Clarithromycin Effect in Microbial Communities

Financiaciado para publicación en acceso aberto: Universidade de Vigo/CISUGA laboratory experiment was carried out to investigate the response of the microbial communities in acid agricultural soils located in the NW Iberian Peninsula to the presence of clarithromycin. Four soils, with different organic C content and similar pH, and seven different concentrations of clarithromycin (0.49, 1.95, 7.81, 31.25, 125, 500 and 2,000 mg kg−1 of soil) were used, and microbial estimates were made after 8 and 42 incubation days. The phospholipid fatty acids (PLFA) technique was used to estimate the total microbial biomass and biomass of specific microbial groups as well as the microbial community structure (PLFA pattern). The microbial biomass (total and specific groups) was different in the four studied soils, the lowest values being exhibited by soils with the lowest organic C. The antibiotic addition showed a positive effect on microbial biomass (total and specific groups), especially at the highest dose; the effect being similar or even more accentuated with time passed after the addition (42 days ≥8 days). Principal component analysis (PCA) of the PLFA data carried out with the whole data set showed that the main determining factors of the microbial structure followed the order: soil > time incubation ≥ antibiotic dose. When the PCA was performed individually for each incubation time, the results indicated that microbial communities of the four soils were different. Likewise, for each soil, different microbial communities were observed depending on antibiotic concentration. The microbial biomass and PLFA pattern data were coincidentally showing that the clarithromycin addition favored fungi and G− bacteria more that bacteria and G+ bacteria; the effect being dose-dependent. Our data (microbial biomass, PLFA pattern) also demonstrated that the effect of clarithromycin addition on microbial communities in these four acid agricultural soils persisted even after 42 incubation days.Xunta de Galicia | Ref. ED481B-2022-081Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades | Ref. RTI2018-099574-B-C21Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades | Ref. RTI2018-099574-B-C22Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades | Ref. FPU21/0420

Diagnosis delay and follow-up strategies in colorectal cancer. Prognosis implications: a study protocol

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Controversy exists with regard to the impact that the different components of diagnosis delay may have on the degree of invasion and prognosis in patients with colorectal cancer. The follow-up strategies after treatment also vary considerably. The aims of this study are: a) to determine if the symptoms-to-diagnosis interval and the treatment delay modify the survival of patients with colorectal cancer, and b) to determine if different follow-up strategies are associated with a higher survival rate.</p> <p>Methods/Design</p> <p>Multi-centre study with prospective follow-up in five regions in Spain (Galicia, Balearic Islands, Catalonia, Aragón and Valencia) during the period 2010-2012. Incident cases are included with anatomopathological confirmation of colorectal cancer (International Classification of Diseases 9th revision codes 153-154) that formed a part of a previous study (n = 953).</p> <p>At the time of diagnosis, each patient was given a structured interview. Their clinical records will be reviewed during the follow-up period in order to obtain information on the explorations and tests carried out after treatment, and the progress of these patients.</p> <p>Symptoms-to-diagnosis interval is defined as the time calculated from the diagnosis of cancer and the first symptoms attributed to cancer. Treatment delay is defined as the time elapsed between diagnosis and treatment. In non-metastatic patients treated with curative intention, information will be obtained during the follow-up period on consultations performed in the digestive, surgery and oncology departments, as well as the endoscopies, tumour markers and imaging procedures carried out.</p> <p>Local recurrence, development of metastases in the follow-up, appearance of a new tumour and mortality will be included as outcome variables.</p> <p>Actuarial survival analysis with Kaplan-Meier curves, Cox regression and competitive risk survival analysis will be performed.</p> <p>Discussion</p> <p>This study will make it possible to verify if the different components of delay have an impact on survival rate in colon cancer and rectal cancer. In consequence, this multi-centre study will be able to detect the variability present in the follow-up of patients with colorectal cancer, and if this variability modifies the prognosis. Ideally, this study could determine which follow-up strategies are associated with a better prognosis in colorectal cancer.</p

Higher COVID-19 pneumonia risk associated with anti-IFN-α than with anti-IFN-ω auto-Abs in children

