The colorful Helly theorem and general hypergraphs

AbstractThe definition of the Helly property for hypergraphs was motivated by the Helly theorem for convex sets. Similarly, we define the colorful Helly property for a family of hypergraphs, motivated by the colorful Helly theorem for collections of convex sets, by Lovász. We describe some general facts about the colorful Helly property and prove complexity results. In particular, we show that it is Co-NP-complete to decide if a family of p hypergraphs is colorful Helly, even if p=2. However, for any fixed p, we describe a polynomial time algorithm to decide if such family is colorful Helly, provided at least p−1 of the hypergraphs are p-Helly

Urinary Volatomic Expression Pattern: Paving the Way for Identification of Potential Candidate Biosignatures for Lung Cancer

The urinary volatomic profiling of Indian cohorts composed of 28 lung cancer (LC) pa tients and 27 healthy subjects (control group, CTRL) was established using headspace solid phase microextraction technique combined with gas chromatography mass spectrometry methodology as a powerful approach to identify urinary volatile organic metabolites (uVOMs) to discriminate among LC patients from CTRL. Overall, 147 VOMs of several chemistries were identified in the intervention groups—including naphthalene derivatives, phenols, and organosulphurs—augmented in the LC group. In contrast, benzene and terpenic derivatives were found to be more prevalent in the CTRL group. The volatomic data obtained were processed using advanced statistical analysis, namely partial least square discriminative analysis (PLS-DA), support vector machine (SVM), random forest (RF), and multilayer perceptron (MLP) methods. This resulted in the identification of nine uVOMs with a higher potential to discriminate LC patients from CTRL subjects. These were furan, o-cymene, furfural, linalool oxide, viridiflorene, 2-bromo-phenol, tricyclazole, 4-methyl-phenol, and 1-(4-hydroxy-3,5-di-tert-butylphenyl)-2-methyl-3-morpholinopropan-1-one. The metabolic pathway analysis of the data obtained identified several altered biochemical pathways in LC mainly affecting glycolysis/gluconeogenesis, pyruvate metabolism, and fatty acid biosynthesis. Moreover, acetate and octanoic, decanoic, and dodecanoic fatty acids were identified as the key metabolites responsible for such deregulation. Furthermore, studies involving larger cohorts of LC patients would allow us to consolidate the data obtained and challenge the potential of the uVOMs as candidate biomarkers for LC.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Genomics and epidemiology for gastric adenocarcinomas (GE4GAC): a Brazilian initiative to study gastric cancer

Abstract Gastric cancer (GC) is the fifth most common type of cancer worldwide with high incidences in Asia, Central, and South American countries. This patchy distribution means that GC studies are neglected by large research centers from developed countries. The need for further understanding of this complex disease, including the local importance of epidemiological factors and the rich ancestral admixture found in Brazil, stimulated the implementation of the GE4GAC project. GE4GAC aims to embrace epidemiological, clinical, molecular and microbiological data from Brazilian controls and patients with malignant and pre-malignant gastric disease. In this letter, we summarize the main goals of the project, including subject and sample accrual and current findings

Constraints on the structure and seasonal variations of Triton's atmosphere from the 5 October 2017 stellar occultation and previous observations

