Oscillatory genetic circuits: new designs and mathematical models

Introduction and motivation: A wide variety of organisms have developed in-ternal biomolecular clocks in order to adapt to cyclic changes of the environment. Clock operation involves genetic networks. These genetic networks have to be mod¬eled in order to understand the underlying mechanism of oscillations and to design new synthetic cellular clocks. This doctoral thesis has resulted in two contributions to the fields of genetic clocks and systems and synthetic biology, generally. The first contribution is a new genetic circuit model that exhibits an oscillatory behav¬ior through catalytic RNA molecules. The second and major contribution is a new genetic circuit model demonstrating that a repressor molecule acting on the positive feedback of a self-activating gene produces reliable oscillations. First contribution: A new model of a synthetic genetic oscillator based on a typical two-gene motif with one positive and one negative feedback loop is pre¬sented. The originality is that the repressor is a catalytic RNA molecule rather than a protein or a non-catalytic RNA molecule. This catalytic RNA is a ribozyme that acts post-transcriptionally by binding to and cleaving target mRNA molecules. This genetic clock involves just two genes, a mRNA and an activator protein, apart from the ribozyme. Parameter values that produce a circadian period in both determin¬istic and stochastic simulations have been chosen as an example of clock operation. The effects of the stochastic fluctuations are quantified by a period histogram and autocorrelation function. The conclusion is that catalytic RNA molecules can act as repressor proteins and simplify the design of genetic oscillators. Second and major contribution: It is demonstrated that a self-activating gene in conjunction with a simple negative interaction can easily produce robust matically validated. This model is comprised of two clearly distinct parts. The first is a positive feedback created by a protein that binds to the promoter of its own gene and activates the transcription. The second is a negative interaction in which a repressor molecule prevents this protein from binding to its promoter. A stochastic study shows that the system is robust to noise. A deterministic study identifies that the oscillator dynamics are mainly driven by two types of biomolecules: the protein, and the complex formed by the repressor and this protein. The main conclusion of this study is that a simple and usual negative interaction, such as degradation, se¬questration or inhibition, acting on the positive transcriptional feedback of a single gene is a sufficient condition to produce reliable oscillations. One gene is enough and the positive transcriptional feedback signal does not need to activate a second repressor gene. At the genetic level, this means that an explicit negative feedback loop is not necessary. Unlike many genetic oscillators, this model needs neither cooperative binding reactions nor the formation of protein multimers. Applications and future research directions: Recently, RNA molecules have been found to play many new catalytic roles. The first oscillatory genetic model proposed in this thesis uses ribozymes as repressor molecules. This could provide new synthetic biology design principles and a better understanding of cel¬lular clocks regulated by RNA molecules. The second genetic model proposed here involves only a repression acting on a self-activating gene and produces robust oscil¬lations. Unlike current two-gene oscillators, this model surprisingly does not require a second repressor gene. This result could help to clarify the design principles of cellular clocks and constitute a new efficient tool for engineering synthetic genetic oscillators. Possible follow-on research directions are: validate models in vivo and in vitro, research the potential of second model as a genetic memory, investigate new genetic oscillators regulated by non-coding RNAs and design a biosensor of positive feedbacks in genetic networks based on the operation of the second model Resumen Introduccion y motivacion: Una amplia variedad de organismos han desarro-llado relojes biomoleculares internos con el fin de adaptarse a los cambios ciclicos del entorno. El funcionamiento de estos relojes involucra redes geneticas. El mo delado de estas redes geneticas es esencial tanto para entender los mecanismos que producen las oscilaciones como para diseiiar nuevos circuitos sinteticos en celulas. Esta tesis doctoral ha dado lugar a dos contribuciones dentro de los campos de los circuitos geneticos en particular, y biologia de sistemas y sintetica en general. La primera contribucion es un nuevo modelo de circuito genetico que muestra un comportamiento oscilatorio usando moleculas de ARN cataliticas. La segunda y principal contribucion es un nuevo modelo de circuito genetico que demuestra que una molecula represora actuando sobre el lazo de un gen auto-activado produce oscilaciones robustas. Primera contribucion: Es un nuevo modelo de oscilador genetico sintetico basado en una tipica red genetica compuesta por dos genes con dos lazos de retroa-limentacion, uno positivo y otro negativo. La novedad de este modelo es que el represor es una molecula de ARN catalftica, en lugar de una protefna o una molecula de ARN no-catalitica. Este ARN catalitico es una ribozima que actua despues de la transcription genetica uniendose y cortando moleculas de ARN mensajero (ARNm). Este reloj genetico involucra solo dos genes, un ARNm y una proteina activadora, aparte de la ribozima. Como ejemplo de funcionamiento, se han escogido valores de los parametros que producen oscilaciones con periodo circadiano (24 horas) tanto en simulaciones deterministas como estocasticas. El efecto de las fluctuaciones es-tocasticas ha sido cuantificado mediante un histograma del periodo y la función de auto-correlacion. La conclusion es que las moleculas de ARN con propiedades cataliticas pueden jugar el misnio papel que las protemas represoras, y por lo tanto, simplificar el diseno de los osciladores geneticos. Segunda y principal contribucion: Es un nuevo modelo de oscilador genetico que demuestra que un gen auto-activado junto con una simple interaction negativa puede producir oscilaciones robustas. Este modelo ha sido estudiado y validado matematicamente. El modelo esta compuesto de dos partes bien diferenciadas. La primera parte es un lazo de retroalimentacion positiva creado por una proteina que se une al promotor de su propio gen activando la transcription. La segunda parte es una interaction negativa en la que una molecula represora evita la union de la proteina con el promotor. Un estudio estocastico muestra que el sistema es robusto al ruido. Un estudio determinista muestra que la dinamica del sistema es debida principalmente a dos tipos de biomoleculas: la proteina, y el complejo formado por el represor y esta proteina. La conclusion principal de este estudio es que una simple y usual interaction negativa, tal como una degradation, un secuestro o una inhibition, actuando sobre el lazo de retroalimentacion positiva de un solo gen es una condition suficiente para producir oscilaciones robustas. Un gen es suficiente y el lazo de retroalimentacion positiva no necesita activar a un segundo gen represor, tal y como ocurre en los relojes actuales con dos genes. Esto significa que a nivel genetico un lazo de retroalimentacion negativa no es necesario de forma explicita. Ademas, este modelo no necesita reacciones cooperativas ni la formation de multimeros proteicos, al contrario que en muchos osciladores geneticos. Aplicaciones y futuras lineas de investigacion: En los liltimos anos, se han descubierto muchas moleculas de ARN con capacidad catalitica. El primer modelo de oscilador genetico propuesto en esta tesis usa ribozimas como moleculas repre¬soras. Esto podria proporcionar nuevos principios de diseno en biologia sintetica y una mejor comprension de los relojes celulares regulados por moleculas de ARN. El segundo modelo de oscilador genetico propuesto aqui involucra solo una represion actuando sobre un gen auto-activado y produce oscilaciones robustas. Sorprendente-mente, un segundo gen represor no es necesario al contrario que en los bien conocidos osciladores con dos genes. Este resultado podria ayudar a clarificar los principios de diseno de los relojes celulares naturales y constituir una nueva y eficiente he-rramienta para crear osciladores geneticos sinteticos. Algunas de las futuras lineas de investigation abiertas tras esta tesis son: (1) la validation in vivo e in vitro de ambos modelos, (2) el estudio del potential del segundo modelo como circuito base para la construction de una memoria genetica, (3) el estudio de nuevos osciladores geneticos regulados por ARN no codificante y, por ultimo, (4) el rediseno del se¬gundo modelo de oscilador genetico para su uso como biosensor capaz de detectar genes auto-activados en redes geneticas.

