CB1 Expression Is Attenuated in Fallopian Tube and Decidua of Women with Ectopic Pregnancy

BACKGROUND: Embryo retention in the Fallopian tube (FT) is thought to lead to ectopic pregnancy (EP), a considerable cause of morbidity. In mice, genetic/pharmacological silencing of cannabinoid receptor Cnr1, encoding CB1, causes retention of embryos in the oviduct. The role of the endocannabinoids in tubal implantation in humans is not known. METHODS AND FINDINGS: Timed FT biopsies (n = 18) were collected from women undergoing gynecological procedures for benign conditions. Endometrial biopsies and whole blood were collected from women undergoing surgery for EP (n = 11); management of miscarriage (n = 6), and termination of pregnancy (n = 8). Using RT-PCR and immunohistochemistry, CB1 mRNA and protein expression levels/patterns were examined in FT and endometrial biopsies. The distribution of two polymorphisms of CNR1 was examined by TaqMan analysis of genomic DNA from the whole blood samples. In normal FT, CB1 mRNA was higher in luteal compared to follicular-phase (p<0.05). CB1 protein was located in smooth muscle of the wall and of endothelial vessels, and luminal epithelium of FT. In FT from women with EP, CB1 mRNA expression was low. CB1 mRNA expression was also significantly lower (p<0.05) in endometrium of women with EP compared to intrauterine pregnancies (IUP). Although of 1359G/A (rs1049353) polymorphisms of CNR1 gene suggests differential distribution of genotypes between the small, available cohorts of women with EP and those with IUP, results were not statistically significant. CONCLUSIONS: CB1 mRNA shows temporal variation in expression in human FT, likely regulated by progesterone. CB1 mRNA is expressed in low levels in both the FT and endometrium of women with EP. We propose that aberrant endocannabinoid-signaling in human FT leads to EP. Furthermore, our finding of reduced mRNA expression along with a possible association between polymorphism genotypes of the CNR1 gene and EP, suggests a possible genetic predisposition to EP that warrants replication in a larger sample pool

Planck 2013 results. XXII. Constraints on inflation

We analyse the implications of the Planck data for cosmic inflation. The Planck nominal mission temperature anisotropy measurements, combined with the WMAP large-angle polarization, constrain the scalar spectral index to be ns = 0:9603 _ 0:0073, ruling out exact scale invariance at over 5_: Planck establishes an upper bound on the tensor-to-scalar ratio of r < 0:11 (95% CL). The Planck data thus shrink the space of allowed standard inflationary models, preferring potentials with V00 < 0. Exponential potential models, the simplest hybrid inflationary models, and monomial potential models of degree n _ 2 do not provide a good fit to the data. Planck does not find statistically significant running of the scalar spectral index, obtaining dns=dln k = 0:0134 _ 0:0090. We verify these conclusions through a numerical analysis, which makes no slowroll approximation, and carry out a Bayesian parameter estimation and model-selection analysis for a number of inflationary models including monomial, natural, and hilltop potentials. For each model, we present the Planck constraints on the parameters of the potential and explore several possibilities for the post-inflationary entropy generation epoch, thus obtaining nontrivial data-driven constraints. We also present a direct reconstruction of the observable range of the inflaton potential. Unless a quartic term is allowed in the potential, we find results consistent with second-order slow-roll predictions. We also investigate whether the primordial power spectrum contains any features. We find that models with a parameterized oscillatory feature improve the fit by __2 e_ _ 10; however, Bayesian evidence does not prefer these models. We constrain several single-field inflation models with generalized Lagrangians by combining power spectrum data with Planck bounds on fNL. Planck constrains with unprecedented accuracy the amplitude and possible correlation (with the adiabatic mode) of non-decaying isocurvature fluctuations. The fractional primordial contributions of cold dark matter (CDM) isocurvature modes of the types expected in the curvaton and axion scenarios have upper bounds of 0.25% and 3.9% (95% CL), respectively. In models with arbitrarily correlated CDM or neutrino isocurvature modes, an anticorrelated isocurvature component can improve the _2 e_ by approximately 4 as a result of slightly lowering the theoretical prediction for the ` <_ 40 multipoles relative to the higher multipoles. Nonetheless, the data are consistent with adiabatic initial conditions