Context. A stellar occultation by Neptune's main satellite, Triton, was observed on 5 October 2017 from Europe, North Africa, and the USA. We derived 90 light curves from this event, 42 of which yielded a central flash detection. Aims. We aimed at constraining Triton's atmospheric structure and the seasonal variations of its atmospheric pressure since the Voyager 2 epoch (1989). We also derived the shape of the lower atmosphere from central flash analysis. Methods. We used Abel inversions and direct ray-tracing code to provide the density, pressure, and temperature profiles in the altitude range similar to 8 km to similar to 190 km, corresponding to pressure levels from 9 mu bar down to a few nanobars. Results. (i) A pressure of 1.18 +/- 0.03 mu bar is found at a reference radius of 1400 km (47 km altitude). (ii) A new analysis of the Voyager 2 radio science occultation shows that this is consistent with an extrapolation of pressure down to the surface pressure obtained in 1989. (iii) A survey of occultations obtained between 1989 and 2017 suggests that an enhancement in surface pressure as reported during the 1990s might be real, but debatable, due to very few high S/N light curves and data accessible for reanalysis. The volatile transport model analysed supports a moderate increase in surface pressure, with a maximum value around 2005-2015 no higher than 23 mu bar. The pressures observed in 1995-1997 and 2017 appear mutually inconsistent with the volatile transport model presented here. (iv) The central flash structure does not show evidence of an atmospheric distortion. We find an upper limit of 0.0011 for the apparent oblateness of the atmosphere near the 8 km altitude.J.M.O. acknowledges financial support from the Portuguese Foundation for Science and Technology (FCT) and the European Social Fund (ESF) through the PhD grant SFRH/BD/131700/2017. The work leading to these results has received funding from the European Research Council under the European Community's H2020 2014-2021 ERC grant Agreement nffi 669416 "Lucky Star". We thank S. Para who supported some travels to observe the 5 October 2017 occultation. T.B. was supported for this research by an appointment to the National Aeronautics and Space Administration (NASA) Post-Doctoral Program at the Ames Research Center administered by Universities Space Research Association (USRA) through a contract with NASA. We acknowledge useful exchanges with Mark Gurwell on the ALMA CO observations. This work has made use of data from the European Space Agency (ESA) mission Gaia (https://www.cosmos.esa.int/gaia), processed by the Gaia Data Processing and Analysis Consortium (DPAC, https://www.cosmos.esa.int/web/gaia/dpac/consortium).Funding for the DPAC has been provided by national institutions, in particular the institutions participating in the Gaia Multilateral Agreement. J.L.O., P.S.-S., N.M. and R.D. acknowledge financial support from the State Agency for Research of the Spanish MCIU through the "Center of Excellence Severo Ochoa" award to the Instituto de Astrofisica de Andalucia (SEV-2017-0709), they also acknowledge the financial support by the Spanish grant AYA-2017-84637-R and the Proyecto de Excelencia de la Junta de Andalucia J.A. 2012-FQM1776. The research leading to these results has received funding from the European Union's Horizon 2020 Research and Innovation Programme, under Grant Agreement no. 687378, as part of the project "Small Bodies Near and Far" (SBNAF). P.S.-S. acknowledges financial support by the Spanish grant AYA-RTI2018-098657-J-I00 "LEO-SBNAF". The work was partially based on observations made at the Laboratorio Nacional de Astrofisica (LNA), Itajuba-MG, Brazil. The following authors acknowledge the respective CNPq grants: F.B.-R. 309578/2017-5; R.V.-M. 304544/2017-5, 401903/2016-8; J.I.B.C. 308150/2016-3 and 305917/2019-6; M.A. 427700/20183, 310683/2017-3, 473002/2013-2. This study was financed in part by the Coordenacao de Aperfeicoamento de Pessoal de Nivel Superior -Brasil (CAPES) -Finance Code 001 and the National Institute of Science and Technology of the e-Universe project (INCT do e-Universo, CNPq grant 465376/2014-2). G.B.R. acknowledges CAPES-FAPERJ/PAPDRJ grant E26/203.173/2016 and CAPES-PRINT/UNESP grant 88887.571156/2020-00, M.A. FAPERJ grant E26/111.488/2013 and A.R.G.Jr. FAPESP grant 2018/11239-8. B.E.M. thanks CNPq 150612/2020-6 and CAPES/Cofecub-394/2016-05 grants. Part of the photometric data used in this study were collected in the frame of the photometric observations with the robotic and remotely controlled telescope at the University of Athens Observatory (UOAO; Gazeas 2016). The 2.3 m Aristarchos telescope is operated on Helmos Observatory by the Institute for Astronomy, Astrophysics, Space Applications and Remote Sensing of the National Observatory of Athens. Observations with the 2.3 m Aristarchos telescope were carried out under OPTICON programme. This project has received funding from the European Union's Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No 730890. This material reflects only the authors views and the Commission is not liable for any use that may be made of the information contained therein. The 1. 2m Kryoneri telescope is operated by the Institute for Astronomy, Astrophysics, Space Applications and Remote Sensing of the National Observatory of Athens. The Astronomical Observatory of the Autonomous Region of the Aosta Valley (OAVdA) is managed by the Fondazione Clement Fillietroz-ONLUS, which is supported by the Regional Government of the Aosta Valley, the Town Municipality of Nus and the "Unite des Communes valdotaines Mont-Emilius". The 0.81 m Main Telescope at the OAVdA was upgraded thanks to a Shoemaker NEO Grant 2013 from The Planetary Society. D.C. and J.M.C. acknowledge funds from a 2017 'Research and Education' grant from Fondazione CRT-Cassa di Risparmio di Torino. P.M. acknowledges support from the Portuguese Fundacao para a Ciencia e a Tecnologia ref. PTDC/FISAST/29942/2017 through national funds and by FEDER through COMPETE 2020 (ref. POCI010145 FEDER007672). F.J. acknowledges Jean Luc Plouvier for his help. S.J.F. and C.A. would like to thank the UCL student support observers: Helen Dai, Elise Darragh-Ford, Ross Dobson, Max Hipperson, Edward Kerr-Dineen, Isaac Langley, Emese Meder, Roman Gerasimov, Javier Sanjuan, and Manasvee Saraf. We are grateful to the CAHA, OSN and La Hita Observatory staffs. This research is partially based on observations collected at Centro Astronomico HispanoAleman (CAHA) at Calar Alto, operated jointly by Junta de Andalucia and Consejo Superior de Investigaciones Cientificas (IAA-CSIC). This research was also partially based on observation carried out at the Observatorio de Sierra Nevada (OSN) operated by Instituto de Astrofisica de Andalucia (CSIC). This article is also based on observations made with the Liverpool Telescope operated on the island of La Palma by Liverpool John Moores University in the Spanish Observatorio del Roque de los Muchachos of the Instituto de Astrofisica de Canarias with financial support from the UK Science and Technology Facilities Council. Partially based on observations made with the Tx40 and Excalibur telescopes at the Observatorio Astrofisico de Javalambre in Teruel, a Spanish Infraestructura Cientifico-Tecnica Singular (ICTS) owned, managed and operated by the Centro de Estudios de Fisica del Cosmos de Aragon (CEFCA). Tx40 and Excalibur are funded with the Fondos de Inversiones de Teruel (FITE). A.R.R. would like to thank Gustavo Roman for the mechanical adaptation of the camera to the telescope to allow for the observation to be recorded. R.H., J.F.R., S.P.H. and A.S.L. have been supported by the Spanish projects AYA2015-65041P and PID2019-109467GB-100 (MINECO/FEDER, UE) and Grupos Gobierno Vasco IT1366-19. Our great thanks to Omar Hila and their collaborators in Atlas Golf Marrakech Observatory for providing access to the T60cm telescope. TRAPPIST is a project funded by the Belgian Fonds (National) de la Recherche Scientifique (F.R.S.-FNRS) under grant PDR T.0120.21. TRAPPIST-North is a project funded by the University of Liege, and performed in collaboration with Cadi Ayyad University of Marrakesh. E.J. is a FNRS Senior Research Associate

