Singlet oxygen triggers chloroplast rupture and cell death in the zeaxanthin epoxidase defective mutant aba1 of Arabidopsis thaliana under high light stress

[EN] The two Arabidopsis thaliana mutants, aba1 and max4, were previously identified as sharing a number of coregulated genes with both the flu mutant and Arabidopsis cell suspension cultures exposed to high light (HL). On this basis, we investigated whether aba1 and max4 were generating high amounts of singlet oxygen (1O2) and activating 1O2-mediated cell death. Thylakoids of aba1 produced twice as much 1O2 as thylakoids of max4 and wild type (WT) plants when illuminated with strong red light. 1O2 was measured using the spin probe 2,2,6,6-tetramethyl-4-piperidone hydrochloride. 77-K chlorophyll fluorescence emission spectra of thylakoids revealed lower aggregation of the light harvesting complex II in aba1. This was rationalized as a loss of connectivity between photosystem II (PSII) units and as the main cause for the high yield of 1O2 generation in aba1. Upregulation of the 1O2 responsive gene AAA-ATPase was only observed with statistical significant in aba1 under HL. Two early jasmonate (JA)-responsive genes, JAZ1 and JAZ5, encoding for two repressor proteins involved in the negative feedback regulation of JA signalling, were not up-regulated to the WT plant levels. Chloroplast aggregation followed by chloroplast rupture and eventual cell death was observed by confocal imaging of the fluorescence emission of leaf cells of transgenic aba1 plants expressing the chimeric fusion protein SSU-GFP. Cell death was not associated with direct 1O2 cytotoxicity in aba1, but rather with a delayed stress response. In contrast, max4 did not show evidence of 1O2-mediated cell death. In conclusion, aba1 may serve as an alternative model to other 1O2-overproducing mutants of Arabidopsis for investigating 1O2-mediated cell death

Towards precision medicine: defining and characterizing adipose tissue dysfunction to identify early immunometabolic risk in symptom-free adults from the GEMM family study

Interactions between macrophages and adipocytes are early molecular factors influencing adipose tissue (AT) dysfunction, resulting in high leptin, low adiponectin circulating levels and low-grade metaflammation, leading to insulin resistance (IR) with increased cardiovascular risk. We report the characterization of AT dysfunction through measurements of the adiponectin/leptin ratio (ALR), the adipo-insulin resistance index (Adipo-IRi), fasting/postprandial (F/P) immunometabolic phenotyping and direct F/P differential gene expression in AT biopsies obtained from symptom-free adults from the GEMM family study. AT dysfunction was evaluated through associations of the ALR with F/P insulin-glucose axis, lipid-lipoprotein metabolism, and inflammatory markers. A relevant pattern of negative associations between decreased ALR and markers of systemic low-grade metaflammation, HOMA, and postprandial cardiovascular risk hyperinsulinemic, triglyceride and GLP-1 curves was found. We also analysed their plasma non-coding microRNAs and shotgun lipidomics profiles finding trends that may reflect a pattern of adipose tissue dysfunction in the fed and fasted state. Direct gene differential expression data showed initial patterns of AT molecular signatures of key immunometabolic genes involved in AT expansion, angiogenic remodelling and immune cell migration. These data reinforce the central, early role of AT dysfunction at the molecular and systemic level in the pathogenesis of IR and immunometabolic disorders

Assessment of a New ROS1 Immunohistochemistry Clone (SP384) for the Identification of ROS1 Rearrangements in Patients with Non–Small Cell Lung Carcinoma: the ROSING Study

Introduction: The ROS1 gene rearrangement has become an important biomarker in NSCLC. The College of American Pathologists/International Association for the Study of Lung Cancer/Association for Molecular Pathology testing guidelines support the use of ROS1 immunohistochemistry (IHC) as a screening test, followed by confirmation with fluorescence in situ hybridization (FISH) or a molecular test in all positive results. We have evaluated a novel anti-ROS1 IHC antibody (SP384) in a large multicenter series to obtain real-world data. Methods: A total of 43 ROS1 FISH-positive and 193 ROS1 FISH-negative NSCLC samples were studied. All specimens were screened by using two antibodies (clone D4D6 from Cell Signaling Technology and clone SP384 from Ventana Medical Systems), and the different interpretation criteria were compared with break-apart FISH (Vysis). FISH-positive samples were also analyzed with next-generation sequencing (Oncomine Dx Target Test Panel, Thermo Fisher Scientific). Results: An H-score of 150 or higher or the presence of at least 70% of tumor cells with an intensity of staining of 2+ or higher by the SP384 clone was the optimal cutoff value (both with 93% sensitivity and 100% specificity). The D4D6 clone showed similar results, with an H-score of at least 100 (91% sensitivity and 100% specificity). ROS1 expression in normal lung was more frequent with use of the SP384 clone (p < 0.0001). The ezrin gene (EZR)-ROS1 variant was associated with membranous staining and an isolated green signal FISH pattern (p = 0.001 and p = 0.017, respectively). Conclusions: The new SP384 ROS1 IHC clone showed excellent sensitivity without compromising specificity, so it is another excellent analytical option for the proposed testing algorithm

