Validation of PigBal model predictions for pig manure production

PigBal is a mass balance model that uses pig diet, digestibility and production data to predict the manure solids and nutrients produced by pig herds. It has been widely used for designing piggery effluent treatment systems and sustainable reuse areas at Australian piggeries. More recently, PigBal has also been used to estimate piggery volatile solids production for assessing greenhouse gas emissions for statutory reporting purposes by government, and for evaluating the energy potential from anaerobic digestion of pig effluent. This paper has compared PigBal predictions of manure total, volatile, and fixed solids, and nitrogen (N), phosphorus (P) and potassium (K), with manure production data generated in a replicated trial, which involved collecting manure from pigs housed in metabolic pens. Predictions of total, volatile, and fixed solids and K in the excreted manure were relatively good (combined diet R2 ≥ 0.79, modelling efficiency (EF) ≥ 0.70) whereas predictions of N and P, were generally less accurate (combined diet R2 0.56 and 0.66, EF 0.19 and -0.22, respectively). PigBal generally under-predicted lower N values while over-predicting higher values, and generally over-predicted manure P production for all diets. The most likely causes for this less accurate performance were ammonium-N volatilisation losses between manure excretion and sample analysis, and the inability of PigBal to account for higher rates of P uptake by pigs fed diets containing phytase. The outcomes of this research suggest that there is a need for further investigation and model development to enhance PigBal's capabilities for more accurately assessing nutrient loads. However, PigBal's satisfactory performance in predicting solids excretion demonstrates that it is suitable for assessing the methane component of greenhouse gas emission and the energy potential from anaerobic digestion of volatile solids in piggery effluent. The apparent overestimation of N and P excretion may result in conservative nutrient application rates to land and the over-prediction of the nitrous oxide component of greenhouse gas emissions. © CSIRO 2016

Seasonal and intradaily variations of Parietaria pollen in the atmosphere of Málaga.

Parietaria pollen is one of the main causes of hay fever and asthma in the population, presenting a high allergenicity. That is why, in order to inform the population, it is important to determine whether its behaviour pattern is different in different parts of the city. The objective of this study was to analyze and compare the behaviour pattern of the Parietaria pollen type in two different points within the city of Malaga and to analyze the existing correlation between pollen concentrations and the main meteorological parameters. We used two Hirst-type volumetric pollen traps, one of them installed in the periphery and the other in the city center, between 2017 and 2019. The samples were mounted and counted following the recommendations of the Spanish Aerobiology Network. To calculate the annual pollen integral, the sum of the mean daily concentrations throughout the year was used. To calculate the intradaily variations, the values were accumulated every two hours, expressed as percentages of the daily total. In order to study the relationships between meteorological parameters and pollen concentrations, Spearman correlation tests have been carried out. The values of the annual pollen integral were always much higher in the centre. Daily mean concentrations showed the presence of this pollen type in the atmosphere throughout the year. Regarding the intraday pattern, a more pronounced peak was observed in the city centre, while in the periphery, the distribution is more homogeneous throughout the day. The meteorological parameters play an important role in determining the daily concentrations in the atmosphere. In the light of these results, we can conclude that it is necessary to install several sampling points within the same city, due to its heterogeneity and different land uses, in order to inform the population with a greater precision and, in this way, prevent respiratory allergies.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Nitrite circumvents platelet resistance to nitric oxide in patients with heart failure preserved ejection fraction and chronic atrial fibrillation

Aims: Heart failure (HF) is a pro-thrombotic state. Both platelet and vascular responses to nitric oxide (NO) donors are impaired in HF patients with reduced ejection fraction (HFrEF) compared to healthy volunteers (HV) due to scavenging of NO, and possibly also reduced activity of the principal NO sensor, soluble guanylate cyclase (sGC), limiting the therapeutic potential of NO donors as anti-aggregatory agents. Previous studies have shown that nitrite inhibits platelet activation presumptively after its reduction to NO, but the mechanism(s) involved remain poorly characterized. Our aim was to compare the effects of nitrite on platelet function in HV vs. HF patients with preserved ejection fraction (HFpEF) and chronic atrial fibrillation (HFpEF-AF), vs. patients with chronic AF without HF, and to assess whether these effects occur independent of the interaction with other formed elements of blood. Methods and Results: Platelet responses to nitrite and the NO donor sodium nitroprusside (SNP) were compared in age-matched HV controls (n = 12), HFpEF-AF patients (n = 29) and chronic AF patients (n = 8). Anti-aggregatory effects of nitrite in the presence of NO scavengers/sGC inhibitor were determined and vasodilator-stimulated phosphoprotein (VASP) phosphorylation was assessed using Western blotting. In HV and chronic AF, both nitrite and SNP inhibited platelet aggregation in a concentration-dependent manner. Inhibition of platelet aggregation by the NO donor SNP was impaired in HFpEF-AF patients compared to healthy and chronic AF individuals, but there was no impairment of the anti-aggregatory effects of nitrite. Nitrite circumvented platelet NO resistance independently of other blood cells by directly activating sGC and phosphorylating VASP. Conclusion: We here show for the first time that HFpEF-AF (but not chronic AF without HF) is associated with marked impairment of platelet NO responses due to sGC dysfunction and nitrite circumvents the “platelet NO resistance” phenomenon in human HFpEF, at least partly, by acting as a direct sGC activator independent of NO