Cabbage and fermented vegetables : From death rate heterogeneity in countries to candidates for mitigation strategies of severe COVID-19

Large differences in COVID-19 death rates exist between countries and between regions of the same country. Some very low death rate countries such as Eastern Asia, Central Europe, or the Balkans have a common feature of eating large quantities of fermented foods. Although biases exist when examining ecological studies, fermented vegetables or cabbage have been associated with low death rates in European countries. SARS-CoV-2 binds to its receptor, the angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2). As a result of SARS-CoV-2 binding, ACE2 downregulation enhances the angiotensin II receptor type 1 (AT(1)R) axis associated with oxidative stress. This leads to insulin resistance as well as lung and endothelial damage, two severe outcomes of COVID-19. The nuclear factor (erythroid-derived 2)-like 2 (Nrf2) is the most potent antioxidant in humans and can block in particular the AT(1)R axis. Cabbage contains precursors of sulforaphane, the most active natural activator of Nrf2. Fermented vegetables contain many lactobacilli, which are also potent Nrf2 activators. Three examples are: kimchi in Korea, westernized foods, and the slum paradox. It is proposed that fermented cabbage is a proof-of-concept of dietary manipulations that may enhance Nrf2-associated antioxidant effects, helpful in mitigating COVID-19 severity.Peer reviewe