Causes, consequences and biomarkers of stress in swine: an update

BACKGROUND: In recent decades there has been a growing concern about animal stress on intensive pig farms due to the undesirable consequences that stress produces in the normal physiology of pigs and its effects on their welfare and general productive performance. This review analyses the most important types of stress (social, environmental, metabolic, immunological and due to human handling), and their biological consequences for pigs. The physio-pathological changes associated with stress are described, as well as the negative effects of stress on pig production. In addition an update of the different biomarkers used for the evaluation of stress is provided. These biomarkers can be classified into four groups according to the physiological system or axis evaluated: sympathetic nervous system, hypothalamic-pituitary-adrenal axis, hypothalamic-pituitary-gonadal axis and immune system. CONCLUSIONS: Stress it is a process with multifactorial causes and produces an organic response that generates negative effects on animal health and production. Ideally, a panel of various biomarkers should be used to assess and evaluate the stress resulting from diverse causes and the different physiological systems involved in the stress response. We hope that this review will increase the understanding of the stress process, contribute to a better control and reduction of potential stressful stimuli in pigs and, finally, encourage future studies and developments to better monitor, detect and manage stress on pig farms

Dietary α‐Linolenic Acid, Marine ω‐3 Fatty Acids, and Mortality in a Population With High Fish Consumption: Findings From the PREvención con DIeta MEDiterránea (PREDIMED) Study

Background: Epidemiological evidence suggests a cardioprotective role of α‐linolenic acid (ALA), a plant‐derived ω‐3 fatty acid. It is unclear whether ALA is beneficial in a background of high marine ω‐3 fatty acids (long‐chain n‐3 polyunsaturated fatty acids) intake. In persons at high cardiovascular risk from Spain, a country in which fish consumption is customarily high, we investigated whether meeting the International Society for the Study of Fatty Acids and Lipids recommendation for dietary ALA (0.7% of total energy) at baseline was related to all‐cause and cardiovascular disease mortality. We also examined the effect of meeting the society's recommendation for long‐chain n‐3 polyunsaturated fatty acids (≥500 mg/day). Methods and Results: We longitudinally evaluated 7202 participants in the PREvención con DIeta MEDiterránea (PREDIMED) trial. Multivariable‐adjusted Cox regression models were fitted to estimate hazard ratios. ALA intake correlated to walnut consumption (r=0.94). During a 5.9‐y follow‐up, 431 deaths occurred (104 cardiovascular disease, 55 coronary heart disease, 32 sudden cardiac death, 25 stroke). The hazard ratios for meeting ALA recommendation (n=1615, 22.4%) were 0.72 (95% CI 0.56–0.92) for all‐cause mortality and 0.95 (95% CI 0.58–1.57) for fatal cardiovascular disease. The hazard ratios for meeting the recommendation for long‐chain n‐3 polyunsaturated fatty acids (n=5452, 75.7%) were 0.84 (95% CI 0.67–1.05) for all‐cause mortality, 0.61 (95% CI 0.39–0.96) for fatal cardiovascular disease, 0.54 (95% CI 0.29–0.99) for fatal coronary heart disease, and 0.49 (95% CI 0.22–1.01) for sudden cardiac death. The highest reduction in all‐cause mortality occurred in participants meeting both recommendations (hazard ratio 0.63 [95% CI 0.45–0.87]). Conclusions: In participants without prior cardiovascular disease and high fish consumption, dietary ALA, supplied mainly by walnuts and olive oil, relates inversely to all‐cause mortality, whereas protection from cardiac mortality is limited to fish‐derived long‐chain n‐3 polyunsaturated fatty acids. Clinical Trial Registration URL: http://www.Controlled-trials.com/. Unique identifier: ISRCTN35739639

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, José Eduardo. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de Bioestadística; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Márquez, Viviana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Blacona, María Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: García, Gregorio. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, María Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro González, Enrique L. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Roldán, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: González, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Marfia, Martín. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Matemática de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: de Castro, Idalia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Franchini, Noelia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Cruz, Rosa. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Dusicka, Alicia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Quaglino, Marta. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Kalauz, Roberto José Andrés. Investigador Independiente; Argentina.Fil: González, Mariana Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemáticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.