We found that 19 (10.4%) of 183 unvaccinated children hospitalized for COVID-19 pneumonia had autoantibodies (auto-Abs) neutralizing type I IFNs (IFN-alpha 2 in 10 patients: IFN-alpha 2 only in three, IFN-alpha 2 plus IFN-omega in five, and IFN-alpha 2, IFN-omega plus IFN-beta in two; IFN-omega only in nine patients). Seven children (3.8%) had Abs neutralizing at least 10 ng/ml of one IFN, whereas the other 12 (6.6%) had Abs neutralizing only 100 pg/ml. The auto-Abs neutralized both unglycosylated and glycosylated IFNs. We also detected auto-Abs neutralizing 100 pg/ml IFN-alpha 2 in 4 of 2,267 uninfected children (0.2%) and auto-Abs neutralizing IFN-omega in 45 children (2%). The odds ratios (ORs) for life-threatening COVID-19 pneumonia were, therefore, higher for auto-Abs neutralizing IFN-alpha 2 only (OR [95% CI] = 67.6 [5.7-9,196.6]) than for auto-Abs neutralizing IFN-. only (OR [95% CI] = 2.6 [1.2-5.3]). ORs were also higher for auto-Abs neutralizing high concentrations (OR [95% CI] = 12.9 [4.6-35.9]) than for those neutralizing low concentrations (OR [95% CI] = 5.5 [3.1-9.6]) of IFN-omega and/or IFN-alpha 2

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.

Soil enzymatic activities and microbial community structure in soils polluted with tetracycline antibiotics

A laboratory experiment was performed to examine the medium-term influence of three tetracycline antibiotics (chlortetracycline, CTC; tetracycline, TC and oxytetracycline, OTC) at different concentrations in four agricultural soils with similar pH and different soil organic content. After a 42-days incubation period, three different soil enzymes (β-glucosidase, urease, and phosphomonoesterase) were estimated, as well as the phospholipid fatty acids (PLFAs). A residual effect was observed on all microbial parameters measured in the four soils affecting to the soil enzymes activity and soil microbial communities structure (PLFA pattern). A different microbial sensitivity to antibiotics was detected depending on both, soil type and the microbial property considered. Specifically, in general, no antibiotic effect or even a slight positive effect was observed for phosphomonoesterase and β-glucosidase enzyme activities, respectively, while a negative effect was detected for urease activity values, particularly at higher doses of the antibiotics in a soil with a low organic matter content. The principal component analysis performed with the PLFAs data obtained for all soil samples showed different microbial communities depending mainly on soil type, followed by the antibiotic added to the soil (CTC, TC or OTC) and, in a lesser extent, by its concentration. In general, the PLFA patterns showed similar microbial communities structure due to OTC and TC addition in comparison to the microbial communities structure of soil treated with CTC. These results could be environmentally relevant, especially as regards potential effects of antibiotics on the soil microbiome and hence on health risk assessment of these antibiotics in soils.Ministerio de Economía y Competitividad (España) | Ref. CGL2015-67333-C2-1-RMinisterio de Economía y Competitividad (España) | Ref. CGL2015-67333-C2-2-RXunta de Galicia | Ref. ED431C 2017/62-GRCEuropean Commission y Consejo Superior de Investigaciones Científicas (España) | Ref. RYC-2016-20411Xunta de Galicia | Ref. ED481A-2020/08

Microbial Communities as Affected by Clarithromycin Addition in Four Acid Soils (NW Iberian Peninsula)

10 páginas, 1 tabla, 4 figurasA laboratory experiment was carried out to investigate the response of the microbial communities in acid agricultural soils located in the NW Iberian Peninsula to the presence of clarithromycin. Four soils, with different organic C content and similar pH, and seven different concentrations of clarithromycin (0.49, 1.95, 7.81, 31.25, 125, 500 and 2,000 mg kg−1 of soil) were used, and microbial estimates were made after 8 and 42 incubation days. The phospholipid fatty acids (PLFA) technique was used to estimate the total microbial biomass and biomass of specific microbial groups as well as the microbial community structure (PLFA pattern). The microbial biomass (total and specific groups) was different in the four studied soils, the lowest values being exhibited by soils with the lowest organic C. The antibiotic addition showed a positive effect on microbial biomass (total and specific groups), especially at the highest dose; the effect being similar or even more accentuated with time passed after the addition (42 days ≥8 days). Principal component analysis (PCA) of the PLFA data carried out with the whole data set showed that the main determining factors of the microbial structure followed the order: soil > time incubation ≥ antibiotic dose. When the PCA was performed individually for each incubation time, the results indicated that microbial communities of the four soils were different. Likewise, for each soil, different microbial communities were observed depending on antibiotic concentration. The microbial biomass and PLFA pattern data were coincidentally showing that the clarithromycin addition favored fungi and G− bacteria more that bacteria and G+ bacteria; the effect being dose-dependent. Our data (microbial biomass, PLFA pattern) also demonstrated that the effect of clarithromycin addition on microbial communities in these four acid agricultural soils persisted even after 42 incubation days.This study has been funded by the Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities through the projects RTI2018-099574-B-C21 and RTI2018-099574-B-C22 (FEDER Funds). VS-M holds a postdoctoral fellowship (ED481B-2022-081) financed by Xunta de Galicia. LR-G hold a pre-doctoral fellowship (FPU21/04206) financed by Spanish Ministry of Universities. Funding for open access charge: Universidade de Vigo/CISUGPeer reviewe