Semi-supervised subspace clustering and applications to neuroscience

Machine learning techniques are used for extracting valuable knowledge from data. Nowa¬days, these techniques are becoming even more important due to the evolution in data ac¬quisition and storage, which is leading to data with different characteristics that must be exploited. Therefore, advances in data collection must be accompanied with advances in machine learning techniques to solve new challenges that might arise, on both academic and real applications. There are several machine learning techniques depending on both data characteristics and purpose. Unsupervised classification or clustering is one of the most known techniques when data lack of supervision (unlabeled data) and the aim is to discover data groups (clusters) according to their similarity. On the other hand, supervised classification needs data with supervision (labeled data) and its aim is to make predictions about labels of new data. The presence of data labels is a very important characteristic that guides not only the learning task but also other related tasks such as validation. When only some of the available data are labeled whereas the others remain unlabeled (partially labeled data), neither clustering nor supervised classification can be used. This scenario, which is becoming common nowadays because of labeling process ignorance or cost, is tackled with semi-supervised learning techniques. This thesis focuses on the branch of semi-supervised learning closest to clustering, i.e., to discover clusters using available labels as support to guide and improve the clustering process. Another important data characteristic, different from the presence of data labels, is the relevance or not of data features. Data are characterized by features, but it is possible that not all of them are relevant, or equally relevant, for the learning process. A recent clustering tendency, related to data relevance and called subspace clustering, claims that different clusters might be described by different feature subsets. This differs from traditional solutions to data relevance problem, where a single feature subset (usually the complete set of original features) is found and used to perform the clustering process. The proximity of this work to clustering leads to the first goal of this thesis. As commented above, clustering validation is a difficult task due to the absence of data labels. Although there are many indices that can be used to assess the quality of clustering solutions, these validations depend on clustering algorithms and data characteristics. Hence, in the first goal three known clustering algorithms are used to cluster data with outliers and noise, to critically study how some of the most known validation indices behave. The main goal of this work is however to combine semi-supervised clustering with subspace clustering to obtain clustering solutions that can be correctly validated by using either known indices or expert opinions. Two different algorithms are proposed from different points of view to discover clusters characterized by different subspaces. For the first algorithm, available data labels are used for searching for subspaces firstly, before searching for clusters. This algorithm assigns each instance to only one cluster (hard clustering) and is based on mapping known labels to subspaces using supervised classification techniques. Subspaces are then used to find clusters using traditional clustering techniques. The second algorithm uses available data labels to search for subspaces and clusters at the same time in an iterative process. This algorithm assigns each instance to each cluster based on a membership probability (soft clustering) and is based on integrating known labels and the search for subspaces into a model-based clustering approach. The different proposals are tested using different real and synthetic databases, and comparisons to other methods are also included when appropriate. Finally, as an example of real and current application, different machine learning tech¬niques, including one of the proposals of this work (the most sophisticated one) are applied to a task of one of the most challenging biological problems nowadays, the human brain model¬ing. Specifically, expert neuroscientists do not agree with a neuron classification for the brain cortex, which makes impossible not only any modeling attempt but also the day-to-day work without a common way to name neurons. Therefore, machine learning techniques may help to get an accepted solution to this problem, which can be an important milestone for future research in neuroscience. Resumen Las técnicas de aprendizaje automático se usan para extraer información valiosa de datos. Hoy en día, la importancia de estas técnicas está siendo incluso mayor, debido a que la evolución en la adquisición y almacenamiento de datos está llevando a datos con diferentes características que deben ser explotadas. Por lo tanto, los avances en la recolección de datos deben ir ligados a avances en las técnicas de aprendizaje automático para resolver nuevos retos que pueden aparecer, tanto en aplicaciones académicas como reales. Existen varias técnicas de aprendizaje automático dependiendo de las características de los datos y del propósito. La clasificación no supervisada o clustering es una de las técnicas más conocidas cuando los datos carecen de supervisión (datos sin etiqueta), siendo el objetivo descubrir nuevos grupos (agrupaciones) dependiendo de la similitud de los datos. Por otra parte, la clasificación supervisada necesita datos con supervisión (datos etiquetados) y su objetivo es realizar predicciones sobre las etiquetas de nuevos datos. La presencia de las etiquetas es una característica muy importante que guía no solo el aprendizaje sino también otras tareas relacionadas como la validación. Cuando solo algunos de los datos disponibles están etiquetados, mientras que el resto permanece sin etiqueta (datos parcialmente etiquetados), ni el clustering ni la clasificación supervisada se pueden utilizar. Este escenario, que está llegando a ser común hoy en día debido a la ignorancia o el coste del proceso de etiquetado, es abordado utilizando técnicas de aprendizaje semi-supervisadas. Esta tesis trata la rama del aprendizaje semi-supervisado más cercana al clustering, es decir, descubrir agrupaciones utilizando las etiquetas disponibles como apoyo para guiar y mejorar el proceso de clustering. Otra característica importante de los datos, distinta de la presencia de etiquetas, es la relevancia o no de los atributos de los datos. Los datos se caracterizan por atributos, pero es posible que no todos ellos sean relevantes, o igualmente relevantes, para el proceso de aprendizaje. Una tendencia reciente en clustering, relacionada con la relevancia de los datos y llamada clustering en subespacios, afirma que agrupaciones diferentes pueden estar descritas por subconjuntos de atributos diferentes. Esto difiere de las soluciones tradicionales para el problema de la relevancia de los datos, en las que se busca un único subconjunto de atributos (normalmente el conjunto original de atributos) y se utiliza para realizar el proceso de clustering. La cercanía de este trabajo con el clustering lleva al primer objetivo de la tesis. Como se ha comentado previamente, la validación en clustering es una tarea difícil debido a la ausencia de etiquetas. Aunque existen muchos índices que pueden usarse para evaluar la calidad de las soluciones de clustering, estas validaciones dependen de los algoritmos de clustering utilizados y de las características de los datos. Por lo tanto, en el primer objetivo tres conocidos algoritmos se usan para agrupar datos con valores atípicos y ruido para estudiar de forma crítica cómo se comportan algunos de los índices de validación más conocidos. El objetivo principal de este trabajo sin embargo es combinar clustering semi-supervisado con clustering en subespacios para obtener soluciones de clustering que puedan ser validadas de forma correcta utilizando índices conocidos u opiniones expertas. Se proponen dos algoritmos desde dos puntos de vista diferentes para descubrir agrupaciones caracterizadas por diferentes subespacios. Para el primer algoritmo, las etiquetas disponibles se usan para bus¬car en primer lugar los subespacios antes de buscar las agrupaciones. Este algoritmo asigna cada instancia a un único cluster (hard clustering) y se basa en mapear las etiquetas cono-cidas a subespacios utilizando técnicas de clasificación supervisada. El segundo algoritmo utiliza las etiquetas disponibles para buscar de forma simultánea los subespacios y las agru¬paciones en un proceso iterativo. Este algoritmo asigna cada instancia a cada cluster con una probabilidad de pertenencia (soft clustering) y se basa en integrar las etiquetas conocidas y la búsqueda en subespacios dentro de clustering basado en modelos. Las propuestas son probadas utilizando diferentes bases de datos reales y sintéticas, incluyendo comparaciones con otros métodos cuando resulten apropiadas. Finalmente, a modo de ejemplo de una aplicación real y actual, se aplican diferentes técnicas de aprendizaje automático, incluyendo una de las propuestas de este trabajo (la más sofisticada) a una tarea de uno de los problemas biológicos más desafiantes hoy en día, el modelado del cerebro humano. Específicamente, expertos neurocientíficos no se ponen de acuerdo en una clasificación de neuronas para la corteza cerebral, lo que imposibilita no sólo cualquier intento de modelado sino también el trabajo del día a día al no tener una forma estándar de llamar a las neuronas. Por lo tanto, las técnicas de aprendizaje automático pueden ayudar a conseguir una solución aceptada para este problema, lo cual puede ser un importante hito para investigaciones futuras en neurociencia.

Collective Organization of Complex Networks: Emergent Scales, Vulnerability, and Targeting of Desired Dynamics

