A constitutively active Gαi3 protein corrects the abnormal retinal pigment epithelium phenotype of Oa1-/- mice.

PurposeOcular Albinism type 1 (OA1) is a disease caused by mutations in the OA1 gene and characterized by the presence of macromelanosomes in the retinal pigment epithelium (RPE) as well as abnormal crossing of the optic axons at the optic chiasm. We showed in our previous studies in mice that Oa1 activates specifically Gαi3 in its signaling pathway and thus, hypothesized that a constitutively active Gαi3 in the RPE of Oa1-/- mice might keep on the Oa1 signaling cascade and prevent the formation of macromelanosomes. To test this hypothesis, we have generated transgenic mice that carry the constitutively active Gαi3 (Q204L) protein in the RPE of Oa1-/- mice and are now reporting the effects that the transgene produced on the Oa1-/- RPE phenotype.MethodsTransgenic mice carrying RPE-specific expression of the constitutively active Gαi3 (Q204L) were generated by injecting fertilized eggs of Oa1-/- females with a lentivirus containing the Gαi3 (Q204L) cDNA. PCR, Southern blots, Western blots and confocal microscopy were used to confirm the presence of the transgene in the RPE of positive transgenic mice. Morphometrical analyses were performed using electron microscopy to compare the size and number of melanosomes per RPE area in putative Oa1-/-, Gαi3 (Q204L) transgenic mice with those of wild-type NCrl and Oa1-/- mice.ResultsWe found a correlation between the presence of the constitutively active Gαi3 (Q204L) transgene and the rescue of the normal phenotype of RPE melanosomes in Oa1-/-, Gαi3 (Q204L) mice. These mice have higher density of melanosomes per RPE area and a larger number of small melanosomes than Oa1-/- mice, and their RPE phenotype is similar to that of wild-type mice.ConclusionsOur results show that a constitutively active Gαi3 protein can by-pass the lack of Oa1 protein in Oa1-/- mice and consequently rescue the RPE melanosomal phenotype

San Francisco Bay Area KIPP Schools: A Study of Early Implementation

Measures how well five San Francisco Bay Area schools have implemented the goals of the Knowledge Is Power Program during the first year of a three-year initiative to prepare underserved urban youth for college

Cuadro multianual de necesidades y su impacto en el presupuesto institucional de la Gerencia Regional de Educación La Libertad, 2020

El propósito de esta investigación es determinar el impacto del Cuadro Multianual de Necesidades en el Presupuesto Institucional de la Gerencia Regional de Educación La Libertad, 2020; del cual se realizó un diseño de tipo descriptivo correlacional, con una población de 76 servidores públicos, utilizando como técnica la encuesta y el cuestionario. El cuadro multianual de necesidades es un instrumento de gestión que permite cuantificar las necesidades de bienes y servicios que las áreas usuarias informan para priorizar aquellas que estén asociadas con el cumplimiento de los objetivos estratégicos e institucionales, y se apruebe en el presupuesto institucional; cumpliendo con los principios de anualidad, responsabilidad y sostenibilidad fiscal, en el marco establecido en el sistema nacional de abastecimiento con la programación de bienes, servicios y obras, para alcanzar una mejora en la articulación entre el presupuesto, la planificación y logística. En tal sentido, en los resultados se determinó que el Valor Chi Cuadrado, x^2=50.778 con un valor p = 0.000, es menor al nivel de significancia de (α) = 0.05, por consiguiente; se demostró que el Cuadro Multianual de Necesidades tiene un impacto positivo en la mejora del Presupuesto Institucional de la Gerencia Regional de Educación la Libertad, 2020

Marketing digital y su relación con la rentabilidad de las entidades financieras del distrito de Pacasmayo – 2019

El trabajo de investigación que se realizó, buscó determinar la relación entre el marketing digital y la rentabilidad de las entidades financieras del distrito de Pacasmayo – 2019, con una población muestral conformada por las 11 entidades financieras del distrito en estudio. La investigación tuvo un diseño no experimental, de corte transversal y fue de tipo descriptiva correlacional. El recurso para la recolección de los datos, fue la encuesta, usándose como instrumento el cuestionario, con un total de 25 preguntas para ambas variables, siendo 16 de ellas enfocadas a Marketing digital y las 9 restantes a Rentabilidad, dicha encuesta fue elaboradas por las investigadoras y validados posteriormente por 3 juicios de expertos. El procesamiento de los datos se ejecutó mediante del software estadístico IBM SPSS Statistics, versión 26, el cual permitió obtener el alfa de Crombach para las variables en estudio, observar las frecuencias en el análisis descriptivo, hallar la prueba de normalidad para poder ver si nuestras variables seguían una distribución normal, la cual arrojó que nuestras variables no siguen una distribución normal. Así mismo contrastó la prueba de hipótesis utilizando el coeficiente de correlación Rho Spearman. De los resultados, se obtuvo un valor de 0,752 y un valor de sig. = 0,001, determinándose que existe una correlación positiva considerable entre el marketing digital y la rentabilidad de las entidades financieras del distrito de Pacasmayo. En conclusión, cuando se aplica un buen marketing digital, las empresas mejoran su rentabilidad, puesto que actualmente y se podría decir en un futuro, las personas estarán más pendientes del internet, lo que conllevará que las entidades financieras se adecúen a los cambios que suceden en el entorno que operan

