Bienvenidos en chino
Mobbing-acoso laboral-IRG

Curso Python para Principiantes

Clic en la imagen

Python es uno de los lenguajes de programación más importantes actualmente, siendo un lenguaje de propósito general puedes llegar a crear con el aplicaciones web, aplicaciones de escritorio, aprende Hacking e Inteligencia Artificial, y mucho más. En este curso voy a darte las bases de lenguaje para que puedas iniciar con el y luego continuar aprendiendo algún framework o bibliotecas que te permitan crear estas aplicaciones.

Fuente: Fazt

R para análisis de datos Capacitación para principiantes

Clic en la imagen
R es un entorno y lenguaje de programación con un enfoque al análisis estadístico.
R nació como una reimplementación de software libre del lenguaje S, adicionado con soporte para ámbito estático. Se trata de uno de los lenguajes de programación más utilizados en investigación científica, siendo además muy popular en los campos de aprendizaje automático (machine learning), minería de datos, investigación biomédica, bioinformática y matemáticas financieras. A esto contribuye la posibilidad de cargar diferentes bibliotecas o paquetes con funcionalidades de cálculo y graficación. R es parte del sistema GNU y se distribuye bajo la licencia GNU GPL. Está disponible para los sistemas operativos Windows, Macintosh, Unix y GNU/Linux.

Óxido Nítrico (NO) - Azanona (HNO) en Sistemas Biológicos Química Viva


En este trabajo se presentan los últimos avances en la química biológica del sistema NO/HNO y sus efectos posteriores en diferentes contextos, principalmente resumiendo el mecanismo de reacción de más de quince agentes reductores moderados que interaccionan con NO produciendo HNO. Además, se describen las características más importantes del sensor específico para HNO, el cual ha permitido develar parte de estos recientes resultados. Finalmente, se discuten las implicaciones de estas rutas químicas (no enzimáticas), biológicamente compatibles, para la formación de HNO endógeno, quedando demostrado que el NO y el HNO son complementarios, interdependientes y están interconectados en los sistemas biológicos.

Ver más...

Cómo Einstein me ayudó a convertirme en científico Michio Kaku, físico

Clic en la imagen

¿Cómo será el futuro? El físico estadounidense Michio Kaku asegura que el futuro se está inventando en los laboratorios científicos. En este vídeo analiza cómo los avances de la ciencia cambian continuamente nuestra vida y, consciente de que afectarán también la educación, reflexiona sobre la importancia de enseñar cosas útiles a los alumnos. "En el futuro la memorización quedará obsoleta, con un solo parpadeo podremos ver la información porque tendremos Internet en las lentillas", asegura. Además, Kaku alaba la labor de los profesores de los que cree "nunca podrán ser sustituidos por robots".

Michio Kaku es cofundador de la teoría de cuerdas y uno de los científicos más reconocidos del mundo. Profesor y autor de libros con superventas como ‘Física de lo imposible’ o ‘El futuro de nuestra mente’, Kaku investiga hacia dónde irá la ciencia y la tecnología del mañana. Actualmente ocupa la cátedra Henry Semat de Física Teórica en la Universidad de Nueva York.

Fuente: Aprendemos juntos-BBVA

Monitoreo y Distribución de la Contaminación Atmosférica de PM10 y PM2.5 en Asia utilizando el NexION ICP-MS

monitoreo ambiental

Introducción

La preocupación por la contaminación del aire ha ido en aumento rápidamente, haciendo foco en los gases contaminantes, como gases de efecto invernadero, NOx y SOx.

Sin embargo, las partículas en el aire, especialmente las más pequeñas, están ganando atención rápidamente debido a su impacto en la salud humana. Esto se debe a que las partículas más pequeñas pueden ser transportadas a través de largas distancias por el viento y penetrar profundamente en los pulmones, donde los contaminantes pueden tener una interacción directa con los tejidos pulmonares y los vasos sanguíneos asociados.

Las partículas en suspensión en el aire se clasifican generalmente en dos rangos de tamaño: aquellas con diámetros aerodinámicos inferiores a 10 µm se clasifican como PM10, y aquellas con diámetros aerodinámicos inferiores a 2,5 µm se denominan PM2,5.

