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The term "MALDI" is the abbreviation of Matrix-Assisted Laser Desorption / Ionization and "TOF" which refers to the ion detector coupled to MALDI, which is based on the time of flight of the ions. MALDI is a soft ionization method used in mass spectrometry analytical technique that represents a highly sensitive instrument capable of qualitatively and quantitatively identifying any mixtures of substances. It is a technique widely used in proteomics for the identification of microorganisms by the method of the peptide fingerprint. Schematically we describe in this review the most relevant aspects of its application in Clinical Microbiology.

Introducción: la leche materna, además de ser una fuente de alimentación para los niños, puede ser un vehículo de transmisión de diversas enfermedades infecciosas. Objetivo: revisar los agentes virales que pueden ser adquiridos por el niño a través de la leche materna y su posible implicación clínica. Material: se han hecho búsquedas bibliográficas en diferentes bases de datos y libros. Resultados: se exponen datos relativos al virus de la inmunodeficiencia humana tipo 1 y tipo 2, virus linfotrópico humano de células T, citomegalovirus, virus de la hepatitis A, B y C, virus del herpes simple tipos 1 Y 2, virus de la varicela zóster y otros. Conclusiones: el virus de la inmunodeficiencia humana, HTLV-1 y citomegalovirus en recién nacidos pretérmino o de bajo peso son los virus que más frecuentemente causan infección o enfermedad en el niño como consecuencia de su transmisión a través de la leche materna. Para otros virus, como el de la varicela-zóster, la hepatitis A o la hepatitis B, la inmunoprofilaxis del recién nacido, mediante la administración de inmunoglobulina y la vacuna correspondiente, protegen al lactante del riesgo de transmisión. Introduction: breast milk, besides being a source of feeding for children, it can be a vehicle for transmission of some infectious diseases. Aim: to revise the main viral agents which can be acquired for children through breast milk and its possible clinical implication. Material: literature search was made in different databases and books. Results: date on the human immunodeficiency virus type 1 and 2, human T-lymphotropic virus, cytomegalovirus, hepatitis A, B and C virus, herpes simplex virus types 1 and 2, varicella zoster virus and other viruses are exposed in detail. Conclusions: the human immunodeficiency virus type 1 and 2, human T-lymphotropic virus and cytomegalovirus in preterm newborns or low birth weight are the most frequent viruses that cause infection or illness in children as a result of its transmission through breast milk. For other viruses, such as varicella zoster, hepatitis A or hepatitis B, the immunoprophylaxis of the newborn, through the administration of immunoglobulin and vaccine, protect children against their transmission.

Introducción: la leche materna, además de ser una fuente de alimentación para los niños, puede ser un vehículo de transmisión de diversas enfermedades infecciosas. Objetivo: revisar los agentes virales que pueden ser adquiridos por el niño a través de la leche materna y su posible implicación clínica. Material: se han hecho búsquedas bibliográficas en diferentes bases de datos y libros. Resultados: se exponen datos relativos al virus de la inmunodeficiencia humana tipo 1 y tipo 2, virus linfotrópico humano de células T, citomegalovirus, virus de la hepatitis A, B y C, virus del herpes simple tipos 1 Y 2, virus de la varicela zóster y otros. Conclusiones: el virus de la inmunodeficiencia humana, HTLV-1 y citomegalovirus en recién nacidos pretérmino o de bajo peso son los virus que más frecuentemente causan infección o enfermedad en el niño como consecuencia de su transmisión a través de la leche materna. Para otros virus, como el de la varicela-zóster, la hepatitis A o la hepatitis B, la inmunoprofilaxis del recién nacido, mediante la administración de inmunoglobulina y la vacuna correspondiente, protegen al lactante del riesgo de transmisión.

