EBSCO Library of Congress Classification Report 2012

This report lists all periodicals subscribed to in 2012 through EBSCO Subscription Services by the University Libraries, University of Rhode Island. Information provided includes title, ISSN, Library of Congress Classification number and name, and account number (for URI, Pell, or CCE). The list is sorted by LC Classification to better show the journals that support each discipline/subject area. Not included here are titles available through online journal packages and reference databases, which now comprise the majority of the Libraries\u27 subscriptions. The journals listed here are those to which the Libraries subscribe to individually, title-by-title, through EBSCO

EBSCO Library of Congress Classification Report 2011

This report lists all periodicals subscribed to in 2011 through EBSCO Subscription Services by the University Libraries, University of Rhode Island. Information provided includes title, ISSN, Library of Congress Classification number and name, and subscriber (URI, Pell, or CCE). The list is sorted by LC Classification to better show the journals that support each discipline/subject area. Not included here are titles available through online journal packages and reference databases, which now comprise the majority of the Libraries\u27 subscriptions. The journals listed here are those to which the Libraries subscribe to individually, title-by-title

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 internacionale

Bio-Fertilizers via Co-Digestion: a Review

In diversifying the economies of most oil producing countries especially in regions with arable lands, Agriculture becomes the next choice aside mineral deposits. This has led to a search for an alternative to inorganic fertilizers, the alternatives are the biofertilizers. The paper discussed the classification of the anaerobic co-digestion process based on the application of inoculants to the biodigester feedstock to speed up the digestion process and the absence of inoculants. Biodigester feedstock also looked at the various mechanisms in the digestion process which includes hydrolysis, acidogenesis, acetogenesis, and methanogenesis, the pathways were illustrated with chemical equations and various microorganisms that take part in the anaerobic process were mentioned and tabulated. The types of biofertilizers, merits, and demerits, the difference between biofertilizers and organic fertilizers were comprehensively discussed. Current trends on the application of the co-digestion technique to improve the yield, nutrient, and safety of biofertilizers and also the recent progression on the technique were mentioned

The Fin Whale (Balaenoptera physalus L.): a bibliography

Compiled by Patricia Ann Skaptason. "This bibliography is designed to bring together literature on the fin whale, published from 1940 through 1970. newspaper articles, legal matgerial (except that by the International Whaling Commission), biochemical studies, juvenile and strictly narrative works have been omitted

EBSCO Library of Congress Classification Report 2009

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Mecanismos epigenéticos involucrados en regulación génica específica durante los procesos de diferenciación del protozoario intestinal giardia lamblia

Se define como epigenética al área de la genética que estudia todos aquellos cambios heredables que no se encuentran determinados en la secuencia primaria del ADN (Albert y col., 2002). Los cambios epigenéticos son variados; los más conocidos son la metilación de bases nitrogenadas (que no existe en Giardia; Prucca y col., 2008), las modificaciones post-traduccionales de histonas y los Complejos de Remodelación de Cromatina. En los últimos años se ha avanzado en el estudio de la regulación de la expresión de genes mediante estos procesos. El mecanismo de ARNi está íntimamente relacionado con la modificaciones post-traduccionales de histonas; regulando la estructura de cromatina y permitiendo que los complejos primarios de transcripción de genes puedan o no expresar la información. Nuestra hipótesis de trabajo se basa en que cambios epigenéticos están involucrados en la regulación génica específica durante los procesos de adaptación y diferenciación de Giardia. Para responder la misma se plantean los siguientes objetivos específicos: 1. Identificar modificaciones de histonas y su relación con los procesos de diferenciación celular en Giardia. 2. Caracterizar enzimas involucradas en las modificaciones post-traduccionales de histonas. 3. Determinar qué tipo de modificaciones participan en la activación o silenciamiento de la expresión de genes específicos. 4. Manipular al parásito para aumentar o disminuir las modificaciones epigenéticas que pueden estar involucradas en los procesos de diferenciación a quiste o en la variación antigénica para una mayor comprensión de los mecanismos moleculares involucrados. 5. Determinar el estado redox de Giardia durante el enquistamiento y la variación antigénica. 6. Participación de ARN-helicasas en los Complejos Remodeladores de Cromatina.Fil: Gargantini, Pablo Rubén. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ciencias de la Salud; Argentin

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.Fil: Fernández, Elmer Andrés. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Fresno Rodríguez, Cristóbal. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; Argentin

Lanzamiento del Observatorio de Bioética UCC - UNC

El jueves 9 de octubre en la Sede Centro de la Universidad Católica de Córdoba tuvo lugar el lanzamiento del Observatorio de Bioética UCC - UNC.Fil: Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Universidad Católica de Córdoba; Argentina