Proceedings of the 8th Annual Conference on the Science of Dissemination and Implementation

A1 Introduction to the 8(th) Annual Conference on the Science of Dissemination and Implementation: Optimizing Personal and Population Health David Chambers, Lisa Simpson D1 Discussion forum: Population health D&I research Felicia Hill-Briggs D2 Discussion forum: Global health D&I research Gila Neta, Cynthia Vinson D3 Discussion forum: Precision medicine and D&I research David Chambers S1 Predictors of community therapists’ use of therapy techniques in a large public mental health system Rinad Beidas, Steven Marcus, Gregory Aarons, Kimberly Hoagwood, Sonja Schoenwald, Arthur Evans, Matthew Hurford, Ronnie Rubin, Trevor Hadley, Frances Barg, Lucia Walsh, Danielle Adams, David Mandell S2 Implementing brief cognitive behavioral therapy (CBT) in primary care: Clinicians' experiences from the field Lindsey Martin, Joseph Mignogna, Juliette Mott, Natalie Hundt, Michael Kauth, Mark Kunik, Aanand Naik, Jeffrey Cully S3 Clinician competence: Natural variation, factors affecting, and effect on patient outcomes Alan McGuire, Dominique White, Tom Bartholomew, John McGrew, Lauren Luther, Angie Rollins, Michelle Salyers S4 Exploring the multifaceted nature of sustainability in community-based prevention: A mixed-method approach Brittany Cooper, Angie Funaiole S5 Theory informed behavioral health integration in primary care: Mixed methods evaluation of the implementation of routine depression and alcohol screening and assessment Julie Richards, Amy Lee, Gwen Lapham, Ryan Caldeiro, Paula Lozano, Tory Gildred, Carol Achtmeyer, Evette Ludman, Megan Addis, Larry Marx, Katharine Bradley S6 Enhancing the evidence for specialty mental health probation through a hybrid efficacy and implementation study Tonya VanDeinse, Amy Blank Wilson, Burgin Stacey, Byron Powell, Alicia Bunger, Gary Cuddeback S7 Personalizing evidence-based child mental health care within a fiscally mandated policy reform Miya Barnett, Nicole Stadnick, Lauren Brookman-Frazee, Anna Lau S8 Leveraging an existing resource for technical assistance: Community-based supervisors in public mental health Shannon Dorsey, Michael Pullmann S9 SBIRT implementation for adolescents in urban federally qualified health centers: Implementation outcomes Shannon Mitchell, Robert Schwartz, Arethusa Kirk, Kristi Dusek, Marla Oros, Colleen Hosler, Jan Gryczynski, Carolina Barbosa, Laura Dunlap, David Lounsbury, Kevin O'Grady, Barry Brown S10 PANEL: Tailoring Implementation Strategies to Context - Expert recommendations for tailoring strategies to context Laura Damschroder, Thomas Waltz, Byron Powell S11 PANEL: Tailoring Implementation Strategies to Context - Extreme facilitation: Helping challenged healthcare settings implement complex programs Mona Ritchie S12 PANEL: Tailoring Implementation Strategies to Context - Using menu-based choice tasks to obtain expert recommendations for implementing three high-priority practices in the VA Thomas Waltz S13 PANEL: The Use of Technology to Improve Efficient Monitoring of Implementation of Evidence-based Programs - Siri, rate my therapist: Using technology to automate fidelity ratings of motivational interviewing David Atkins, Zac E. Imel, Bo Xiao, Doğan Can, Panayiotis Georgiou, Shrikanth Narayanan S14 PANEL: The Use of Technology to Improve Efficient Monitoring of Implementation of Evidence-based Programs - Identifying indicators of implementation quality for computer-based ratings Cady Berkel, Carlos Gallo, Irwin Sandler, C. Hendricks Brown, Sharlene Wolchik, Anne Marie Mauricio S15 PANEL: The Use of Technology to Improve Efficient Monitoring of Implementation of Evidence-based