Se analizó el comportamiento e influencia de las plantas y microorganismos en el diseño de humedales artificiales de flujo subsuperficial. Para ello, se llevó a cabo una metodología mixta, donde se combinaron enfoques de investigación cualitativa y cuantitativa, en esta se realizó una revisión bibliográfica acerca de los humedales artificiales de flujo subsuperficial; además se llevó a cabo toma de muestras de agua y suelo en dos puntos del humedal, para realizar análisis microbiológicos y fisicoquímicos se tuvieron en cuenta sus componentes y funcionamiento. A partir de aquí se observó que las plantas Phragmites australis (Carrizo) y Cyperus (Juncos) presentan buen rendimiento en cuanto a la remoción de SST, DBO, DQO, CF. En general se registró que el tiempo de retención optimo es de 5 días para los diferentes análisis: DBO, DQO, Fósforo, Nitrógeno, SS. En cuanto a los microbiológicos se obtuvo para Coliformes totales en la muestra de entrada de agua 23 x10 NMP/100 ml y en la salida del agua de 31,00 NMP/100 ml, lo que indica una reducción muy favorable. Se concluyó que tanto la vegetación, como los microorganismos presentes (bacterias) son imprescindibles en el proceso de depuración de los humedales artificiales, ya que proporcionan mayor cantidad de oxígeno al humedal y así se favorecen los procesos de amonificación, nitrificación por parte de bacterias y la disminución en el número de Coliformes.

En este trabajo aplicamos el procedimiento Relación Cuantitativa Estructura-Actividad (RCEA, o QSAR por sus siglas en inglés) a 33 compuestos derivados del Tipifarnib. Esto con el objetivo de identificar las características estructurales responsables de la actividad antichagásica contra el parasito del Tripanosomas cruzi, realizando una simulación con 33 análogos del Tipiofanib al nivel de teoría B3LYP/6-31+(d,p), seguido de la evaluación de 1632 descriptores en la plataforma E-Dragon online. Los descriptores RDF040v, E1p y R3e se utilizaron para construir los modelos, presentando buena calidad estadística. La validación presento valores de R 2 =0.89, Q 2 =0.86 y un R 2 m=0.47. Las 18 moléculas que se proponen muestran un gran potencial farmacológico, particularmente, los compuestos 52, 53, 54 y 55 que presentan un alto potencial de actividad EC50 con valores estimados de 0.33, 0.18, 0.18, y 0.34 nM respectivamente.

Se han utilizado herramientas computacionales para proponer moléculas derivadas de cefalosporinas con potencial actividad antibacteriana, frente a cepas de Escherichia Coli, con mayor afinidad como inhibidores de enzimas de unión a penicilinas y que a su vez disminuyan o no tengan afinidad por betalactamasas de espectro extendido. Se diseñaron 20 moléculas con base en la estructura molecular de la cefalosporina, las estructuras fueron optimizadas utilizando la teoría del funcional de la densidad, se calcularon descriptores moleculares de reactividad, de forma paralela se sometieron a acoplamiento molecular con las enzimas antes mencionadas. Las moléculas presentaron valores de energía de unión negativos, doce moléculas mostraron una orientación e interacciones favorables en el sitio activo de la enzima de unión a penicilinas y trece moléculas presentaron menor afinidad que el ligando nativo (cefotaxima) por la betalactamasa. Tres moléculas pueden considerarse como potenciales inhibidores de enzimas de unión a penicilinas resistentes y betalactamasas.

Carnosol is a natural diterpene present in Rosmarinus officinalis L. (rosemary) with anti-tumor and anti-inflammatory properties. Despite its importance, the pharmacological mechanisms underlying the interactions between carnosol and human targets are still unclear. The goal was to identify plausible human target for carnosol and the network pharmacology. Rosemary was analyzed using HPLC-QTOF-MS/MS. Potential carnosol targets were identified using docking and a public database (CTD). Carnosol was screened against 708 human proteins using AutoDock Vina, and affinity values were used as prioritization criteria. The targets set was uploaded to WebGestalt to obtain Gene Ontology (GO) and KEGG pathway enrichment analysis. HPLC-QTOF-MS/MS analyses allowed the tentative annotation of nine chemicals, with carnosol being the most ionized. There were 53 plausible targets for carnosol, with 20 identified using virtual screening, including Hsp90α (−10.9 kcal/mol), AKR1C3 (−10.4 kcal/mol), and Hsp90β (−10.4 kcal/mol), and 33 identified from CTD. The potential targets for carnosol identified with PPI and molecular docking were HSP90AA1, MAPK1, MAPK3, CAT, JUN, AHR, and CASP3. GO terms and KEGG pathways analysis found that carnosol is closely related to infection (Chagas, influenza A, toxoplasmosis, and pertussis) and inflammation (IL-17 and TNF signaling pathway and Th-17 cell differentiation). These results demonstrated that carnosol may induce an immuno-inflammatory response.