Development of Janus hydrogel microcapsules as novel biomaterials-stem cells construct for 3D co-culture applications

Co-cultures of two or more cell types and biodegradable biomaterials of natural origin have been successfully combined to recreate tissue microenvironments. Segregated co-cultures are preferred over conventional mixed ones in order to better control the degree of homotypic and heterotypic interactions. Hydrogel-based systems in particular, have gained much attention to mimic tissue-specific microenvironments and they can be microengineered by innovative bottom-up approaches such as microfluidics. In this study, we developed bi-compartmentalized (Janus) hydrogel microcapsules of methacrylated hyaluronic acid (MeHA)/methacrylated-chitosan (MeCht) blended with marine-origin collagen by droplet-based microfluidics co-flow. Human adipose stem cells (hASCs) and microvascular endothelial cells (hMVECs) were co-encapsulated to create platforms of study relevant for vascularized bone tissue engineering. A specially designed Janus-droplet generator chip was used to fabricate the microcapsules (<250â μm units) and Janus-gradient co-cultures of hASCs: hMVECs were generated in various ratios (90:10; 75:25; 50:50; 25:75; 10:90), through an automated microfluidic flow controller (Elveflow microfluidics system). Such monodisperse 3D co-culture systems were optimized regarding cell number and culture media specific for concomitant maintenance of both phenotypes to establish effective cell-cell (homotypic and heterotypic) and cell-materials interactions. Cellular parameters such as viability, matrix deposition, mineralization and hMVECs re-organization in tube-like structures, were enhanced by blending MeHA/MeCht with marine-origin collagen and increasing hASCs: hMVECs co-culture gradient had significant impact on it. Such Janus hybrid hydrogel microcapsules can be used as a platform to investigate biomaterials interactions with distinct combined cell populations.

Biomimetic superhydrophobic surfaces patterned with wettable spots as implantable chips for in vivo high-content 3D biomaterials response assessment

"Tissue engineering: part A", vol. 21, suppl. 1 (2015)

Desenvolvimento de ferramenta vocacionada para o dimensionamento de estruturas metálicas de acordo com a NP EN 1993-1-1

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Civil

O género na construção de personagens 3D: do binário ao fluído

Relatório de estágio de mestrado em Média Interativos

Manipulador Robótico

El uso de robots industriales junto con los sistemas de diseño asistidos por computadora (CAD), y los sistemas de fabricación asistidos por computadora (CAM), son la última tendencia en automatización de los procesos de fabricación. Aunque el crecimiento del mercado de la industria Robótica ha sido lento en comparación con los primeros años de la década de los 80´s, de acuerdo a algunas predicciones, la industria de la robótica está en su infancia. Ya sea que éstas predicciones se realicen completamente, o no, es claro que la industria robótica, en una forma o en otra, permanecerá. En la actualidad el uso de los robots industriales está concentrado en operaciones muy simples, como tareas repetitivas que no requieren tanta precisión. En los 80´s las tareas relativamente simples como las máquinas de inspección, transferencia de materiales, pintado automotriz, y soldadura son económicamente viables para ser robotizadas. Los análisis de mercado en cuanto a fabricación predicen que en ésta década y en las posteriores los robots industriales incrementarán su campo de aplicación, ésto debido a los avances tecnológicos en sensórica, los cuales permitirán tareas mas sofisticadas. El futuro es muy incierto y seguramente los ROBOTS tendrán mucho que ver en nuestra vida diaria en los próximos años y tenemos que lograr que la Argentina no solo este presente, en desarrollos que ameriten una publicación Internacional, si no también que puedan ser, en conjunción con la Universidad, la industria y aportes de capitales privados, diseñados, construidos, aplicados y comercializados según las necesidades de nuestro medio, desde el reemplazo de miembros humanos a personas con discapacidades, el alivio al hombre en tareas inhumanas y también en aplicaciones industriales aun no explotadas. Actualmente la investigación en el área de robótica en la Argentina, esta enfocada a problemas de electrónica y control. La mecánica no forma parte de dicho ambiente científico como puede verse en las 4 últimas Jornadas Argentinas de Robótica. En todos los casos se trabaja en la investigación de algoritmos o métodos de control montados en pequeños robots comerciales. El proyecto ROBOT-01 propone la construcción de un manipulador de 7 grados de libertad, aplicando las mas modernas técnicas de Simulación, diseño, CAD-3D, materiales compuestos, construcción de micro-mecánica, electrónica y software. El brazo manipulador estará diseñado para ser continuado o asociado con una mano robótica y con una base móvil autónoma, las que serán encaradas en proyectos futuros, o con interacción con otros grupos de investigación similares de otras Universidades