Cuando una colectividad de sistemas dinámicos acoplados mediante una estructura irregular de interacciones evoluciona, se observan dinámicas de gran complejidad y fenómenos emergentes imposibles de predecir a partir de las propiedades de los sistemas individuales. El objetivo principal de esta tesis es precisamente avanzar en nuestra comprensión de la relación existente entre la topología de interacciones y las dinámicas colectivas que una red compleja es capaz de mantener. Siendo este un tema amplio que se puede abordar desde distintos puntos de vista, en esta tesis se han estudiado tres problemas importantes dentro del mismo que están relacionados entre sí. Por un lado, en numerosos sistemas naturales y artificiales que se pueden describir mediante una red compleja la topología no es estática, sino que depende de la dinámica que se desarrolla en la red: un ejemplo son las redes de neuronas del cerebro. En estas redes adaptativas la propia topología emerge como consecuencia de una autoorganización del sistema. Para conocer mejor cómo pueden emerger espontáneamente las propiedades comúnmente observadas en redes reales, hemos estudiado el comportamiento de sistemas que evolucionan según reglas adaptativas locales con base empírica. Nuestros resultados numéricos y analíticos muestran que la autoorganización del sistema da lugar a dos de las propiedades más universales de las redes complejas: a escala mesoscópica, la aparición de una estructura de comunidades, y, a escala macroscópica, la existencia de una ley de potencias en la distribución de las interacciones en la red. El hecho de que estas propiedades aparecen en dos modelos con leyes de evolución cuantitativamente distintas que siguen unos mismos principios adaptativos sugiere que estamos ante un fenómeno que puede ser muy general, y estar en el origen de estas propiedades en sistemas reales. En segundo lugar, proponemos una medida que permite clasificar los elementos de una red compleja en función de su relevancia para el mantenimiento de dinámicas colectivas. En concreto, estudiamos la vulnerabilidad de los distintos elementos de una red frente a perturbaciones o grandes fluctuaciones, entendida como una medida del impacto que estos acontecimientos externos tienen en la interrupción de una dinámica colectiva. Los resultados que se obtienen indican que la vulnerabilidad dinámica es sobre todo dependiente de propiedades locales, por tanto nuestras conclusiones abarcan diferentes topologías, y muestran la existencia de una dependencia no trivial entre la vulnerabilidad y la conectividad de los elementos de una red. Finalmente, proponemos una estrategia de imposición de una dinámica objetivo genérica en una red dada e investigamos su validez en redes con diversas topologías que mantienen regímenes dinámicos turbulentos. Se obtiene como resultado que las redes heterogéneas (y la amplia mayora de las redes reales estudiadas lo son) son las más adecuadas para nuestra estrategia de targeting de dinámicas deseadas, siendo la estrategia muy efectiva incluso en caso de disponer de un conocimiento muy imperfecto de la topología de la red. Aparte de la relevancia teórica para la comprensión de fenómenos colectivos en sistemas complejos, los métodos y resultados propuestos podrán dar lugar a aplicaciones en sistemas experimentales y tecnológicos, como por ejemplo los sistemas neuronales in vitro, el sistema nervioso central (en el estudio de actividades síncronas de carácter patológico), las redes eléctricas o los sistemas de comunicaciones. ABSTRACT The time evolution of an ensemble of dynamical systems coupled through an irregular interaction scheme gives rise to dynamics of great of complexity and emergent phenomena that cannot be predicted from the properties of the individual systems. The main objective of this thesis is precisely to increase our understanding of the interplay between the interaction topology and the collective dynamics that a complex network can support. This is a very broad subject, so in this thesis we will limit ourselves to the study of three relevant problems that have strong connections among them. First, it is a well-known fact that in many natural and manmade systems that can be represented as complex networks the topology is not static; rather, it depends on the dynamics taking place on the network (as it happens, for instance, in the neuronal networks in the brain). In these adaptive networks the topology itself emerges from the self-organization in the system. To better understand how the properties that are commonly observed in real networks spontaneously emerge, we have studied the behavior of systems that evolve according to local adaptive rules that are empirically motivated. Our numerical and analytical results show that self-organization brings about two of the most universally found properties in complex networks: at the mesoscopic scale, the appearance of a community structure, and, at the macroscopic scale, the existence of a power law in the weight distribution of the network interactions. The fact that these properties show up in two models with quantitatively different mechanisms that follow the same general adaptive principles suggests that our results may be generalized to other systems as well, and they may be behind the origin of these properties in some real systems. We also propose a new measure that provides a ranking of the elements in a network in terms of their relevance for the maintenance of collective dynamics. Specifically, we study the vulnerability of the elements under perturbations or large fluctuations, interpreted as a measure of the impact these external events have on the disruption of collective motion. Our results suggest that the dynamic vulnerability measure depends largely on local properties (our conclusions thus being valid for different topologies) and they show a non-trivial dependence of the vulnerability on the connectivity of the network elements. Finally, we propose a strategy for the imposition of generic goal dynamics on a given network, and we explore its performance in networks with different topologies that support turbulent dynamical regimes. It turns out that heterogeneous networks (and most real networks that have been studied belong in this category) are the most suitable for our strategy for the targeting of desired dynamics, the strategy being very effective even when the knowledge on the network topology is far from accurate. Aside from their theoretical relevance for the understanding of collective phenomena in complex systems, the methods and results here discussed might lead to applications in experimental and technological systems, such as in vitro neuronal systems, the central nervous system (where pathological synchronous activity sometimes occurs), communication systems or power grids.

Estimation of nitrogen budgets for contrasting catchments at the landscape scale.

A comprehensive assessment of nitrogen (N) flows at the landscape scale is fundamental to understand spatial interactions in the N cascade and to inform the development of locally optimised N management strategies. To explore these interactions, complete N budgets were estimated for two contrasting hydrological catchments (dominated by agricultural grassland vs. semi-natural peat-dominated moorland), forming part of an intensively studied landscape in southern Scotland. Local scale atmospheric dispersion modelling and detailed farm and field inventories provided high resolution estimations of input fluxes. Direct agricultural inputs (i.e. grazing excreta, N2 fixation, organic and synthetic fertiliser) accounted for most of the catchment N inputs, representing 82% in the grassland and 62% in the moorland catchment, while atmospheric deposition made a significant contribution, particularly in the moorland catchment, contributing 38% of the N inputs. The estimated catchment N budgets highlighted areas of key uncertainty, particularly N2 exchange and stream N export. The resulting N balances suggest that the study catchments have a limited capacity to store N within soils, vegetation and groundwater. The "catchment N retention", i.e. the amount of N which is either stored within the catchment or lost through atmospheric emissions, was estimated to be 13% of the net anthropogenic input in the moorland and 61% in the grassland catchment. These values contrast with regional scale estimates: Catchment retentions of net anthropogenic input estimated within Europe at the regional scale range from 50% to 90%, with an average of 82% (Billen et al., 2011). This study emphasises the need for detailed budget analyses to identify the N status of European landscapes.

Bayesian scene analysis for multi-camera 3D tracking and camera positioning

Los sistemas de seguimiento mono-cámara han demostrado su notable capacidad para el análisis de trajectorias de objectos móviles y para monitorización de escenas de interés; sin embargo, tanto su robustez como sus posibilidades en cuanto a comprensión semántica de la escena están fuertemente limitadas por su naturaleza local y monocular, lo que los hace insuficientes para aplicaciones realistas de videovigilancia. El objetivo de esta tesis es la extensión de las posibilidades de los sistemas de seguimiento de objetos móviles para lograr un mayor grado de robustez y comprensión de la escena. La extensión propuesta se divide en dos direcciones separadas. La primera puede considerarse local, ya que está orientada a la mejora y enriquecimiento de las posiciones estimadas para los objetos móviles observados directamente por las cámaras del sistema; dicha extensión se logra mediante el desarrollo de un sistema multi-cámara de seguimiento 3D, capaz de proporcionar consistentemente las posiciones 3D de múltiples objetos a partir de las observaciones capturadas por un conjunto de sensores calibrados y con campos de visión solapados. La segunda extensión puede considerarse global, dado que su objetivo consiste en proporcionar un contexto global para relacionar las observaciones locales realizadas por una cámara con una escena de mucho mayor tamaño; para ello se propone un sistema automático de localización de cámaras basado en las trayectorias observadas de varios objetos móviles y en un mapa esquemático de la escena global monitorizada. Ambas líneas de investigación se tratan utilizando, como marco común, técnicas de estimación bayesiana: esta elección está justificada por la versatilidad y flexibilidad proporcionada por dicho marco estadístico, que permite la combinación natural de múltiples fuentes de información sobre los parámetros a estimar, así como un tratamiento riguroso de la incertidumbre asociada a las mismas mediante la inclusión de modelos de observación específicamente diseñados. Además, el marco seleccionado abre grandes posibilidades operacionales, puesto que permite la creación de diferentes métodos numéricos adaptados a las necesidades y características específicas de distintos problemas tratados. El sistema de seguimiento 3D con múltiples cámaras propuesto está específicamente diseñado para permitir descripciones esquemáticas de las medidas realizadas individualmente por cada una de las cámaras del sistema: esta elección de diseño, por tanto, no asume ningún algoritmo específico de detección o seguimiento 2D en ninguno de los sensores de la red, y hace que el sistema propuesto sea aplicable a redes reales de vigilancia con capacidades limitadas tanto en términos de procesamiento como de transmision. La combinación robusta de las observaciones capturadas individualmente por las cámaras, ruidosas, incompletas y probablemente contaminadas por falsas detecciones, se basa en un metodo de asociación bayesiana basado en geometría y color: los resultados de dicha asociación permiten el seguimiento 3D de los objetos de la escena mediante el uso de un filtro de partículas. El sistema de fusión de observaciones propuesto tiene, como principales características, una gran precisión en términos de localización 3D de objetos, y una destacable capacidad de recuperación tras eventuales errores debidos a un número insuficiente de datos de entrada. El sistema automático de localización de cámaras se basa en la observación de múltiples objetos móviles y un mapa esquemático de las áreas transitables del entorno monitorizado para inferir la posición absoluta de dicho sensor. Para este propósito, se propone un novedoso marco bayesiano que combina modelos dinámicos inducidos por el mapa en los objetos móviles presentes en la escena con las trayectorias observadas por la cámara, lo que representa un enfoque nunca utilizado en la literatura existente. El sistema de localización se divide en dos sub-tareas diferenciadas, debido a que cada una de estas tareas requiere del diseño de algoritmos específicos de muestreo para explotar en profundidad las características del marco desarrollado: por un lado, análisis de la ambigüedad del caso específicamente tratado y estimación aproximada de la localización de la cámara, y por otro, refinado de la localización de la cámara. El sistema completo, diseñado y probado para el caso específico de localización de cámaras en entornos de tráfico urbano, podría tener aplicación también en otros entornos y sensores de diferentes modalidades tras ciertas adaptaciones. ABSTRACT Mono-camera tracking systems have proved their capabilities for moving object trajectory analysis and scene monitoring, but their robustness and semantic possibilities are strongly limited by their local and monocular nature and are often insufficient for realistic surveillance applications. This thesis is aimed at extending the possibilities of moving object tracking systems to a higher level of scene understanding. The proposed extension comprises two separate directions. The first one is local, since is aimed at enriching the inferred positions of the moving objects within the area of the monitored scene directly covered by the cameras of the system; this task is achieved through the development of a multi-camera system for robust 3D tracking, able to provide 3D tracking information of multiple simultaneous moving objects from the observations reported by a set of calibrated cameras with semi-overlapping fields of view. The second extension is global, as is aimed at providing local observations performed within the field of view of one camera with a global context relating them to a much larger scene; to this end, an automatic camera positioning system relying only on observed object trajectories and a scene map is designed. The two lines of research in this thesis are addressed using Bayesian estimation as a general unifying framework. Its suitability for these two applications is justified by the flexibility and versatility of that stochastic framework, which allows the combination of multiple sources of information about the parameters to estimate in a natural and elegant way, addressing at the same time the uncertainty associated to those sources through the inclusion of models designed to this end. In addition, it opens multiple possibilities for the creation of different numerical methods for achieving satisfactory and efficient practical solutions to each addressed application. The proposed multi-camera 3D tracking method is specifically designed to work on schematic descriptions of the observations performed by each camera of the system: this choice allows the use of unspecific off-the-shelf 2D detection and/or tracking subsystems running independently at each sensor, and makes the proposal suitable for real surveillance networks with moderate computational and transmission capabilities. The robust combination of such noisy, incomplete and possibly unreliable schematic descriptors relies on a Bayesian association method, based on geometry and color, whose results allow the tracking of the targets in the scene with a particle filter. The main features exhibited by the proposal are, first, a remarkable accuracy in terms of target 3D positioning, and second, a great recovery ability after tracking losses due to insufficient input data. The proposed system for visual-based camera self-positioning uses the observations of moving objects and a schematic map of the passable areas of the environment to infer the absolute sensor position. To this end, a new Bayesian framework combining trajectory observations and map-induced dynamic models for moving objects is designed, which represents an approach to camera positioning never addressed before in the literature. This task is divided into two different sub-tasks, setting ambiguity analysis and approximate position estimation, on the one hand, and position refining, on the other, since they require the design of specific sampling algorithms to correctly exploit the discriminative features of the developed framework. This system, designed for camera positioning and demonstrated in urban traffic environments, can also be applied to different environments and sensors of other modalities after certain required adaptations.