Compostaje de la cama de pollo como procedimiento para la eliminación de microorganismos patógenos

El uso de cama de pollo sin tratar en los sistemas hortícolas, implica un riesgo de salud de magnitud. Ahondamos en el tema para proponer estrategias saludables de su utilizaciónEEA BalcarceFil: Pellegrini, María Celeste. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería; Argentina. Instituto de Ciencia y Tecnología de Alimentos y Ambiente; Argentina.Fil: Ponce, Alejandra. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería; Argentina. Instituto de Ciencia y Tecnología de Alimentos y Ambiente; Argentina.Fil: Okada, Elena. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Lavallén, Carla. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Instituto de Investigaciones en Producción, Sanidad y Ambiente; Argentina.Fil: Dopchiz, Marcela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Instituto de Investigaciones en Producción, Sanidad y Ambiente; Argentina.Fil: Rizzo, Pedro Federico. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Mendoza; Argentina.Fil: Pérez, Débora. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Carciochi, Walter. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Carciochi, Walter. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Young, Brian. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas. Instituto de Microbiología y Zoología Agrícola; Argentina

Community Engagement in Academic Health Centers: A Model for Capturing and Advancing Our Successes

Academic health centers (AHCs) are under increased pressure to demonstrate the effectiveness of their community-engaged activities, but there are no common metrics for evaluating community engagement in AHCs. Eight AHCs piloted the Institutional Community Engagement Self-Assessment (ICESA), a two-phase project to assess community-engagement efforts. The first phase uses a framework developed by the University of Rochester Medical Center, which utilizes structure, process, and outcome criteria to map CE activities. The second phase uses the Community-Campus Partnerships for Health (CCPH) Self-Assessment to identify institutional resources for community engagement, and potential gaps, to inform community engagement goal-setting. The authors conducted a structured, directed content analysis to determine the effectiveness of using the two-phase process at the participating AHCs. The findings suggest that the ICESA project assisted AHCs in three key areas, and may provide a strategy for assessing community engagement in AHCs

Model-observation and reanalyses comparison at key locations for heat transport to the Arctic: Assessment of key lower latitude influences on the Arctic and their simulation

Blue-Action Work Package 2 (WP2) focuses on lower latitude drivers of Arctic change, with a focus on the influence of the Atlantic Ocean and atmosphere on the Arctic. In particular, warm water travels from the Atlantic, across the Greenland-Scotland ridge, through the Norwegian Sea towards the Arctic. A large proportion of the heat transported northwards by the ocean is released to the atmosphere and carried eastward towards Europe by the prevailing westerly winds. This is an important contribution to northwestern Europe's mild climate. The remaining heat travels north into the Arctic. Variations in the amount of heat transported into the Arctic will influence the long term climate of the Northern Hemisphere. Here we assess how well the state of the art coupled climate models estimate this northwards transport of heat in the ocean, and how the atmospheric heat transport varies with changes in the ocean heat transport. We seek to improve the ocean monitoring systems that are in place by introducing measurements from ocean gliders, Argo floats and satellites. These state of the art computer simulations are evaluated by comparison with key trans-Atlantic observations. In addition to the coupled models ‘ocean-only’ evaluations are made. In general the coupled model simulations have too much heat going into the Arctic region and the transports have too much variability. The models generally reproduce the variability of the Atlantic Meridional Ocean Circulation (AMOC) well. All models in this study have a too strong southwards transport of freshwater at 26°N in the North Atlantic, but the divergence between 26°N and Bering Straits is generally reproduced really well in all the models. Altimetry from satellites have been used to reconstruct the ocean circulation 26°N in the Atlantic, over the Greenland Scotland Ridge and alongside ship based observations along the GO-SHIP OVIDE Section. Although it is still a challenge to estimate the ocean circulation at 26°N without using the RAPID 26°N array, satellites can be used to reconstruct the longer term ocean signal. The OSNAP project measures the oceanic transport of heat across a section which stretches from Canada to the UK, via Greenland. The project has used ocean gliders to great success to measure the transport on the eastern side of the array. Every 10 days up to 4000 Argo floats measure temperature and salinity in the top 2000m of the ocean, away from ocean boundaries, and report back the measurements via satellite. These data are employed at 26°N in the Atlantic to enable the calculation of the heat and freshwater transports. As explained above, both ocean and atmosphere carry vast amounts of heat poleward in the Atlantic. In the long term average the Atlantic ocean releases large amounts of heat to the atmosphere between the subtropical and subpolar regions, heat which is then carried by the atmosphere to western Europe and the Arctic. On shorter timescales, interannual to decadal, the amounts of heat carried by ocean and atmosphere vary considerably. An important question is whether the total amount of heat transported, atmosphere plus ocean, remains roughly constant, whether significant amounts of heat are gained or lost from space and how the relative amount transported by the atmosphere and ocean change with time. This is an important distinction because the same amount of anomalous heat transport will have very different effects depending on whether it is transported by ocean or the atmosphere. For example the effects on Arctic sea ice will depend very much on whether the surface of the ice experiences anomalous warming by the atmosphere versus the base of the ice experiencing anomalous warming from the ocean. In Blue-Action we investigated the relationship between atmospheric and oceanic heat transports at key locations corresponding to the positions of observational arrays (RAPID at 26°N, OSNAP at ~55N, and the Denmark Strait, Iceland-Scotland Ridge and Davis Strait at ~67N) in a number of cutting edge high resolution coupled ocean-atmosphere simulations. We split the analysis into two different timescales, interannual to decadal (1-10 years) and multidecadal (greater than 10 years). In the 1-10 year case, the relationship between ocean and atmosphere transports is complex, but a robust result is that although there is little local correlation between oceanic and atmospheric heat transports, Correlations do occur at different latitudes. Thus increased oceanic heat transport at 26°N is accompanied by reduced heat transport at ~50N and a longitudinal shift in the location of atmospheric flow of heat into the Arctic. Conversely, on longer timescales, there appears to be a much stronger local compensation between oceanic and atmospheric heat transport i.e. Bjerknes compensation