Nrf2-interacting nutrients and COVID-19 : time for research to develop adaptation strategies

There are large between- and within-country variations in COVID-19 death rates. Some very low death rate settings such as Eastern Asia, Central Europe, the Balkans and Africa have a common feature of eating large quantities of fermented foods whose intake is associated with the activation of the Nrf2 (Nuclear factor (erythroid-derived 2)-like 2) anti-oxidant transcription factor. There are many Nrf2-interacting nutrients (berberine, curcumin, epigallocatechin gallate, genistein, quercetin, resveratrol, sulforaphane) that all act similarly to reduce insulin resistance, endothelial damage, lung injury and cytokine storm. They also act on the same mechanisms (mTOR: Mammalian target of rapamycin, PPAR gamma:Peroxisome proliferator-activated receptor, NF kappa B: Nuclear factor kappa B, ERK: Extracellular signal-regulated kinases and eIF2 alpha:Elongation initiation factor 2 alpha). They may as a result be important in mitigating the severity of COVID-19, acting through the endoplasmic reticulum stress or ACE-Angiotensin-II-AT(1)R axis (AT(1)R) pathway. Many Nrf2-interacting nutrients are also interacting with TRPA1 and/or TRPV1. Interestingly, geographical areas with very low COVID-19 mortality are those with the lowest prevalence of obesity (Sub-Saharan Africa and Asia). It is tempting to propose that Nrf2-interacting foods and nutrients can re-balance insulin resistance and have a significant effect on COVID-19 severity. It is therefore possible that the intake of these foods may restore an optimal natural balance for the Nrf2 pathway and may be of interest in the mitigation of COVID-19 severity

Constraints on the structure and seasonal variations of Triton’s atmosphere from the 5 October 2017 stellar occultation and previous observations⋆

Context. A stellar occultation by Neptune's main satellite, Triton, was observed on 5 October 2017 from Europe, North Africa, and the USA. We derived 90 light curves from this event, 42 of which yielded a central flash detection. Aims. We aimed at constraining Triton's atmospheric structure and the seasonal variations of its atmospheric pressure since the Voyager 2 epoch (1989). We also derived the shape of the lower atmosphere from central flash analysis. Methods. We used Abel inversions and direct ray-tracing code to provide the density, pressure, and temperature profiles in the altitude range ∼8 km to ∼190 km, corresponding to pressure levels from 9 μbar down to a few nanobars. Results. (i) A pressure of 1.18 ± 0.03 μbar is found at a reference radius of 1400 km (47 km altitude). (ii) A new analysis of the Voyager 2 radio science occultation shows that this is consistent with an extrapolation of pressure down to the surface pressure obtained in 1989. (iii) A survey of occultations obtained between 1989 and 2017 suggests that an enhancement in surface pressure as reported during the 1990s might be real, but debatable, due to very few high S/N light curves and data accessible for reanalysis. The volatile transport model analysed supports a moderate increase in surface pressure, with a maximum value around 2005-2015 no higher than 23 μbar. The pressures observed in 1995-1997 and 2017 appear mutually inconsistent with the volatile transport model presented here. (iv) The central flash structure does not show evidence of an atmospheric distortion. We find an upper limit of 0.0011 for the apparent oblateness of the atmosphere near the 8 km altitude

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. 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A characterisation of cubic parity graphs

A graph is Zm-well-covered if all maximal independent sets have the same cardi-nality modulo m. Zm-well-covered graphs generalise well-covered graphs, those in which all independent sets have the same cardinality. Z2-well-covered graphs are also called parity graphs. A characterisation of cubic well-covered graphs was given by Campbell, Ellingham and Royle. Here we extend this to a characterisation of cubic Zm-well-covered graphs for all integers m ≥ 2; the most interesting case is m = 2, cubic parity graphs. Our main technique involves minimal non-well-covered graphs, and allows us to build our characterisation as an extension of the existing characterisation of cubic well-covered graphs. * Partially supported by NSF grant DMS-9627984