Global superscaling analysis of quasielastic electron scattering with relativistic effective mass

We present a global analysis of the inclusive quasielastic electron scattering data with a superscaling approach with relativistic effective mass. The SuSAM* model exploits the approximation of factorization of the scaling function $f^*(\psi^*)$ out of the cross section under quasifree conditions. Our approach is based on the relativistic mean field theory of nuclear matter where a relativistic effective mass for the nucleon encodes the dynamics of nucleons moving in presence of scalar and vector potentials. Both the scaling variable $\psi^*$ and the single nucleon cross sections include the effective mass as a parameter to be fitted to the data alongside the Fermi momentum $k_F$. Several methods to extract the scaling function and its uncertainty from the data are proposed and compared. The model predictions for the quasielastic cross section and the theoretical error bands are presented and discussed for nuclei along the periodic table from $A=2$ to $A=238$: $^2$H, $^3$H, $^3$He, $^4$He, $^{12}$C, $^{6}$Li, $^{9}$Be, $^{24}$Mg, $^{59}$Ni, $^{89}$Y, $^{119}$Sn, $^{181}$Ta, $^{186}$W, $^{197}$Au, $^{16}$O, $^{27}$Al, $^{40}$Ca, $^{48}$Ca, $^{56}$Fe, $^{208}$Pb, and $^{238}$U. We find that more than 9000 of the total $\sim 20000$ data fall within the quasielastic theoretical bands. Predictions for $^{48}$Ti and $^{40}$Ar are also provided for the kinematics of interest to neutrino experiments.Comment: 26 pages, 20 figures and 4 table

Laboratory contamination over time during low-biomass sample analysis

Bacteria are not only ubiquitous on earth but can also be incredibly diverse within clean laboratories and reagents. The presence of both living and dead bacteria in laboratory environments and reagents is especially problematic when examining samples with low endogenous content (e.g., skin swabs, tissue biopsies, ice, water, degraded forensic samples or ancient material), where contaminants can outnumber endogenous microorganisms within samples. The contribution of contaminants within high-throughput studies remains poorly understood because of the relatively low number of contaminant surveys. Here, we examined 144 negative control samples (extraction blank and no-template amplification controls) collected in both typical molecular laboratories and an ultraclean ancient DNA laboratory over 5 years to characterize long-term contaminant diversity. We additionally compared the contaminant content within a home-made silica-based extraction method, commonly used to analyse low endogenous content samples, with a widely used commercial DNA extraction kit. The contaminant taxonomic profile of the ultraclean ancient DNA laboratory was unique compared to modern molecular biology laboratories, and changed over time according to researcher, month and season. The commercial kit also contained higher microbial diversity and several human-associated taxa in comparison to the home-made silica extraction protocol. We recommend a minimum of two strategies to reduce the impacts of laboratory contaminants within low-biomass metagenomic studies: (a) extraction blank controls should be included and sequenced with every batch of extractions and (b) the contributions of laboratory contamination should be assessed and reported in each high-throughput metagenomic study.Laura S. Weyrich, Andrew G. Farrer, Raphael Eisenhofer, Luis A. Arriola Jennifer Young, Caitlin A. Selway, Matilda Handsley‐Davis, Christina J. Adler James Breen, Alan Coope

Dynamic Edematous Response of the Human Heart to Myocardial Infarction Implications for Assessing Myocardial Area at Risk and Salvage