Analysis of advanced European nuclear fuel cycle scenarios including transmutation and economic estimates

Four European fuel cycle scenarios involving transmutation options (in coherence with PATEROS and CPESFR EU projects) have been addressed from a point of view of resources utilization and economic estimates. Scenarios include: (i) the current fleet using Light Water Reactor (LWR) technology and open fuel cycle, (ii) full replacement of the initial fleet with Fast Reactors (FR) burning U?Pu MOX fuel, (iii) closed fuel cycle with Minor Actinide (MA) transmutation in a fraction of the FR fleet, and (iv) closed fuel cycle with MA transmutation in dedicated Accelerator Driven Systems (ADS). All scenarios consider an intermediate period of GEN-III+ LWR deployment and they extend for 200 years, looking for long term equilibrium mass flow achievement. The simulations were made using the TR_EVOL code, capable to assess the management of the nuclear mass streams in the scenario as well as economics for the estimation of the levelized cost of electricity (LCOE) and other costs. Results reveal that all scenarios are feasible according to nuclear resources demand (natural and depleted U, and Pu). Additionally, we have found as expected that the FR scenario reduces considerably the Pu inventory in repositories compared to the reference scenario. The elimination of the LWR MA legacy requires a maximum of 55% fraction (i.e., a peak value of 44 FR units) of the FR fleet dedicated to transmutation (MA in MOX fuel, homogeneous transmutation) or an average of 28 units of ADS plants (i.e., a peak value of 51 ADS units). Regarding the economic analysis, the main usefulness of the provided economic results is for relative comparison of scenarios and breakdown of LCOE contributors rather than provision of absolute values, as technological readiness levels are low for most of the advanced fuel cycle stages. The obtained estimations show an increase of LCOE ? averaged over the whole period ? with respect to the reference open cycle scenario of 20% for Pu management scenario and around 35% for both transmutation scenarios. The main contribution to LCOE is the capital costs of new facilities, quantified between 60% and 69% depending on the scenario. An uncertainty analysis is provided around assumed low and high values of processes and technologies.

El análogo natural de almacenamiento y escape de Co2 de la cuenca de Gañuelas-Mazarrón : implicaciones para el comportamiento y la seguridad de un almacenamiento de Co2 en estaso supercrítico