En todo el mundo se han implementado regulaciones de PM2.5. La Organización Mundial de la Salud (OMS), por ejemplo, ha establecido directrices para niveles seguros de PM2.5,1 y en 2008, la UE estableció sus propios límites de 25 µg / m3 / por año.2 En Asia, muchas ciudades tienen altas densidades de tráfico y grandes poblaciones en espacios reducidos, lo que puede tener un impacto significativo en las concentraciones de PM locales y regionales. Desde 2009, Japón implementó estándares que establecen que las concentraciones medias anuales de PM2.5 deben ser menores de 15 µg / m3, con concentraciones diarias de menos de 35 µg / m3.3 A esto le siguió en 2011 la implementación de la “Guía para el análisis de componentes de PM2.5” que establece que se deben analizar los iones inorgánicos solubles, el carbono orgánico, el carbono elemental y varios componentes metálicos.

Con el fin de implementar un régimen para reducir la concentración de PM2.5, es importante determinar el origen de estas partículas, de ahí la necesidad de recolectarlas y analizarlas.

La recolección de partículas se logra utilizando impactadores de cascada, que recolectan partículas por su fracción de tamaño en filtros de aire con poros de diferentes tamaños, colocados en múltiples ubicaciones dentro de la ciudad. Analizando la composición elemental de cada fracción de tamaño y correlacionando los resultados con datos meteorológicos del período de recolección, se puede obtener una comprensión de la composición, la fuente y la movilidad de las partículas dentro de la atmósfera. ICP-MS es a menudo el instrumento analítico que mayoritariamente se elige para tales aplicaciones debido a detección de límites bajo y a su amplio rango dinámico lineal.

Este trabajo se centra en el análisis de componentes inorgánicos de PM2.5 y PM10 recogidos en filtros de aire de diferentes ciudades de Asia.

Experimental. Recolección y preparación de muestras

Se recolectaron partículas de aire en Beijing, China (cinco muestras), Seúl, Corea del Sur (cinco muestras) y Tokio, Japón (dos muestras) desde la primavera hasta el otoño utilizando impactadores de cascada de cuatro etapas, como se muestra en la Figura 1. Cada período de recolección duró 18 horas con aire extraído a través de los impactadores a 3 L / min. Las partículas se recogieron en filtros de policarbonato en cada etapa del impactador.

Figura 1. Esquema de un impactador de cascada de 4 etapas utilizado en este trabajo

Después de cada período de recolección, se retiraron los filtros y se prepararon para el análisis. Dado que se realizaron varios análisis diferentes en las partículas, cada filtro se dividió en 12 secciones, de las cuales cinco de esas secciones se utilizaron para Análisis ICP-MS. Las otras secciones de filtro se utilizaron para análisis cromatográfico de aniones y análisis IR para componentes orgánicos (no discutidos en este resumen de la aplicación).

Para el análisis ICP-MS, los filtros se digirieron en un horno microondas usando 2.5 mL de ácido nítrico concentrado y 0.5 mL de ácido fluorhídrico concentrado (ambos grados TAMAPURE AA-100) de acuerdo con el programa de microondas que se muestra en la Tabla 1.

Tabla 1. Programa de digestión por microondas

Después de sacarlos del microondas, los recipientes de digestión fueron enfriados durante 20 minutos en un baño de agua helada antes de ser transferidos a una placa caliente y evaporados hasta casi la sequedad. Antes del análisis, el residuo se volvió a disolver en 10 g de ácido nítrico 0,4 N.

Recopilación de datos meteorológicos

Aunque no se informa en esta aplicación, las fuentes probables de los metales de traza y los principales componentes iónicos en los aerosoles se determinaron mediante un análisis de componentes principales (PCA), examinando correlaciones entre elementos y calculando los factores de enriquecimiento de la corteza de los elementos. Además, las mayores fuentes que afectaron principalmente las concentraciones de PM10 y PM2.5 en el sitio de muestreo fueron identificadas utilizando un modelo de partícula única híbrida lagrangiana (HYSPLIT, NOAA, Silver Spring, Maryland, EE. UU.) con los Centros Nacionales de Sistema de asimilación de datos globales de predicción ambiental (NCEP-GDAS, NOAA) y el conjunto de datos meteorológicos.