Gut microbiome signatures linked to HIV-1 reservoir size and viremia control

The potential role of the gut microbiome as a predictor of immune-mediated HIV-1 control in the absence of antiretroviral therapy (ART) is still unknown. In the BCN02 clinical trial, which combined the MVA.HIVconsv immunogen with the latency-reversing agent romidepsin in early-ART treated HIV-1 infected individuals, 23% (3/13) of participants showed sustained low-levels of plasma viremia during 32 weeks of a monitored ART pause (MAP). Here, we present a multi-omics analysis to identify compositional and functional gut microbiome patterns associated with HIV-1 control in the BCN02 trial. Viremic controllers during the MAP (controllers) exhibited higher Bacteroidales/Clostridiales ratio and lower microbial gene richness before vaccination and throughout the study intervention when compared to non-controllers. Longitudinal assessment indicated that the gut microbiome of controllers was enriched in pro-inflammatory bacteria and depleted in butyrate-producing bacteria and methanogenic archaea. Functional profiling also showed that metabolic pathways related to fatty acid and lipid biosynthesis were significantly increased in controllers. Fecal metaproteome analyses confirmed that baseline functional differences were mainly driven by Clostridial es. Participants with high baseline Bacteroidales/Clostridiales ratio had increased pre-existing immune activation-related transcripts. The Bacteroidales/Clostridiales ratio as well as host immune-activation signatures inversely correlated with HIV-1 reservoir size. The present proof-of-concept study suggests the Bacteroidales/Clostridiales ratio as a novel gut microbiome signature associated with HIV-1 reservoir size and immune-mediated viral control after ART interruption. The online version contains supplementary material available at 10.1186/s40168-022-01247-6

Gut microbiome signatures linked to HIV-1 reservoir size and viremia control

Background: The potential role of the gut microbiome as a predictor of immune-mediated HIV-1 control in the absence of antiretroviral therapy (ART) is still unknown. In the BCN02 clinical trial, which combined the MVA.HIVconsv immunogen with the latency-reversing agent romidepsin in early-ART treated HIV-1 infected individuals, 23% (3/13) of participants showed sustained low-levels of plasma viremia during 32 weeks of a monitored ART pause (MAP). Here, we present a multi-omics analysis to identify compositional and functional gut microbiome patterns associated with HIV-1 control in the BCN02 trial. Results: Viremic controllers during the MAP (controllers) exhibited higher Bacteroidales/Clostridiales ratio and lower microbial gene richness before vaccination and throughout the study intervention when compared to non-controllers. Longitudinal assessment indicated that the gut microbiome of controllers was enriched in pro-inflammatory bacteria and depleted in butyrate-producing bacteria and methanogenic archaea. Functional profiling also showed that metabolic pathways related to fatty acid and lipid biosynthesis were significantly increased in controllers. Fecal metaproteome analyses confirmed that baseline functional differences were mainly driven by Clostridiales. Participants with high baseline Bacteroidales/Clostridiales ratio had increased pre-existing immune activation-related transcripts. The Bacteroidales/Clostridiales ratio as well as host immune-activation signatures inversely correlated with HIV-1 reservoir size. Conclusions: The present proof-of-concept study suggests the Bacteroidales/Clostridiales ratio as a novel gut microbiome signature associated with HIV-1 reservoir size and immune-mediated viral control after ART interruption. Video abstract

Long-lasting blood pressure lowering effects of nitrite are NO-independent and mediated by hydrogen peroxide, persulfides, and oxidation of protein kinase G1α redox signalling