El aumento de la temperatura media de la Tierra durante el pasado siglo en casi 1 ºC; la subida del nivel medio del mar; la disminución del volumen de hielo y nieve terrestres; la fuerte variabilidad del clima y los episodios climáticos extremos que se vienen sucediendo durante las ultimas décadas; y el aumento de las epidemias y enfermedades infecciosas son solo algunas de las evidencias del cambio climático actual, causado, principalmente, por la acumulación de gases de efecto invernadero en la atmósfera por actividades antropogénicas. La problemática y preocupación creciente surgida a raíz de estos fenómenos, motivo que, en 1997, se adoptara el denominado “Protocolo de Kyoto” (Japón), por el que los países firmantes adoptaron diferentes medidas destinadas a controlar y reducir las emisiones de los citados gases. Entre estas medidas cabe destacar las tecnologías CAC, enfocadas a la captura, transporte y almacenamiento de CO2. En este contexto se aprobó, en octubre de 2008, el Proyecto Singular Estratégico “Tecnologías avanzadas de generación, captura y almacenamiento de CO2” (PSE-120000-2008-6), cofinanciado por el Ministerio de Ciencia e Innovación y el FEDER, el cual abordaba, en su Subproyecto “Almacenamiento Geológico de CO2” (PSS-120000-2008-31), el estudio detallado, entre otros, del Análogo Natural de Almacenamiento y Escape de CO2 de la cuenca de Ganuelas-Mazarrón (Murcia). Es precisamente en el marco de dicho Proyecto en el que se ha realizado este trabajo, cuyo objetivo final ha sido el de predecir el comportamiento y evaluar la seguridad, a corto, medio y largo plazo, de un Almacenamiento Geológico Profundo de CO2 (AGP-CO2), mediante el estudio integral del citado análogo natural. Este estudio ha comprendido: i) la contextualización geológica e hidrogeológica de la cuenca, así como la investigación geofísica de la misma; ii) la toma de muestras de aguas de algunos acuíferos seleccionados con el fin de realizar su estudio hidrogeoquímico e isotópico; iii) la caracterización mineralógica, petrográfica, geoquímica e isotópica de los travertinos precipitados a partir de las aguas de algunos de los sondeos de la cuenca; y iv) la medida y caracterización química e isotópica de los gases libres y disueltos detectados en la cuenca, con especial atención al CO2 y 222Rn. Esta información, desarrollada en capítulos independientes, ha permitido realizar un modelo conceptual de funcionamiento del sistema natural que constituye la cuenca de Ganuelas-Mazarrón, así como establecer las analogías entre este y un AGP-CO2, con posibles escapes naturales y/o antropogénicos. La aplicación de toda esta información ha servido, por un lado, para predecir el comportamiento y evaluar la seguridad, a corto, medio y largo plazo, de un AGP-CO2 y, por otro, proponer una metodología general aplicable al estudio de posibles emplazamientos de AGP-CO2 desde la perspectiva de los reservorios naturales de CO2. Los resultados más importantes indican que la cuenca de Ganuelas-Mazarrón se trata de una cubeta o fosa tectónica delimitada por fallas normales, con importantes saltos verticales, que hunden al substrato rocoso (Complejo Nevado-Filabride), y rellenas, generalmente, por materiales volcánicos-subvolcánicos ácidos. Además, esta cuenca se encuentra rellena por formaciones menos resistivas que son, de muro a techo, las margas miocenas, predominantes y casi exclusivas de la cuenca, y los conglomerados y gravas pliocuaternarias. El acuífero salino profundo y enriquecido en CO2, puesto de manifiesto por la xx exploración geotérmica realizada en dicha cuenca durante la década de los 80 y objeto principal de este estudio, se encuentra a techo de los materiales del Complejo Nevado-Filabride, a una profundidad que podría superar los 800 m, según los datos de la investigación mediante sondeos y geofísica. Por ello, no se descarta la posibilidad de que el CO2 se encuentre en estado supe critico, por lo que la citada cuenca reuniría las características principales de un almacenamiento geológico natural y profundo de CO2, o análogo natural de un AGP-CO2 en un acuífero salino profundo. La sobreexplotación de los acuíferos mas someros de la cuenca, con fines agrícolas, origino, por el descenso de sus niveles piezométricos y de la presión hidrostática, el ascenso de las aguas profundas, salinas y enriquecidas en CO2, las cuales son las responsables de la contaminación de dichos acuíferos. El estudio hidrogeoquímico de las aguas de los acuíferos investigados muestra una gran variedad de hidrofacies, incluso en aquellos de litología similar. La alta salinidad de estas aguas las hace inservibles tanto para el consumo humano como para fines agrícolas. Además, el carácter ligeramente ácido de la mayoría de estas aguas determina que tengan gran capacidad para disolver y transportar, hacia la superficie, elementos pesados y/o tóxicos, entre los que destaca el U, elemento abundante en las rocas volcánicas ácidas de la cuenca, con contenidos de hasta 14 ppm, y en forma de uraninita submicroscópica. El estudio isotópico ha permitido discernir el origen, entre otros, del C del DIC de las aguas (δ13C-DIC), explicándose como una mezcla de dos componentes principales: uno, procedente de la descomposición térmica de las calizas y mármoles del substrato y, otro, de origen edáfico, sin descartar una aportación menor de C de origen mantélico. El estudio de los travertinos que se están formando a la salida de las aguas de algunos sondeos, por la desgasificación rápida de CO2 y el consiguiente aumento de pH, ha permitido destacar este fenómeno, por analogía, como alerta de escapes de CO2 desde un AGP-CO2. El análisis de los gases disueltos y libres, con especial atención al CO2 y al 222Rn asociado, indican que el C del CO2, tanto disuelto como en fase libre, tiene un origen similar al del DIC, confirmándose la menor contribución de CO2 de origen mantélico, dada la relación R/Ra del He existente en estos gases. El 222Rn sería el generado por el decaimiento radiactivo del U, particularmente abundante en las rocas volcánicas de la cuenca, y/o por el 226Ra procedente del U o del existente en los yesos mesinienses de la cuenca. Además, el CO2 actúa como carrier del 222Rn, hecho evidenciado en las anomalías positivas de ambos gases a ~ 1 m de profundidad y relacionadas principalmente con perturbaciones naturales (fallas y contactos) y antropogénicas (sondeos). La signatura isotópica del C a partir del DIC, de los carbonatos (travertinos), y del CO2 disuelto y libre, sugiere que esta señal puede usarse como un excelente trazador de los escapes de CO2 desde un AGPCO2, en el cual se inyectara un CO2 procedente, generalmente, de la combustión de combustibles fósiles, con un δ13C(V-PDB) de ~ -30 ‰. Estos resultados han permitido construir un modelo conceptual de funcionamiento del sistema natural de la cuenca de Ganuelas-Mazarrón como análogo natural de un AGP-CO2, y establecer las relaciones entre ambos. Así, las analogías mas importantes, en cuanto a los elementos del sistema, serian la existencia de: i) un acuífero salino profundo enriquecido en CO2, que seria análoga a la formación almacén de un AGPxxi CO2; ii) una formación sedimentaria margosa que, con una potencia superior a 500 m, se correspondería con la formación sello de un AGP-CO2; y iii) acuíferos mas someros con aguas dulces y aptas para el consumo humano, rocas volcánicas ricas en U y fallas que se encuentran selladas por yesos y/o margas; elementos que también podrían concurrir en un emplazamiento de un AGP-CO2. Por otro lado, los procesos análogos mas importantes identificados serian: i) la inyección ascendente del CO2, que seria análoga a la inyección de CO2 de origen antropogénico, pero este con una signatura isotópica δ13C(V-PDB) de ~ -30 ‰; ii) la disolución de CO2 y 222Rn en las aguas del acuífero profundo, lo que seria análogo a la disolución de dichos gases en la formación almacén de un AGP-CO2; iii) la contaminación de los acuíferos mas someros por el ascenso de las aguas sobresaturadas en CO2, proceso que seria análogo a la contaminación que se produciría en los acuíferos existentes por encima de un AGP-CO2, siempre que este se perturbara natural (reactivación de fallas) o artificialmente (sondeos); iv) la desgasificación (CO2 y gases asociados, entre los que destaca el 222Rn) del acuífero salino profundo a través de sondeos, proceso análogo al que pudiera ocurrir en un AGP-CO2 perturbado; y v) la formación rápida de travertinos, proceso análogo indicativo de que el AGP-CO2 ha perdido su estanqueidad. La identificación de las analogías más importantes ha permitido, además, analizar y evaluar, de manera aproximada, el comportamiento y la seguridad, a corto, medio y largo plazo, de un AGP-CO2 emplazado en un contexto geológico similar al sistema natural estudiado. Para ello se ha seguido la metodología basada en el análisis e identificación de los FEPs (Features, Events and Processes), los cuales se han combinado entre sí para generar y analizar diferentes escenarios de evolución del sistema (scenario analysis). Estos escenarios de evolución identificados en el sistema natural perturbado, relacionados con la perforación de sondeos, sobreexplotación de acuíferos, precipitación rápida de travertinos, etc., serian análogos a los que podrían ocurrir en un AGP-CO2 que también fuera perturbado antropogénicamente, por lo que resulta totalmente necesario evitar la perturbación artificial de la formación sello del AGPCO2. Por último, con toda la información obtenida se ha propuesto una metodología de estudio que pueda aplicarse al estudio de posibles emplazamientos de un AGP-CO2 desde la perspectiva de los reservorios naturales de CO2, sean estancos o no. Esta metodología comprende varias fases de estudio, que comprendería la caracterización geológico-estructural del sitio y de sus componentes (agua, roca