¿Por qué es importante compostar la cama de pollo antes de utilizarla como enmienda en la producción hortícola?

Reflexionamos acerca del uso de cama de pollo en la frutihorticultura en el marco de la Buenas Prácticas Agrícolas en virtud de su significativo aporte a las características físicas, físico-químicas y biológicas del sueloEEA BalcarceFil: Okada, Elena. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Rizzo, Pedro Federico. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Mendoza; Argentina.Fil: Pérez, Débora. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Carciochi, Walter. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Carciochi, Walter. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Pellegrini, Celeste. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería; Argentina. Grupo de Investigación en Ingeniería en Alimentos; Argentina.Fil: Ponce, Alejandra. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Grupo de Investigación en Ingeniería en Alimentos; Argentina.Fil: Lavallen, Carla. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigaciones en Producción, Sanidad y Ambiente; Argentina.Fil: Dopchiz, Marcela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigaciones en Producción, Sanidad y Ambiente; Argentina.Fil: Young, Brian. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto De Investigación Microbiología y Zoología Agrícola; Argentina.Fil: Di Martino, Ana María. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino; Argentina.Fil: Borracci, Sebastián Emilio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Agencia de Extensión Rural Otamendi; Argentina

Alternativas de compostaje de cama de pollo para su utilización como enmienda de suelo

PosterLa cama de pollo (CP) sin tratar seutiliza como abono en la producciónhortícola. En el presente trabajo se compostó CP proveniente de una producción de pollos parrilleros, dispuestas en pilas de 3 m2 con los siguientes tratamientos por triplicado: CAP19: pilas estáticas con aireación pasiva, C:N=19: CAM19: pilas con aireación mecánica, C:N=19; y CAM30: pilas con aireación mecánica y agregado de viruta para una C:N=30:1. En los tratamientos CAM19 y CAM30 se alcanzaron temperaturas > 55ºC por más de 36 días, lo que asegura una correcta higienización del material. Dentro de los parámetros biológicos, no se detectaron Salmonella sp. ni Ascaris lumbricoides en la CP ni en los compost. El CSA y CSA:N disminuyeron en todos lostratamientos. El pH aumentó en CAM19 yCAM30, mientras que en CAP19 no varió. En todos los tratamientos se redujo CE (60%), N total (45%), NH4+ (95%), NNH4+:N-NO3- (88%) y la toxicidad (76%), respectode la CP inicial. En CAM30 el agregado de viruta de madera con conservantes produjo una acumulación de As y Cr. Se concluye que el compostaje de la CP mediante volteos mecánicos permitió obtener un producto sanitizado, maduro, estable y con menor fitotoxicidad. No se recomienda el agregado de viruta como fuente de C, debido a que se puede incorporar metales pesados en exceso.EEA BalcarceFil: Okada, Elena. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Pérez, Débora. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Carciochi, Walter. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Carciochi Walter. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Pellegrini, María Celeste. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Grupo de Investigación en Ingeniería en Alimentos; Argentina.Fil: Ponce, Alejandra, Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Grupo de Investigación en Ingeniería en Alimentos; Argentina.Fil: Lavallén, Carla. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata; Argentina. Instituto de Investigaciones en Producción, Sanidad y Ambiente; Argentina.Fil: Dopchiz, Marcela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata; Argentina. Instituto de Investigaciones en Producción, Sanidad y Ambiente; Argentina.Fil: Young, Brian. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Microbiología y Zoología Agrícola; Argentina.Fil: Franco, María del Rosario. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Di Martino, Ana María. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) Estación Experimental Agropecuaria Pergamino; Argentina.Fil: Rizzo, Pedro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) Estación Experimental Agropecuaria Mendoza; Argentina