Manipulador Robótico (Similar a brazo Humano)

El proyecto ROBOT-01 propone la construcción de un manipulador de 7 grados de libertad, aplicando las mas modernas técnicas de Simulación, diseño, CAD-3D, materiales compuestos, construcción de micro-mecánica, electrónica y software. Con el diseño detallado finalizado en CATIA se iniciará el modelado de las ecuaciones de movimiento y su simulación en la computadora, la construcción de los componentes mecánicos que serán realizados en empresas locales, se iniciara con las pruebas de los componentes electrónicos drivers de motores y de sistemas de control con sensores y de la interface con una PC que será la que controlará los componentes electrónicos y de simulación del modelo 3D en tiempo real. Finalmente se procederá al ensamblado de todos los componentes mecánicos y electrónicos para el inicio de las pruebas de laboratorio y sus ensayos de funcionamiento y testeos de acuerdo a los requerimientos previstos. El brazo manipulador estará diseñado para ser continuado o asociado con una mano robótica y con una base móvil autónoma, las que serán encaradas en proyectos futuros, o con interacción con otros grupos de investigación similares de otras Universidades.

Métodos estadístico-computacionales para la caracterización de patrones de expresión de proteínas en 2D-DIGE

El volumen de datos provenientes de experimentos basados en genómica y poteómica es grande y de estructura compleja. Solo a través de un análisis bioinformático/bioestadístico eficiente es posible identificar y caracterizar perfiles de expresión de genes y proteínas que se expresan en forma diferencial bajo distintas condiciones experimentales (CE). El objetivo principal es extender las capacidades computacionales y analíticos de los softwares disponibles de análisis de este tipo de datos, en especial para aquellos aplicables a datos de electroforésis bidimensional diferencial (2D-DIGE). En DIGE el método estadístico más usado es la prueba t de Student cuya aplicación presupone una única fuente de variación y el cumplimiento de ciertos supuestos distribucionales de los datos (como independencia y homogeneidad de varianzas), los cuales no siempre se cumplen en la práctica, pudiendo conllevar a errores en las estimaciones e inferencias de los efectos de interés. Los modelos Generalizados lineales mixtos (GLMM) permiten no solo incorporar los efectos que, se asume, afectan la variación de la respuesta sino que también modelan estructuras de covarianzas y de correlaciones más afines a las que se presentan en la realidad, liberando del supuesto de independencia y de normalidad. Estos modelos, más complejos en esencia, simplificará el análisis debido a la modelización directa de los datos crudos sin la aplicación de transformaciones para lograr distribuciones más simétricas. Produciendo también a una estimación estadísticamente más eficiente de los efectos presentes y por tanto a una detección más certera de los genes/ proteínas involucrados en procesos biológicos de interés. La característica relevante de esta tecnología es que no se conoce a priori cuáles son las proteínas presentes. Estas son identificadas mediante otras técnicas más costosas una vez que se detectó un conjunto de manchas diferenciales sobre los geles 2DE. Por ende disminuir los falsos positivos es fundamental en la identificación de tales manchas ya que inducen a resultados erróneas y asociaciones biológica ficticias. Esto no solo se logrará mediante el desarrollo de técnicas de normalización que incorporen explícitamente las CE, sino también con el desarrollo de métodos que permitan salirse del supuesto de gaussianidad y evaluar otros supuestos distribucionales más adecuados para este tipo de datos. También, se desarrollarán técnicas de aprendizaje automática que mediante optimización de funciones de costo específicas nos permitan identificar el subconjunto de proteínas con mayor potencialidad diagnóstica. Este proyecto tiene una alta componente estadístico/bioinformática, pero creemos que es el campo de aplicación, es decir la genómica y la proteómica, los que mas se beneficiarán con los resultados esperados. Para tal fin se utilizarán diversas bases de datos de distintos experimentos provistos por distintos centros de investigación nacionales e internacionales