y gases), la identificación de las analogías entre un sistema natural de almacenamiento de CO2 y un modelo conceptual de un AGP-CO2, y el establecimiento de las implicaciones para el comportamiento y la seguridad de un AGP-CO2. ABSTRACT The accumulation of the anthropogenic greenhouse gases in the atmosphere is the main responsible for: i) the increase in the average temperature of the Earth over the past century by almost 1 °C; ii) the rise in the mean sea level; iii) the drop of the ice volume and terrestrial snow; iv) the strong climate variability and extreme weather events that have been happening over the last decades; and v) the spread of epidemics and infectious diseases. All of these events are just some of the evidence of current climate change. The problems and growing concern related to these phenomena, prompted the adoption of the so-called "Kyoto Protocol" (Japan) in 1997, in which the signatory countries established different measurements to control and reduce the emissions of the greenhouse gases. These measurements include the CCS technologies, focused on the capture, transport and storage of CO2. Within this context, it was approved, in October 2008, the Strategic Singular Project "Tecnologías avanzadas de generación, captura y almacenamiento de CO2" (PSE-120000-2008-6), supported by the Ministry of Science and Innovation and the FEDER funds. This Project, by means of the Subproject "Geological Storage of CO2" (PSS- 120000-2008-31), was focused on the detailed study of the Natural Analogue of CO2 Storage and Leakage located in the Ganuelas-Mazarron Tertiary basin (Murcia), among other Spanish Natural Analogues. This research work has been performed in the framework of this Subproject, being its final objective to predict the behaviour and evaluate the safety, at short, medium and long-term, of a CO2 Deep Geological Storage (CO2-DGS) by means of a comprehensive study of the abovementioned Natural Analogue. This study comprises: i) the geological and hydrogeological context of the basin and its geophysical research; ii) the water sampling of the selected aquifers to establish their hydrogeochemical and isotopic features; iii) the mineralogical, petrographic, geochemical and isotopic characterisation of the travertines formed from upwelling groundwater of several hydrogeological and geothermal wells; and iv) the measurement of the free and dissolved gases detected in the basin, as well as their chemical and isotopic characterisation, mainly regarding CO2 and 222Rn. This information, summarised in separate chapters in the text, has enabled to build a conceptual model of the studied natural system and to establish the analogies between both the studied natural system and a CO2-DGS, with possible natural and/or anthropogenic escapes. All this information has served, firstly, to predict the behaviour and to evaluate the safety, at short, medium and long-term, of a CO2-DGS and, secondly, to propose a general methodology to study suitable sites for a CO2-DGS, taking into account the lessons learned from this CO2 natural reservoir. The main results indicate that the Ganuelas-Mazarron basin is a graben bounded by normal faults with significant vertical movements, which move down the metamorphic substrate (Nevado-Filabride Complex), and filled with acid volcanic-subvolcanic rocks. Furthermore, this basin is filled with two sedimentary formations: i) the Miocene marls, which are predominant and almost exclusive in the basin; xxiv and ii) the Plio-Quaternary conglomerates and gravels. A deep saline CO2-rich aquifer was evidenced in this basin as a result of the geothermal exploration wells performed during the 80s, located just at the top of the Nevado-Filabride Complex and at a depth that could exceed 800 m, according to the geophysical exploration performed. This saline CO2-rich aquifer is precisely the main object of this study. Therefore, it is not discarded the possibility that the CO2 in this aquifer be in supercritical state. Consequently, the aforementioned basin gathers the main characteristics of a natural and deep CO2 geological storage, or natural analogue of a CO2-DGS in a deep saline aquifer. The overexploitation of the shallow aquifers in this basin for agriculture purposes caused the drop of the groundwater levels and hydrostatic pressures, and, as a result, the ascent of the deep saline and CO2-rich groundwater, which is the responsible for the contamination of the shallow and fresh aquifers. The hydrogeochemical features of groundwater from the investigated aquifers show the presence of very different hydrofacies, even in those with similar lithology. The high salinity of this groundwater prevents the human and agricultural uses. In addition, the slightly acidic character of most of these waters determines their capacity to dissolve and transport towards the surface heavy and/or toxic elements, among which U is highlighted. This element is abundant in the acidic volcanic rocks of the basin, with concentrations up to 14 ppm, mainly as sub-microscopic uraninite crystals. The isotopic study of this groundwater, particularly the isotopic signature of C from DIC (δ13C-DIC), suggests that dissolved C can be explained considering a mixture of C from two main different sources: i) from the thermal decomposition of limestones and marbles forming the substrate; and ii) from edaphic origin. However, a minor contribution of C from mantle degassing cannot be discarded. The study of travertines being formed from upwelling groundwater of several hydrogeological and geothermal wells, as a result of the fast CO2 degassing and the pH increase, has allowed highlighting this phenomenon, by analogy, as an alert for the CO2 leakages from a CO2-DGS. The analysis of the dissolved and free gases, with special attention to CO2 and 222Rn, indicates that the C from the dissolved and free CO2 has a similar origin to that of the DIC. The R/Ra ratio of He corroborates the minor contribution of CO2 from the mantle degassing. Furthermore, 222Rn is generated by the radioactive decay of U, particularly abundant in the volcanic rocks of the basin, and/or by 226Ra from the U or from the Messinian gypsum in the basin. Moreover, CO2 acts as a carrier of the 222Rn, a fact evidenced by the positive anomalies of both gases at ~ 1 m depth and mainly related to natural (faults and contacts) and anthropogenic (wells) perturbations. The isotopic signature of C from DIC, carbonates (travertines), and dissolved and free CO2, suggests that this parameter can be used as an excellent tracer of CO2 escapes from a CO2-DGS, in which CO2 usually from the combustion of fossil fuels, with δ13C(V-PDB) of ~ -30 ‰, will be injected. All of these results have allowed to build a conceptual model of the behaviour of the natural system studied as a natural analogue of a CO2-DGS, as well as to establish the relationships between both natural xxv and artificial systems. Thus, the most important analogies, regarding the elements of the system, would be the presence of: i) a deep saline CO2-rich aquifer, which would be analogous to the storage formation of a CO2-DGS; ii) a marly sedimentary formation with a thickness greater than 500 m, which would correspond to the sealing formation of a CO2-DGS; and iii) shallow aquifers with fresh waters suitable for human consumption, U-rich volcanic rocks, and faults that are sealed by gypsums and/or marls; geological elements that could also be present in a CO2-DGS. On the other hand, the most important analogous processes identified are: i) the upward injection of CO2, which would be analogous to the downward injection of the anthropogenic CO2, this last with a δ13C(V-PDB) of ~ -30 ‰; ii) the dissolution of CO2 and 222Rn in groundwater of the deep aquifer, which would be analogous to the dissolution of these gases in the storage formation of a CO2-DGS; iii) the contamination of the shallow aquifers by the uprising of CO2-oversaturated groundwater, an analogous process to the contamination that would occur in shallow aquifers located above a CO2-DGS, whenever it was naturally (reactivation of faults) or artificially (wells) perturbed; iv) the degassing (CO2 and associated gases, among which 222Rn is remarkable) of the deep saline aquifer through wells, process which could be similar in a perturbed CO2- DGS; v) the rapid formation of travertines, indicating that the CO2-DGS has lost its seal capacity. The identification of the most important analogies has also allowed analysing and evaluating, approximately, the behaviour and safety in the short, medium and long term, of a CO2-DGS hosted in a similar geological context of the natural system studied. For that, it has been followed the methodology based on the analysis and identification of FEPs (Features, Events and Processes) that have been combined together in order to generate and analyse different scenarios of the system evolution (scenario analysis). These identified scenarios in the perturbed natural system, related to boreholes, overexploitation of aquifers, rapid precipitation of travertines, etc., would be similar to those that might occur in a CO2-DGS anthropogenically perturbed, so that it is absolutely necessary to avoid the artificial perturbation of the seal formation of a CO2-DGS. Finally, a useful methodology for the study of possible sites for a CO2-DGS is suggested based on the information obtained from this investigation, taking into account the lessons learned from this CO2 natural reservoir. This methodology comprises several phases of study, including the geological and structural characterisation of the site and its components (water, rock and gases), the identification of the analogies between a CO2 storage natural system and a conceptual model of a CO2-DGS, and the implications regarding the behaviour and safety of a CO2-DGS.