Aims Under hypoxic conditions, nitrite (NO2-) can be reduced to nitric oxide (NO) eliciting vasorelaxation. However, nitrite also exerts vasorelaxant effects of potential therapeutic relevance under normal physiological conditions via undetermined mechanisms. We, therefore, sought to investigate the mechanism(s) by which nitrite regulates the vascular system in normoxia and, specifically, whether the biological effects are a result of NO generation (as in hypoxia) or mediated via alternative mechanisms involving classical downstream targets of NO [e.g. effects on protein kinase G1 alpha (PKG1 alpha)]. Methods and results Ex vivo myography revealed that, unlike in thoracic aorta (conduit vessels), the vasorelaxant effects of nitrite in mesenteric resistance vessels from wild-type (WT) mice were NO-independent. Oxidants such as H2O2 promote disulfide formation of PKG1 alpha, resulting in NO- cyclic guanosine monophosphate (cGMP) independent kinase activation. To explore whether the microvascular effects of nitrite were associated with PKG1 alpha oxidation, we used a Cys42Ser PKG1 alpha knock-in (C42S PKG1 alpha KI; 'redox-dead') mouse that cannot transduce oxidant signals. Resistance vessels from these C42S PKG1 alpha KI mice were markedly less responsive to nitrite-induced vasodilation. Intraperitoneal (i.p.) bolus application of nitrite in conscious WT mice induced a rapid yet transient increase in plasma nitrite and cGMP concentrations followed by prolonged hypotensive effects, as assessed using in vivo telemetry. In the C42S PKG1 alpha KI mice, the blood pressure lowering effects of nitrite were lower compared to WT. Increased H2O2 concentrations were detected in WT resistance vessel tissue challenged with nitrite. Consistent with this, increased cysteine and glutathione persulfide levels were detected in these vessels by mass spectrometry, matching the temporal profile of nitrite's effects on H2O2 and blood pressure. Conclusion Under physiological conditions, nitrite induces a delayed and long-lasting blood pressure lowering effect, which is NO-independent and occurs via a new redox mechanism involving H2O2, persulfides, and PKG1 alpha oxidation/activation. Targeting this novel pathway may provide new prospects for anti-hypertensive therapy

Fishing the Molecular Bases of Treacher Collins Syndrome

Treacher Collins syndrome (TCS) is an autosomal dominant disorder of craniofacial development, and mutations in the TCOF1 gene are responsible for over 90% of TCS cases. The knowledge about the molecular mechanisms responsible for this syndrome is relatively scant, probably due to the difficulty of reproducing the pathology in experimental animals. Zebrafish is an emerging model for human disease studies, and we therefore assessed it as a model for studying TCS. We identified in silico the putative zebrafish TCOF1 ortholog and cloned the corresponding cDNA. The derived polypeptide shares the main structural domains found in mammals and amphibians. Tcof1 expression is restricted to the anterior-most regions of zebrafish developing embryos, similar to what happens in mouse embryos. Tcof1 loss-of-function resulted in fish showing phenotypes similar to those observed in TCS patients, and enabled a further characterization of the mechanisms underlying craniofacial malformation. Besides, we initiated the identification of potential molecular targets of treacle in zebrafish. We found that Tcof1 loss-of-function led to a decrease in the expression of cellular proliferation and craniofacial development. Together, results presented here strongly suggest that it is possible to achieve fish with TCS-like phenotype by knocking down the expression of the TCOF1 ortholog in zebrafish. This experimental condition may facilitate the study of the disease etiology during embryonic development

RNA G-Quadruplexes in the model plant species Arabidopsis thaliana: prevalence and possible functional roles

Tandem stretches of guanines can associate in hydrogen-bonded arrays to form G-quadruplexes, which are stabilized by K+ ions. Using computational methods, we searched for G-Quadruplex Sequence (GQS) patterns in the model plant species Arabidopsis thaliana. We found ∼1200 GQS with a G3 repeat sequence motif, most of which are located in the intergenic region. Using a Markov modeled genome, we determined that GQS are significantly underrepresented in the genome. Additionally, we found ∼43 000 GQS with a G2 repeat sequence motif; notably, 80% of these were located in genic regions, suggesting that these sequences may fold at the RNA level. Gene Ontology functional analysis revealed that GQS are overrepresented in genes encoding proteins of certain functional categories, including enzyme activity. Conversely, GQS are underrepresented in other categories of genes, notably those for non-coding RNAs such as tRNAs and rRNAs. We also find that genes that are differentially regulated by drought are significantly more likely to contain a GQS. CD-detected K+ titrations performed on representative RNAs verified formation of quadruplexes at physiological K+ concentrations. Overall, this study indicates that GQS are present at unique locations in Arabidopsis and that folding of RNA GQS may play important roles in regulating gene expression

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.