Análisis instrumental

Todos los análisis se realizaron en un NexION® ICP-MS (PerkinElmer, Shelton, Connecticut, Estados Unidos). Los parámetros instrumentales son que se muestra en la Tabla 2. Durante el desarrollo y la validación del método, se investigaron diferentes condiciones celulares analíticas e isótopos y los valores óptimos informados en la Tabla 3. En el modo Reacción, el metano se utilizó como gas celular. Para todos los isótopos, se utilizó praseodimio (10 ppb) como patrón interno debido a su ausencia en las muestras y su potencial de ionización similar al indium (In), donde no se utilizó indium ya que era un analito y se encontró que estaba presente en los sitios.

Tabla 2. Parámetros instrumentales

Tabla 3. Elementos, isótopos y condiciones celulares universales

Resultados

La Tabla 4 muestra las concentraciones elementales promedio en PM10 y fracciones de PM2.5 recolectadas en Seúl, Beijing y Tokio durante el período de muestreo. Estos resultados indican que en Beijing había las concentraciones elementales más altas para la mayoría de los analitos excepto cobre (Cu), que fue mayor para PM10 y PM2.5 en Tokio. Se encontró que el vanadio (V) y el bario (Ba) eran los más altos en fracción PM2.5 en Seúl. Se descubrió que Seúl tenía significativamente concentraciones de PM10 más bajas para todos los elementos que Tokio, sin embargo se encontró que ambas ciudades tenían concentraciones similares de PM2.5 para la mayoría de los analitos con la excepción de Cu. El largo estándar de desviación (sd) en las mediciones puede explicarse porque los filtros se recolectan durante tres temporadas en cada ciudad (primavera, verano, otoño) donde el verano es la temporada de lluvias para cada una de las ubicaciones lo que puede dar lugar a grandes cambios en la calidad del aire debido a la deposición de partículas en el aire.

Tabla 4. Concentraciones elementales promedio (µg / m3) para partículas PM10 y PM2.5 en Beijing, Seúl y Tokio durante abril-noviembre

Al correlacionar los lugares y horas de recolección con los datos meteorológicos4 se determinó que las partículas en el aire cayeron en tres categorías: origen natural, origen antropogénico y de fuente mixta. El PM10 cayó en las tres categorías, mientras que PM2.5 fue casi completamente de fuentes antropogénicas. Las fuentes naturales primarias de las partículas se remontan al desierto de Gobi y al rocío del mar, mientras se cree que las fuentes antropogénicas eran principalmente de las industrias del hierro, acero, semiconductores y combustión de combustibles en las áreas colidantes. La interpretación adicional de los resultados está disponible en otra parte.

Conclusión

Este trabajo ha descrito la recolección, preparación de muestras y el análisis elemental inorgánico de PM2.5 y PM10 atmosféricos utilizando el NexION ICP-MS. Las partículas se recolectaron en tres grandes ciudades y fueron analizadas por ICP-MS para elementos inorgánicos. Aplicando algoritmos de interpretación de datos avanzados y siendo correlacionados con datos meteorológicos en cada sitio, se encontró que las partículas se originaron tanto de fuentes naturales como antropogénicas con PM2.5 procedente casi exclusivamente de fuentes antropogénicas.

Referencias

1. World Health Organization (WHO). 2006. WHO Air Quality Guidelines for Particulate Matter, Ozone, Nitrogen Dioxide and Sulfur Dioxide; http://www.euro.who.int/Document/E87950.pdf

2. European Union (EU). 2008. https://ec.europa.eu/environment/air/quality/standards.html

3. Ministry of Environment, Government of Japan (MoEJ). 2009

https://www.env.go.jp/en/air/aq/aq.html

4. Nagafuchi O., Morimoto M. 2013. Potential Source Analysis for PM10 and PM2.5 in Beijing, Seoul and Tokyo, AAQR Conference Proceedings. Poster Presentation.

www.perkinelmer.com.ar

Más información:

www.perkinelmer.com.ar