Expresión de la resistencia en plantas de tomate a nematodos formadores de nódulos (Meloidogyne javanica)

La resistencia genética mediada por los genes R es uno de los sistemas de defensa de las plantas frente a patógenos y se activa una vez que los patógenos han superado la defensa basal que otorgan la cutícula y pared celular. Los mecanismos de resistencia genética se inician a su vez, por el reconocimiento de productos derivados de genes de avirulencia de los patógenos (avr) por parte de las proteínas R. Tanto la respuesta de defensa basal como la respuesta de defensa por genes R están influenciadas por patrones de regulación hormonal, que incluye a las principales hormonas vegetales ácido salicílico (SA), ácido jasmónico (JA) y etileno (ET). En tomate (Solanum lycopersicum) uno de los genes R es el gen MiG1, que confiere resistencia a nematodos formadores de nódulos (Meloidogyne javanica, M. incognita y M. arenaria). Uno de los eventos más importantes que caracterizan a la respuesta de resistencia es la reacción hipersensible (HR), que está mediada por la activación temprana de una serie de sistemas enzimáticos, entre los que destaca el de las peroxidasas (PRXs) Clase III. Su función es importante tanto para limitar el establecimiento y expansión del nematodo, al generar ambientes altamente tóxicos por su contribución en la producción masiva de ROS, como por su implicación en la síntesis y depósito de lignina generando barreras estructurales en el sitio de infección. Además de estos mecanismos de defensa asociados a la resistencia constitutiva, las plantas pueden desarrollar resistencia sistémica adquirida (SAR) que en la naturaleza ocurre, en ocasiones, en una fase posterior a que la planta haya sufrido el ataque de un patógeno. Así mismo hay diferentes productos de origen químico como el benzotiadiazol o BTH (ácido S-metil benzol-(1,2,3)-tiadiozole-7-carbónico ester) que pueden generar esta misma respuesta SAR. Como resultado, la planta adquiere resistencia sistémica frente a nuevos ataques de patógenos. En este contexto, el presente trabajo aborda en primer lugar el análisis comparativo, mediante microarrays de oligonucleótidos, de los transcriptomas de los sistemas radicales de plantas de tomate de 8 semanas de edad de dos variedades, una portadora del gen de resistencia MiG1 (Motelle) y otra carente del mismo y, por tanto, susceptible (Moneymaker), antes y después de la infección por M. javanica. Previo a la infección se observó que la expresión de un gran número de transcritos era más acusada en la variedad resistente que en la susceptible, entre ellos el propio gen MiG1 o los genes PrG1 (o P4), LEJA1 y ER24, lo que indica que, en ausencia de infección, las rutas hormonales del SA, JA y ET están más activas en la raíz de la variedad resistente. Por el contrario, un número mucho menor de transcritos presentaban su expresión más reducida en Motelle que en Moneymaker, destacando un gen de señalización para sintetizar la hormona giberelina (GA). La infección por M. javanica causa importantes cambios transcripcionales en todo el sistema radical que modifican sustancialmente las diferencias basales entre plantas Motelle y Moneymaker, incluida la sobreexpresión en la variedad resistente de los transcritos de MiG1, que se reduce parcialmente, mientras que las rutas hormonales del SA y el JA continuan más activas que en la susceptible (evidente por los genes PrG1 y LEJA1). Además, los cambios asociados a la infección del nematodo se evidencian por las grandes diferencias entre los dos tiempos post-infección considerados, de tal forma que en la fase temprana (2 dpi) de la interacción compatible predomina la sobreexpresión de genes de pared celular y en la tardía (12 dpi) los relacionados con el ARN. En el análisis de la interacción incompatible, aunque también hay muchas diferencias entre ambas fases, hay que destacar la expresión diferencial común de los genes loxA y mcpi (sobrexpresados) y del gen loxD (reprimido) por su implicación en defensa en otras interacciones planta-patógeno. Cabe destacar que entre las interacciones compatible e incompatible hubo muy pocos genes en común. En la etapa temprana de la interacción compatible destacó la activación de genes de pared celular y la represión de la señalización; en cambio, en la interacción incompatible hubo proteínas principalmente implicadas en defensa. A los 12 días, en la interacción compatible los genes relacionados con el ARN y la pared celular se sobreexpresaban principalmente, y se reprimían los de proteínas y transporte, mientras que en la incompatible se sobreexpresaron los relacionados con el estrés, el metabolismo secundario y el de hormonas y se reprimieron los de ARN, señalización, metabolismo de hormonas y proteínas. Por otra parte, la técnica de silenciamiento génico VIGS reveló que el gen TGA 1a está implicado en la resistencia mediada por el gen MiG1a M. javanica. Así mismo se evaluó el transcriptoma de todo el sistema radical de la variedad susceptible tras la aplicación del inductor BTH, y se comparó con el transcriptoma de la resistente. Los resultados obtenidos revelan que el tratamiento con BTH en hojas de Moneymaker ejerce notables cambios transcripcionales en la raíz; entre otros, la activación de factores de transcripción Myb (THM16 y THM 27) y del gen ACC oxidasa. Las respuestas inducidas por el BTH parecen ser de corta duración ya que no hubo transcritos diferenciales comunes a las dos fases temporales de la infección comparadas (2 y 12 dpi). El transcriptoma de Moneymaker tratada con BTH resultó ser muy diferente al de la variedad resistente Motelle, ambas sin infectar, destacando la mayor expresión en el primero del gen LeEXP2, una expansina relacionada con defensa frente a nematodos. Las respuestas inducidas por los nematodos en Moneymaker-BTH también fueron muy distintas a las observadas previamente en la interacción incompatible mediada por MiG1, pues sólo se detectaron 2 genes sobreexpresados comunes a ambos eventos. Finalmente, se abordó el estudio de la expresión diferencial de genes que codifican PRXs y su relación con la resistencia en la interacción tomate/M. javanica. Para ello, se realizó en primer lugar el estudio del análisis del transcriptoma de tomate de la interacción compatible, obtenido en un estudio previo a partir de tejido radical infectado en distintos tiempos de infección. Se han identificado 16 unigenes de PRXs con expresión diferencial de los cuales 15 se relacionan por primera vez con la respuesta a la infección de nematodos. La mayoría de los genes de PRXs identificados, 11, aparecen fuertemente reprimidos en el sitio de alimentación, en las células gigantes (CG). Dada la implicación directa de las PRXs en la activación del mecanismo de producción de ROS, la supresión de la expresión génica local de genes de PRXs en el sitio de establecimiento y alimentación pone de manifiesto la capacidad del nematodo para modular y superar la respuesta de defensa de la planta de tomate en la interacción compatible. Posteriormente, de estos genes identificados se han elegido 4: SGN-U143455, SGN-U143841 y SGN-U144042 reprimidos en el sitio de infección y SGN-U144671 inducido, cuyos cambios de expresión se han determinado mediante análisis por qRT-PCR y de hibridación in situ en dos tiempos de infección (2 dpi y 4 dpi) y en distintos tejidos radicales de tomate resistente y susceptible. Los patrones de expresión obtenidos demuestran que en la interacción incompatible la transcripción global de los 4 genes estudiados se dispara en la etapa más temprana en el sitio de infección, detectándose la localización in situ de transcritos en el citoplasma de las células corticales de la zona meristemática afectadas por el nematodo. A 4 dpi se observó que los niveles de expresión en el sitio de infección cambian de tendencia y los genes SGN-U144671 y SGN-U144042 se reprimen significativamente. Los diferentes perfiles de expresión de los genes PRXs en los dos tiempos de infección sugieren que su inducción en las primeras 48 horas es crucial para la respuesta de defensa relacionada con la resistencia frente a la invasión del nematodo. Por último, al analizar el tejido radical sistémico, se detectó una inducción significativa de la expresión en la fase más tardía de la infección del gen SGN-U144042 en el genotipo susceptible y del SGN-U143841 en ambos genotipos. En este estudio se describe por primera vez la inducción de la expresión sistémica de genes de PRXs en tomate durante la interacción compatible e incompatible con M. javanica lo que sugiere su posible implicación funcional en la respuesta de defensa SAR activada por la infección previa del nematodo. ABSTRACT Plants defend themselves from pathogens by constitutive and/or induced defenses. A common type of induced defense involves plant resistance genes (R), which are normally activated in response to attack by specific pathogen species. Typically, a specific plant R protein recognizes a specific pathogen avirulence (avr) compound. This initiates a complex biochemical cascade inside the plant that results in synthesis of antipathogen compounds. This response can involve chemical signaling, transcription, translation, enzymes and metabolism, and numerous plant hormones such as salicylic acid (SA), jasmonates (JA) and ethylene (ET). Induced plant defense can also activate Class III peroxidases (PRXs), which produce reactive oxygen species (ROS), regulate extracellular H2O2, and play additional roles in plant defense. R-gene activation and the resulting induced defense often remain localized in the specific tissues invaded by the plant pathogen. In other cases, the plant responds by signaling the entire plant to produce defense compounds (systemic induction). Plant defense can also be induced by the exogenous application of natural or synthetic elicitors, such as benzol-(1,2,3)-thiadiazole-7-carbothionic acid. There is much current scientific interest in R-genes and elicitors, because they might be manipulated to increase agricultural yield. Scientists also are interested in systemic induction, because this allows the entire plant to be defended. In this context, one of the aims of this investigation was the transcriptoma analysis of the root systems of two varieties of tomato, the resistant variety (Motelle) that carrier MiG1 and the susceptible (Moneymaker) without MiG1, before and after infection with M. javanica. The overexpression was more pronounced in the transcriptoma of the resistant variety compared with susceptible, before infection, including the MiG1 gene, PrG1 (or P4) genes, LEJA1 and ER24, indicating that hormone SA, JA and ET are active in the resistant variety. Moreover, GA hormone presents an opposite behavior. M. javanica infection causes significant transcriptional changes in both compatible (Moneymaker-M. javanica) and incompatible (Motelle-M. javanica) interaction. In the incompatible transcriptome root system, was notably reduced the expression of the MiG1 gene, and a continuity in the expression of the hormonal pathways of SA and JA. In other hand, transcriptional profile changes during compatible interaction were associated with nematode infection. The large differences between the two times point infection considered (2 dpi and 12 dpi) indicates an overexpression of cell wall related genes in the first phase, and conversely an overexpression of RNA genes in the late phase. Transcriptoma analysis of incompatible interaction, although there were differences between the two phases, should be highlighted the common differential gene expression: loxA and mcpi (overexpressed) and loxD gene (suppressed), as they are involved in defenses in other plant-pathogen interactions. The VIGS tool has provided evidence that TGA 1a is involved in MiG1 mediated resistance to M. javanica. Likewise, the systemic application of BTH was assessed and compared with susceptible and resistant variety. Root system transcriptoma of BTH treatment on leaves showed the activation of Myb transcription factors (THM16 and THM27), the ACC oxidase gene. and the LeEXP2 gene, encoding for an expansin enzyme, related with defense against nematodes. The activation appears to be reduced by subsequent infection and establishment of nematodes. To assist in elucidate the role of tomato PRXs in plant defence against M. javanica, the transcriptome obtained previously from isolated giant cells (GC) and galls at 3 and 7 dpi from the compatible interaction was analysed. A total of 18 different probes corresponding to 16 PRX encoding genes were differentially expressed in infection site compared to the control uninfected root tissues. Most part of them (11) was down-regulated. These results yielded a first insight on 15 of the PRX genes responding to tomato–Meloidogyne interaction and confirm that repression of PRX genes might be crucial for feeding site formation at the initial stages of infection. To study the involvement of PRX genes in resistance response, four genes have been selected: SGN-U143455, SGN-U143841 and SGN-U144042 consistently down-regulated and SGN-U144671 consistently up-regulated at infection site in compatible interaction. The expression changes were determined by qRT-PCR and in situ location at 2 dpi and 4 dpi, and in different root tissues of resistant and susceptible plants. Early upon infection (2 dpi), the transcripts levels of the four genes were strongly increased in infected tissue of resistant genotype. In situ hybridization showed transcript accumulation of them in meristem cortical cells, where the nematode made injury. The results obtained provide strong evidence that early induction of PRX genes is important for defence response of the resistance against nematode invasion. Moreover, the induction patterns of SGN-U144042 gene observed at 4 dpi in distal noninfected root tissue into the susceptible genotype and of SGN-U143841 gene in both genotypes suggest a potential involvement of PRX in the systemic defence response.

Computer simulation of the interplay between fractal structures and surrounding heterogeneous multifractal distributions. Applications

In a large number of physical, biological and environmental processes interfaces with high irregular geometry appear separating media (phases) in which the heterogeneity of constituents is present. In this work the quantification of the interplay between irregular structures and surrounding heterogeneous distributions in the plane is made For a geometric set image and a mass distribution (measure) image supported in image, being image, the mass image gives account of the interplay between the geometric structure and the surrounding distribution. A computation method is developed for the estimation and corresponding scaling analysis of image, being image a fractal plane set of Minkowski dimension image and image a multifractal measure produced by random multiplicative cascades. The method is applied to natural and mathematical fractal structures in order to study the influence of both, the irregularity of the geometric structure and the heterogeneity of the distribution, in the scaling of image. Applications to the analysis and modeling of interplay of phases in environmental scenarios are given.