Genotypic variability on grain yield and grain nutritional quality characteristics of wheat grown under elevated co2 and high temperature

23 páginas, 6 tablas, 3 figurasThe progressive rise in atmospheric CO2 concentrations and temperature associated with climate change is predicted to have a major impact on the productivity and quality of food crops. Therefore, food security is highly dependent on climate change. Following a survey with 60 bread wheat genotypes, here we investigated the genetic variation in grain yield and nutritional quality among 10 of these genotypes grown under elevated CO2 and temperature. With this purpose, the biomass production, grain yield-related traits, the grain concentration of starch, total protein, phenolic compounds, and mineral nutrients, together with the total antioxidant capacity, were determined. Variation among genotypes was found for almost all the studied traits. Higher grain and ear numbers were associated with increased grain yield but decreased grain total protein concentration and minerals such as Cu, Fe, Mg, Na, P, and Zn. Mineral nutrients were mainly associated with wheat biomass, whereas protein concentration was affected by plant biomass and yield-related traits. Associations among different nutrients and promising nutrient concentrations in some wheat genotypes were also found. This study demonstrates that the exploration of genetic diversity is a powerful approach, not only for selecting genotypes with improved quality, but also for dissecting the effect of the environment on grain yield and nutritional compositionThis research was supported by the Spanish National R&D&I Plan of the Ministry of Economy and Competitiveness (Projects AGL2013-41363-R and AGL2016-79589-R) and the regional government, the Junta de Castilla y León (Projects CSI083U16 and CSI260P20), with European Regional Development Fund, ERDF. E.L. Marcos-Barbero was the recipient of a pre-doctoral contract from the Junta de Castilla y León (E-37-2017-0066125).Peer reviewe

Screening for Higher Grain Yield and Biomass among Sixty Bread Wheat Genotypes Grown under Elevated CO2 and High-Temperature Conditions

19 páginas, 4 figuras, 2 tablasGlobal warming will inevitably affect crop development and productivity, increasing uncertainty regarding food production. The exploitation of genotypic variability can be a promising approach for selecting improved crop varieties that can counteract the adverse effects of future climate change. We investigated the natural variation in yield performance under combined elevated CO2 and high-temperature conditions in a set of 60 bread wheat genotypes (59 of the 8TH HTWSN CIMMYT collection and Gazul). Plant height, biomass production, yield components and phenological traits were assessed. Large variations in the selected traits were observed across genotypes. The CIMMYT genotypes showed higher biomass and grain yield when compared to Gazul, indicating that the former performed better than the latter under the studied environmental conditions. Principal component and hierarchical clustering analyses revealed that the 60 wheat genotypes employed different strategies to achieve final grain yield, highlighting that the genotypes that can preferentially increase grain and ear numbers per plant will display better yield responses under combined elevated levels of CO2 and temperature. This study demonstrates the success of the breeding programs under warmer temperatures and the plants’ capacity to respond to the concurrence of certain environmental factors, opening new opportunities for the selection of widely adapted climate-resilient wheat genotypes.This research was supported by the Spanish National R&D&I Plan of the Ministry of Economy and Competitiveness (Projects AGL2013-41363-R and AGL2016-79589-R) and Ministry of Science and Innovation (Project PID2019-107154RB-100), as well as the regional government, the Junta de Castilla y León (Projects CSI083U16 and CSI260P20), with European Regional Development Fund, ERDF. Project “CLU-2019-05—IRNASA/CSIC Unit of Excellence”, funded by the Junta de Castilla y León and co-financed by the European Union (ERDF “Europe drives our growth”). E.L. Marcos-Barbero was the recipient of a pre-doctoral contract from the Junta de Castilla y León (E-37-2017-0066125)Peer reviewe

Growth, grain yield and nutritional quality of tritordeum inoculated with symbiotic fungi from a wild grass (Celtica gigantea) under field conditions [Dataset]

RTC2014-3112-2 funded by AEI and FEDER, grant PID2019-109133RB-I00 funded by MCIN/AEI/10.13039/50110001103, and from Project CLU2019-05-IRNASA/CSIC Unit of Excellence’ funded by the Junta de Castilla y León and co-financed by EU (ERDF Europe drives our growth)N

Osteopontin expression and localization of Ca2+ deposits in early stages of osteoarthritis in a rat model

Calcium deposits have been related to articular cartilage (AC) degeneration and have been observed in late stages of osteoarthritis (OA). However, the role of those deposits, whether they induce the OA pathogenesis or they appear as a consequence of such process, is still unknown. In this work, we present the kinetics of expression and tissue localisation of osteopontin (OPN), a mineralisation biomarker, and calcium deposits in samples from (normal, sham) and osteoarthritic cartilage (in a rat model). Immunohisto-chemical and Western blot assays for OPN, as well as Alizarin red staining for calcium deposits were performed; superficial, middle, and deep zones of AC were analysed. An increased expression of OPN and calcium deposits was found in the osteoarthritic cartilage compared with that of control groups, particularly in the superficial zone of AC in early stages of OA. In addition, the expression and localisation of OPN and calcium deposits during the OA pathogenesis suggest that the pathological AC mineralisation starts in the superficial zone during OA pathogenesis