BACKGROUND: Clinical protocols aimed to characterize the post-myocardial infarction (MI) heart by cardiac magnetic resonance (CMR) need to be standardized to take account of dynamic biological phenomena evolving early after the index ischemic event. Here, we evaluated the time course of edema reaction in patients with ST-segment-elevation MI by CMR and assessed its implications for myocardium-at-risk (MaR) quantification both in patients and in a large-animal model. METHODS: A total of 16 patients with anterior ST-segment-elevation MI successfully treated by primary angioplasty and 16 matched controls were prospectively recruited. In total, 94 clinical CMR examinations were performed: patients with ST-segment-elevation MI were serially scanned (within the first 3 hours after reperfusion and at 1, 4, 7, and 40 days), and controls were scanned only once. T2 relaxation time in the myocardium (T2 mapping) and the extent of edema on T2-weighted short-tau triple inversion-recovery (ie, CMR-MaR) were evaluated at all time points. In the experimental study, 20 pigs underwent 40-minute ischemia/reperfusion followed by serial CMR examinations at 120 minutes and 1, 4, and 7 days after reperfusion. Reference MaR was assessed by contrast-multidetector computed tomography during the index coronary occlusion. Generalized linear mixed models were used to take account of repeated measurements. RESULTS: In humans, T2 relaxation time in the ischemic myocardium declines significantly from early after reperfusion to 24 hours, and then increases up to day 4, reaching a plateau from which it decreases from day 7. Consequently, edema extent measured by T2-weighted short-tau triple inversion-recovery (CMR-MaR) varied with the timing of the CMR examination. These findings were confirmed in the experimental model by showing that only CMR-MaR values for day 4 and day 7 postreperfusion, coinciding with the deferred edema wave, were similar to values measured by reference contrast-multidetector computed tomography. CONCLUSIONS: Post-MI edema in patients follows a bimodal pattern that affects CMR estimates of MaR. Dynamic changes in post-ST-segment-elevation MI edema highlight the need for standardization of CMR timing to retrospectively delineate MaR and quantify myocardial salvage. According to the present clinical and experimental data, a time window between days 4 and 7 post-MI seems a good compromise solution for standardization. Further studies are needed to study the effect of other factors on these variables.This study was partially supported by a competitive grant from the Spanish Society of Cardiology (Proyectos de Investigacion Traslacional en Cardiologia de la Sociedad Espanola de Cardiologia 2015, for the project Caracterizacion tiSUlar miocaRdica con resonancia magnetica en pacientes tras inFarto agudo de mioCardio con elevacioN de ST sometidos a angloplastia Coronaria primaria. Estudio SURF-CNIC), by a competitive grant from the Carlos III Institute of Health-Fondo de Investigacion Sanitaria- and the European Regional Development Fund (ERDF/FEDER) (PI10/02268 and PI13/01979), the Spanish Ministry of economy, industry, and competitiveness (MEIC) and ERDF/FEDER SAF2013-49663-EXP. Dr Fernandez-Jimenez holds a FICNIC fellowship from the Fundacio Jesus Serra, the Fundacion Interhospitalaria de Investigacion Cardiovascular, and the Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares Carlos III (CNIC), and Dr Aguero is a FP7-PEOPLE-2013-ITN-Cardionext fellow. This study forms part of a Master Research Agreement between the CNIC and Philips Healthcare, and is part of a bilateral research program between Hospital de Salamanca Cardiology Department and the CNIC. This research program is part of an institutional agreement between FIIS-Fundacion Jimenez Diaz and CNIC. The CNIC is supported by the MEIC and the Pro CNIC Foundation, and is a Severo Ochoa Center of Excellence (MEIC award SEV-2015-0505).S

The blood vasculature instructs lymphatic patterning in a SOX7-dependent manner

Despite a growing catalog of secreted factors critical for lymphatic network assembly, little is known about the mechanisms that modulate the expression level of these molecular cues in blood vascular endothelial cells (BECs). Here, we show that a BEC-specific transcription factor, SOX7, plays a crucial role in a non-cell-autonomous manner by modulating the transcription of angiocrine signals to pattern lymphatic vessels. While SOX7 is not expressed in lymphatic endothelial cells (LECs), the conditional loss of SOX7 function in mouse embryos causes a dysmorphic dermal lymphatic phenotype. We identify novel distant regulatory regions in mice and humans that contribute to directly repressing the transcription of a major lymphangiogenic growth factor (Vegfc) in a SOX7-dependent manner. Further, we show that SOX7 directly binds HEY1, a canonical repressor of the Notch pathway, suggesting that transcriptional repression may also be modulated by the recruitment of this protein partner at Vegfc genomic regulatory regions. Our work unveils a role for SOX7 in modulating downstream signaling events crucial for lymphatic patterning, at least in part via the transcriptional repression of VEGFC levels in the blood vascular endothelium.Peer reviewe

Effect of central nervous system (CNS) metastases in a real-world multicenter cohort study of Spanish ALK-positive non-small cell lung cancer (NSCLC) patients (p)