Effects of ciprofloxacin, trimethoprim, and amoxicillin on microbial structure and growth as emerging pollutants reaching crop soils

The presence of emerging pollutants, and specifically antibiotics, in agricultural soils has increased notably in recent decades, causing growing concern as regards potential environmental and health issues. With this in mind, the current study focuses on evaluating the toxicity exerted by three antibiotics (amoxicillin, trimethoprim, and ciprofloxacin) on the growth of soil bacterial communities, when these pollutants are present at different doses, and considered in the short, medium, and long terms (1, 8 and 42 days of incubation). Specifically, the research was carried out in 12 agricultural soils having different physicochemical characteristics and was performed by means of the leucine (H) incorporation method. In addition, changes in the structure of soil microbial communities at 8 and 42 days were studied in four of these soils, using the phospholipids of fatty acids method for this. The main results indicate that the most toxic antibiotic was amoxicillin, followed by trimethoprim and ciprofloxacin. The results also show that the toxicity of amoxicillin decreases with time, with values of Log IC ranging from 0.07 ± 0.05 to 3.43 ± 0.08 for day 1, from 0.95 ± 0.07 to 3.97 ± 0.15 for day 8, and from 2.05 ± 0.03 to 3.18 ± 0.04 for day 42, during the incubation period. Regarding trimethoprim, 3 different behaviors were observed: for some soils the growth of soil bacterial communities was not affected, for a second group of soils trimethoprim toxicity showed dose-response effects that remained persistent over time, and, finally, for a third group of soils the toxicity of trimethoprim increased over time, being greater for longer incubation times (42 days). As regards ciprofloxacin, this antibiotic did not show a toxicity effect on the growth of soil bacterial communities for any of the soils or incubation times studied. Furthermore, the principal component analysis performed with the phospholipids of fatty acids results demonstrated that the microbial community structure of these agricultural soils, which persisted after 42 days of incubation, depended mainly on soil characteristics and, to a lesser extent, on the dose and type of antibiotic (amoxicillin, trimethoprim or ciprofloxacin). In addition, it was found that, in this research, the application of the three antibiotics to soils usually favored the presence of fungi and Gram-positive bacteria.This study has been funded by the Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities through the projects RTI2018-099574-B-C21 and RTI2018-099574-B-C22 (FEDER Funds). David Fernández Calviño holds a Ramón y Cajal contract (RYC-2016-20411) financed by the Spanish Ministry of Economy Industry and Competitiveness. Laura Rodríguez González hold a pre-doctoral fellowship (ED481A 2021/309) financed by Xunta de Galicia. Funding for open access charge: Universidade de Vigo/CISUG

Influencia a medio plazo de las tetraciclinas en la biomasa microbiana total y específica en suelos de cultivo de galicia (NO España) Influência a médio prazo das tetraciclinas na biomassa microbiana total e específica de em solos cultivados da galiza ( NO Espanha)