This Master's Thesis has focused on the design and development of a real-time multiplayer game in Java, for contributing to the mobile media content market as well as for improving the knowledge in Android development. El Treball Final de Màster s'ha centrat en el disseny i desenvolupament d'un joc multi-jugador a temps real en Java, amb l'objectiu de contribuir en el mercat de continguts per a dispositius mòbils i aprofundir en els coneixements de desenvolupament Android. El Trabajo Final de Máster se ha centrado en el diseño y desarrollo de un juego multi-jugador en tiempo real en Java, con el objetivo de contribuir en el mercado de contenidos para dispositivos móviles y profundizar en los conocimientos de desarrollo Android.

[ANGLÈS] In this project a musical tone classifier based on a neurally inspired onset model is performed, as many physiological and psychoacoustic evidences reveal the importance of the sound onset in the Human Auditory System, specifically in the fields of coding and recognition of sounds. The human inner ear is simulated: the cochlea is performed with a digital filterbank, the inner hair cells' behaviour is modelled with depressing synapses, and the auditory nerve is emulated with Leaky Integrate-and-Fire (LIF) neurons. After that, the onset spike trains obtained are transformed into a description matrix called onset fingerprint. The database used to test the performance of the system consists in 1020 single-note tones performed with five different instrument's families. The onset fingerprints of all these sounds are used to feed a classification system. Three approaches are made: Classification Trees, Quadratic Discriminant Classifier and Neural Networks. The last one gives a mean success classification rate of 75\%, the same performance as other onset-based classifier methods, but consuming less computing time. [CASTELLÀ] En este proyecto se realiza un clasificador de tonos musicales basado en el modelado del inicio del sonido (onset) inspirado en el comportamiento del nervio auditivo humano, ya que muchas evidencias fisiológicas y psicoacústicas ponen de manifiesto la importancia del inicio del sonido en los procesos de codificación y reconocimiento de sonidos del sistema auditivo humano. Con este propósito, se simula el oído interno humano: la cóclea es realizada con un banco de filtros digitales, el comportamiento de las células ciliadas internas se modela con sinapsis depresivas, y el nervio auditivo es emulado utilizando neuronas integradoras con pérdidas (leaky integrate-and-fire neurons). Una vez localizados temporalmente los inicios del sonido para diferentes canales y niveles de amplitud, se construye una matriz de descripción, llamada huella de inicio (onset fingerprint). La base de datos utilizada para evaluar el rendimiento del sistema consta de 1020 tonos realizados con cinco familias de instrumentos musicales diferentes. Las huellas de inicio, calculadas para todos estos sonidos, se utilizan para entrenar y testear tres sistemas de clasificación: árboles de clasificación, análisis discriminante cuadrático y redes neuronales. Este último da una tasa media de acierto del 75%, el mismo rendimiento que otros métodos basados ​​en esta aproximación biológica, pero usando menos tiempo de proceso. [CATALÀ] En aquest projecte es realitza un classificador de tons musicals basat en el modelatge de l'inici del so (onset) inspirat en el comportament del nervi auditiu humà, ja que moltes evidències fisiològiques i psicoacústiques posen de manifest la importància de l'inici del so en els processos de codificació i reconeixement de sons del sistema auditiu humà. Amb aquest propòsit, es simula l'oïda interna dels humans: la còclea és realitzada amb un banc de filtres digitals, el comportament de les cèl·lules ciliades internes es modela amb sinapsis depressives, i el nervi auditiu és emulat utilitzant neurones integradores amb pèrdues (leaky integrate-and-fire neurons). Un cop localitzats temporalment els inicis del so per a diferents canals i nivells d'amplitud, es construeix una matriu de descripció, anomenada empremta d'inici (onset fingerprint). La base de dades utilitzada per avaluar el rendiment del sistema consta de 1020 tons realitzats amb cinc famílies d'instruments musicals diferents. Les empremtes d'inici, calculades per a tots aquests sons, s'utilitzen per entrenar i testejar tres sistemes de classificació: arbres de classificació, anàlisi discriminant quadràtica i xarxes neuronals. Aquest últim dóna una taxa mitjana d'encert del 75%, el mateix rendiment que altres mètodes basats en aquesta aproximació biològica, però emprant menys temps de procés.