Background: CNS is a common site of metastases in patients with ALK-positive NSCLC. CNS metastases are associated with a number of deleterious effects, such as reduction in quality of life. However, the relationship between brain metastases and prognosis remains unclear. We aimed to evaluate the effect of CNS metastases on overall survival (OS) in a multicenter cohort of Spanish ALK-positive NSCLC patients diagnosed between 2008 and 2017. Methods: We included patients with stage IV at diagnoses, followed up to April 2018; OS (months [m]) was estimated with the Kaplan-Meier method. Survival curves were compared between groups of patients using the log-rank test. Hazard risk (HR) to death was estimated with multivariable Cox model. Results: Out of 163 patients in the cohort, a total of 116 were evaluated, with a median of follow-up of 29.2 m and 59 deaths reported. Characteristics at diagnosis were a median age of 58 years, 50% female, 58.6% never-smokers, 54.3% with comorbidities, PS by ECOG 0-1 93.1%. CNS metastases (median number of lesions 6) were present in 43.1% of patients and 34% of patients with CNS metastases were treated with local therapy (11.8 % local radiotherapy and 76.5% holocraneal radiotherapy). ALK inhibitors as first line and second line treatment were administered to 45.5% and 78.6% of patients, respectively. The median OS was 39 months; OS in patients with CNS metastases at diagnosis was 34.4 m and 39.0 m in those without CNS metastases at diagnosis (p=.9). In patients without CNS metastases at baseline (n=60), 22 developed CNS, with a median OS greater than in those without CNS metastases during follow-up, although the difference is not significant (45.5 m vs 33.3 m; p=.9). There were 81 patients who presented with metastases in more than one organ and 33 patients with metastases in a single organ. The risk of death increased as the number of metastatic organs at diagnoses increased (HR=1.26, p=.0305), with worse OS in those presenting with liver metastases at diagnoses (21.1%, OS: 20 m), compared to those without tumor involvement (OS: 45.4 m; p =.008). Conclusions: OS was similar for ALK-positive NSCLC patients with and without CNS metastases at diagnoses. OS was worse as the number of metastatic organs at diagnosis increased, with liver metastases being associated with the highest risk of mortality

General and abdominal adiposity and risk of death in Europe

BACKGROUND Previous studies have relied predominantly on the body-mass index (BMI, the weight in kilograms divided by the square of the height in meters) to assess the association of adiposity with the risk of death, but few have examined whether the distribution of body fat contributes to the prediction of death. METHODS We examined the association of BMI, waist circumference, and waist-to-hip ratio with the risk of death among 359,387 participants from nine countries in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC). We used a Cox regression analysis, with age as the time variable, and stratified the models according to study center and age at recruitment, with further adjustment for educational level, smoking status, alcohol consumption, physical activity, and height. RESULTS During a mean follow-up of 9.7 years, 14,723 participants died. The lowest risks of death related to BMI were observed at a BMI of 25.3 for men and 24.3 for women. After adjustment for BMI, waist circumference and waist-to-hip ratio were strongly associated with the risk of death. Relative risks among men and women in the highest quintile of waist circumference were 2.05 (95% confidence interval [CI], 1.80 to 2.33) and 1.78 (95% CI, 1.56 to 2.04), respectively, and in the highest quintile of waist-to-hip ratio, the relative risks were 1.68 (95% CI, 1.53 to 1.84) and 1.51 (95% CI, 1.37 to 1.66), respectively. BMI remained significantly associated with the risk of death in models that included waist circumference or waist-to-hip ratio (P<0.001). CONCLUSIONS These data suggest that both general adiposity and abdominal adiposity are associated with the risk of death and support the use of waist circumference or waist-tohip ratio in addition to BMI in assessing the risk of death

X chromosome inactivation does not necessarily determine the severity of the phenotype in Rett syndrome patients

Rett syndrome (RTT) is a severe neurological disorder usually caused by mutations in the MECP2 gene. Since the MECP2 gene is located on the X chromosome, X chromosome inactivation (XCI) could play a role in the wide range of phenotypic variation of RTT patients; however, classical methylation-based protocols to evaluate XCI could not determine whether the preferentially inactivated X chromosome carried the mutant or the wild-type allele. Therefore, we developed an allele-specific methylation-based assay to evaluate methylation at the loci of several recurrent MECP2 mutations. We analyzed the XCI patterns in the blood of 174 RTT patients, but we did not find a clear correlation between XCI and the clinical presentation. We also compared XCI in blood and brain cortex samples of two patients and found differences between XCI patterns in these tissues. However, RTT mainly being a neurological disease complicates the establishment of a correlation between the XCI in blood and the clinical presentation of the patients. Furthermore, we analyzed MECP2 transcript levels and found differences from the expected levels according to XCI. Many factors other than XCI could affect the RTT phenotype, which in combination could influence the clinical presentation of RTT patients to a greater extent than slight variations in the XCI pattern

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.