classical approach of performing separate inversions and computing differences between the models. In the second part of this thesis, I adopt a Bayesian framework and use Markov chain Monte Carlo (MCMC) simulations to quantify model parameter uncertainty in plane-wave EM inversion. For this purpose, I present a two-dimensional pixel-based probabilistic inversion strategy for separate and joint inversions of plane-wave EM and electrical resistivity tomography (ERT) data. I compare the uncertainties of the model parameters when considering different types of prior information on the model structure and different likelihood functions to describe the data errors. The results indicate that model regularization is necessary when dealing with a large number of model parameters because it helps to accelerate the convergence of the chains and leads to more realistic models. These constraints also lead to smaller uncertainty estimates, which imply posterior distributions that do not include the true underlying model in regions where the method has limited sensitivity. This situation can be improved by combining planewave EM methods with complimentary geophysical methods such as ERT. In addition, I show that an appropriate regularization weight and the standard deviation of the data errors can be retrieved by the MCMC inversion. Finally, I evaluate the possibility of characterizing the three-dimensional distribution of an injected water plume by performing three-dimensional time-lapse MCMC inversion of planewave EM data. Since MCMC inversion involves a significant computational burden in high parameter dimensions, I propose a model reduction strategy where the coefficients of a Legendre moment decomposition of the injected water plume and its location are estimated. For this purpose, a base resistivity model is needed which is obtained prior to the time-lapse experiment. A synthetic test shows that the methodology works well when the base resistivity model is correctly characterized. The methodology is also applied to an injection experiment performed in a geothermal system in Australia, and compared to a three-dimensional time-lapse inversion performed within a deterministic framework. The MCMC inversion better constrains the water plumes due to the larger amount of prior information that is included in the algorithm. The conductivity changes needed to explain the time-lapse data are much larger than what is physically possible based on present day understandings. This issue may be related to the base resistivity model used, therefore indicating that more efforts should be given to obtain high-quality base models prior to dynamic experiments. The studies described herein give clear evidence that plane-wave EM methods are useful to characterize and monitor the subsurface at a wide range of scales. The presented approaches contribute to an improved appraisal of the obtained models, both in terms of the incorporation of prior information in the algorithms and the posterior uncertainty quantification. In addition, the developed strategies can be applied to other geophysical methods, and offer great flexibility to incorporate additional information when available.