This work examines the results of a soil incubation experiment in the laboratory, under controlled conditions of humidity and temperature. The purpose was to determine the medium-term influence of the presence of antibiotics on the total and specific microbial biomass, determined by means of the phospholipid fatty acids (PLFAs) analysis (total microbial biomass, and specific fungal, bacterial, actinobacterial, Gram-negative bacterial and Gram-positive bacterial biomass), as well as the relationship between some of these groups (fungal biomass/bacterial biomass, Gram-negative-bacterial /Gram-positive bacterial). The experiment was performed with four different cultivated soils with a similar pH but different organic matter (OM) content, to which eight doses of three antibiotics of the tetracycline group (tetracycline, oxytetracycline and chlorotetracycline) were added. Microbial biomass measurements (total and specific groups) were performed after 42 days of incubation. As expected, the total and specific microbial biomass values were different in the four soils studied. Both the total and the specific microbial biomass showed a similar response to the presence of antibiotics, although in several cases the data were inconsistent and difficult to interpret. In general, in all soils the addition of chlorotetracycline and tetracycline slightly modified or increased, to a greater or lesser extent, the values of both total and specific microbial biomass, particularly at higher doses. However, in certain cases, biomass values decreased due to the addition of the highest dose of oxytetracycline. With regard to fungal/bacterial and Grambacteria/Gram bacterial biomass ratios, values slightly changed after the addition of the antibiotics.[ES] En este trabajo se examinan los resultados de una experiencia de incubación de suelos en el laboratorio, bajo condiciones controladas de humedad y temperatura, cuya finalidad fue determinar la influencia a medio plazo de la presencia de antibióticos en la biomasa microbiana total y específica, establecida a partir de los ácidos grasos de los fosfolípidos (biomasa microbiana total, biomasa fúngica, bacteriana, de actinobacterias, de bacterias Gramnegativas y de bacterias Gram-positivas) y de la relación entre algunos de estos grupos (hongos/bacterias, bacterias Gram-negativas/bacterias Gram-positivas). La experiencia se realizó con cuatro suelos de cultivo diferentes con un pH similar y con un diferente contenido de materia orgánica, a los que se aplicaron 8 dosis de tres antibióticos del grupo de las tetraciclinas (tetraciclina, oxitetraciclina y clorotetraciclina). Las medidas de biomasa microbiana (total y grupos específicos) se realizaron después de 42 días de incubación. Tal como era de esperar, los valores de la biomasa microbiana total y específica fueron diferentes en los cuatro suelos estudiados. Tanto la biomasa microbiana total como la específica mostraron una respuesta similar frente a la presencia de los antibióticos, aunque en varios casos los datos fueron inconsistentes y difíciles de interpretar. En general, en todos los suelos la adición de la clorotetraciclina y la tetraciclina modificó o incrementó en mayor o menor medida los valores tanto de la biomasa microbiana total e específica, particularmente a las dosis más altas. Sin embargo, en determinados casos, como consecuencia de la adición de la dosis más alta de oxitetraciclina, los valores de biomasa disminuyeron. En lo que respecta a las relaciones biomasa fúngica/bacteriana y biomasa bacterias Gram-positivas/bacterias Gram-negativas, los valores apenas variaron tras la adición de los antibióticos. [PT] Este artigo examina os resultados de uma experiência de incubação do solo em laboratório, sob condições controladas de humidade e temperatura. O objetivo foi determinar a influência, a médio prazo, da presença de antibióticos na biomassa microbiana total e em grupos específicos de microrganismos, a partir da análise de ácidos gordos fosfolipídicos (biomassa microbiana total, biomassa fúngica, biomassa bacteriana e de actinobactérias, e de biomassa de bactérias Gram-negativas e de bactérias Gram-positivas), assim como a relação entre alguns desses grupos (biomassa fúngica/biomassa bacteriana, bactérias Gram-negativas/bactérias Gram-positivas). A experiência foi realizada com quatro solos cultivados diferentes, com pH semelhante e com um conteúdo diferente de matéria orgânica, aos quais foram aplicadas oito doses de três antibióticos do grupo das tetraciclinas (tetraciclina, oxitetraciclina e clorotetraciclina). As determinações de biomassa microbiana (total e grupos específicos) foram realizadas após 42 dias de incubação. Como esperado, os valores da biomassa microbiana total e específica foram diferentes nos quatro solos estudados. Tanto a biomassa total como a específica mostraram uma resposta semelhante à presença de antibióticos, embora em vários casos os dados sejam inconsistentes e difíceis de interpretar. Em geral, em todos os solos, a adição de clorotetraciclina e tetraciclina modificou ou aumentou, em maior ou menor grau, os valores da biomassa microbiana total e específica, particularmente nas doses mais altas. Contudo, em certos casos, como resultado da adição de uma dose mais alta de oxitetraciclina, os valores de biomassa diminuíram. Em relação às razões biomassa fúngica/biomassa bacteriana e biomassa de bactérias Gram-negativas/biomassa de bactérias Gram-positivas, os valores variaram ligeiramente após a adição de antibiótico.Spanish Ministry of Economy and Competitiveness through the projects CGL2015-67333-C2-1-R and -2-R (FEDER Funds