Characterization of Cavities Using the GPR, LIDAR and GNSS Techniques

The study of the many types of natural and manmade cavities in different parts of the world is important to the fields of geology, geophysics, engineering, architectures, agriculture, heritages and landscape. Ground-penetrating radar (GPR) is a noninvasive geodetection and geolocation technique suitable for accurately determining buried structures. This technique requires knowing the propagation velocity of electromagnetic waves (EM velocity) in the medium. We propose a method for calibrating the EM velocity using the integration of laser imaging detection and ranging (LIDAR) and GPR techniques using the Global Navigation Satellite System (GNSS) as support for geolocation. Once the EM velocity is known and the GPR profiles have been properly processed and migrated, they will also show the hidden cavities and the old hidden structures from the cellar. In this article, we present a complete study of the joint use of the GPR, LIDAR and GNSS techniques in the characterization of cavities. We apply this methodology to study underground cavities in a group of wine cellars located in Atauta (Soria, Spain). The results serve to identify construction elements that form the cavity and group of cavities or cellars. The described methodology could be applied to other shallow underground structures with surface connection, where LIDAR and GPR profiles could be joined, as, for example, in archaeological cavities, sewerage systems, drainpipes, etc.

Linking land cover changes in the subalpine and montane belts to changes in a torrential river.

Channel cbanges are the consequence of cbanges in sediment yield from the slopes and in the connectivity between slopes and channels bccause of distinct land use and climate inJpacts. In Ibis study, we investigated the characteristics and evolution of a short reach in the headwater of the !juez River, central-soutbem Pyrenees. Assessment of a series of sedimentar)' and geomorphic structures confirtned major cbanges to the valley boUom, mainly related to changes in the intensity of human activity. 'The oldest sedimentar)' structure is a terrace leve! located 3 10 4 m above the current alluvial plain. General deforestation, overgrazing and recwring tires in the montane belt ( 1100-1600 m a.sJ.) have led 10 increased soil erosioo and connectivity, and to tbe triggering of debris llows thal have been deposited on the fluvial tmace. Woody fragments from within the debris llows were dated using acceleraror mass spectrOmetry '"e radiocaroon tcchniques (AMS), yielding ages between 1 00 and 115 cal years BP, whicb coincides with tbe period of maximum deforestalion and human density in the Pyrenees. Depopulation and fannland abaodonment since tbe beginning of tbe 2001 oenrury has resulled in generalliJcod natural and artificial reforestation, a shrinkage of the eroded arcas aod a decline in connectivi¡y bdween slopes and the channel. 1be rnost impor1an1 consequence has been cbannel incision and oarrowing, and the development of a sedimed annour !ayer. Active sedimenl b8llSpOI1 is continui.Qg, although there has been a decrease in sed.iment yield from the slopes. Copyright O 2014 John Wiley & Soos, Ltd.

Bayesian scene analysis for multi-camera 3D tracking and camera positioning

Los sistemas de seguimiento mono-cámara han demostrado su notable capacidad para el análisis de trajectorias de objectos móviles y para monitorización de escenas de interés; sin embargo, tanto su robustez como sus posibilidades en cuanto a comprensión semántica de la escena están fuertemente limitadas por su naturaleza local y monocular, lo que los hace insuficientes para aplicaciones realistas de videovigilancia. El objetivo de esta tesis es la extensión de las posibilidades de los sistemas de seguimiento de objetos móviles para lograr un mayor grado de robustez y comprensión de la escena. La extensión propuesta se divide en dos direcciones separadas. La primera puede considerarse local, ya que está orientada a la mejora y enriquecimiento de las posiciones estimadas para los objetos móviles observados directamente por las cámaras del sistema; dicha extensión se logra mediante el desarrollo de un sistema multi-cámara de seguimiento 3D, capaz de proporcionar consistentemente las posiciones 3D de múltiples objetos a partir de las observaciones capturadas por un conjunto de sensores calibrados y con campos de visión solapados. La segunda extensión puede considerarse global, dado que su objetivo consiste en proporcionar un contexto global para relacionar las observaciones locales realizadas por una cámara con una escena de mucho mayor tamaño; para ello se propone un sistema automático de localización de cámaras basado en las trayectorias observadas de varios objetos móviles y en un mapa esquemático de la escena global monitorizada. Ambas líneas de investigación se tratan utilizando, como marco común, técnicas de estimación bayesiana: esta elección está justificada por la versatilidad y flexibilidad proporcionada por dicho marco estadístico, que permite la combinación natural de múltiples fuentes de información sobre los parámetros a estimar, así como un tratamiento riguroso de la incertidumbre asociada a las mismas mediante la inclusión de modelos de observación específicamente diseñados. Además, el marco seleccionado abre grandes posibilidades operacionales, puesto que permite la creación de diferentes métodos numéricos adaptados a las necesidades y características específicas de distintos problemas tratados. El sistema de seguimiento 3D con múltiples cámaras propuesto está específicamente diseñado para permitir descripciones esquemáticas de las medidas realizadas individualmente por cada una de las cámaras del sistema: esta elección de diseño, por tanto, no asume ningún algoritmo específico de detección o seguimiento 2D en ninguno de los sensores de la red, y hace que el sistema propuesto sea aplicable a redes reales de vigilancia con capacidades limitadas tanto en términos de procesamiento como de transmision. La combinación robusta de las observaciones capturadas individualmente por las cámaras, ruidosas, incompletas y probablemente contaminadas por falsas detecciones, se basa en un metodo de asociación bayesiana basado en geometría y color: los resultados de dicha asociación permiten el seguimiento 3D de los objetos de la escena mediante el uso de un filtro de partículas. El sistema de fusión de observaciones propuesto tiene, como principales características, una gran precisión en términos de localización 3D de objetos, y una destacable capacidad de recuperación tras eventuales errores debidos a un número insuficiente de datos de entrada. El sistema automático de localización de cámaras se basa en la observación de múltiples objetos móviles y un mapa esquemático de las áreas transitables del entorno monitorizado para inferir la posición absoluta de dicho sensor. Para este propósito, se propone un novedoso marco bayesiano que combina modelos dinámicos inducidos por el mapa en los objetos móviles presentes en la escena con las trayectorias observadas por la cámara, lo que representa un enfoque nunca utilizado en la literatura existente. El sistema de localización se divide en dos sub-tareas diferenciadas, debido a que cada una de estas tareas requiere del diseño de algoritmos específicos de muestreo para explotar en profundidad las características del marco desarrollado: por un lado, análisis de la ambigüedad del caso específicamente tratado y estimación aproximada de la localización de la cámara, y por otro, refinado de la localización de la cámara. El sistema completo, diseñado y probado para el caso específico de localización de cámaras en entornos de tráfico urbano, podría tener aplicación también en otros entornos y sensores de diferentes modalidades tras ciertas adaptaciones. ABSTRACT Mono-camera tracking systems have proved their capabilities for moving object trajectory analysis and scene monitoring, but their robustness and semantic possibilities are strongly limited by their local and monocular nature and are often insufficient for realistic surveillance applications. This thesis is aimed at extending the possibilities of moving object tracking systems to a higher level of scene understanding. The proposed extension comprises two separate directions. The first one is local, since is aimed at enriching the inferred positions of the moving objects within the area of the monitored scene directly covered by the cameras of the system; this task is achieved through the development of a multi-camera system for robust 3D tracking, able to provide 3D tracking information of multiple simultaneous moving objects from the observations reported by a set of calibrated cameras with semi-overlapping fields of view. The second extension is global, as is aimed at providing local observations performed within the field of view of one camera with a global context relating them to a much larger scene; to this end, an automatic camera positioning system relying only on observed object trajectories and a scene map is designed. The two lines of research in this thesis are addressed using Bayesian estimation as a general unifying framework. Its suitability for these two applications is justified by the flexibility and versatility of that stochastic framework, which allows the combination of multiple sources of information about the parameters to estimate in a natural and elegant way, addressing at the same time the uncertainty associated to those sources through the inclusion of models designed to this end. In addition, it opens multiple possibilities for the creation of different numerical methods for achieving satisfactory and efficient practical solutions to each addressed application. The proposed multi-camera 3D tracking method is specifically designed to work on schematic descriptions of the observations performed by each camera of the system: this choice allows the use of unspecific off-the-shelf 2D detection and/or tracking subsystems running independently at each sensor, and makes the proposal suitable for real surveillance networks with moderate computational and transmission capabilities. The robust combination of such noisy, incomplete and possibly unreliable schematic descriptors relies on a Bayesian association method, based on geometry and color, whose results allow the tracking of the targets in the scene with a particle filter. The main features exhibited by the proposal are, first, a remarkable accuracy in terms of target 3D positioning, and second, a great recovery ability after tracking losses due to insufficient input data. The proposed system for visual-based camera self-positioning uses the observations of moving objects and a schematic map of the passable areas of the environment to infer the absolute sensor position. To this end, a new Bayesian framework combining trajectory observations and map-induced dynamic models for moving objects is designed, which represents an approach to camera positioning never addressed before in the literature. This task is divided into two different sub-tasks, setting ambiguity analysis and approximate position estimation, on the one hand, and position refining, on the other, since they require the design of specific sampling algorithms to correctly exploit the discriminative features of the developed framework. This system, designed for camera positioning and demonstrated in urban traffic environments, can also be applied to different environments and sensors of other modalities after certain required adaptations.