Programs - Improving implementation of behavioral interventions by monitoring emotion in spoken speech Carlos Gallo, C. Hendricks Brown, Sanjay Mehrotra S16 Scorecards and dashboards to assure data quality of health management information system (HMIS) using R Dharmendra Chandurkar, Siddhartha Bora, Arup Das, Anand Tripathi, Niranjan Saggurti, Anita Raj S17 A big data approach for discovering and implementing patient safety insights Eric Hughes, Brian Jacobs, Eric Kirkendall S18 Improving the efficacy of a depression registry for use in a collaborative care model Danielle Loeb, Katy Trinkley, Michael Yang, Andrew Sprowell, Donald Nease S19 Measurement feedback systems as a strategy to support implementation of measurement-based care in behavioral health Aaron Lyon, Cara Lewis, Meredith Boyd, Abigail Melvin, Semret Nicodimos, Freda Liu, Nathanial Jungbluth S20 PANEL: Implementation Science and Learning Health Systems: Intersections and Commonalities - Common loop assay: Methods of supporting learning collaboratives Allen Flynn S21 PANEL: Implementation Science and Learning Health Systems: Intersections and Commonalities - Innovating audit and feedback using message tailoring models for learning health systems Zach Landis-Lewis S22 PANEL: Implementation Science and Learning Health Systems: Intersections and Commonalities - Implementation science and learning health systems: Connecting the dots Anne Sales S23 Facilitation activities of Critical Access Hospitals during TeamSTEPPS implementation Jure Baloh, Marcia Ward, Xi Zhu S24 Organizational and social context of federally qualified health centers and variation in maternal depression outcomes Ian Bennett, Jurgen Unutzer, Johnny Mao, Enola Proctor, Mindy Vredevoogd, Ya-Fen Chan, Nathaniel Williams, Phillip Green S25 Decision support to enhance treatment of hospitalized smokers: A randomized trial Steven Bernstein, June-Marie Rosner, Michelle DeWitt, Jeanette Tetrault, James Dziura, Allen Hsiao, Scott Sussman, Patrick O’Connor, Benjamin Toll S26 PANEL: Developing Sustainable Strategies for the Implementation of Patient-Centered Care across Diverse US Healthcare Systems - A patient-centered approach to successful community transition after catastrophic injury Michael Jones, Julie Gassaway S27 PANEL: Developing Sustainable Strategies for the Implementation of Patient-Centered Care across Diverse US Healthcare Systems - Conducting PCOR to integrate mental health and cancer screening services in primary care Jonathan Tobin S28 PANEL: Developing Sustainable Strategies for the Implementation of Patient-Centered Care across Diverse US Healthcare Systems - A comparative effectiveness trial of optimal patient-centered care for US trauma care systems Douglas Zatzick S29 Preferences for in-person communication among patients in a multi-center randomized study of in-person versus telephone communication of genetic test results for cancer susceptibility Angela R Bradbury, Linda Patrick-Miller, Brian Egleston, Olufunmilayo I Olopade, Michael J Hall, Mary B Daly, Linda Fleisher, Generosa Grana, Pamela Ganschow, Dominique Fetzer, Amanda Brandt, Dana Farengo-Clark, Andrea Forman, Rikki S Gaber, Cassandra Gulden, Janice Horte, Jessica Long, Rachelle Lorenz Chambers, Terra Lucas, Shreshtha Madaan, Kristin Mattie, Danielle McKenna, Susan Montgomery, Sarah Nielsen, Jacquelyn Powers, Kim Rainey, Christina Rybak, Michelle Savage, Christina Seelaus, Jessica Stoll, Jill Stopfer, Shirley Yao and Susan Domchek S30 Working towards de-implementation: A mixed methods study in breast cancer surveillance care Erin Hahn, Corrine Munoz-Plaza, Jianjin Wang, Jazmine Garcia Delgadillo, Brian Mittman Michael Gould S31Integrating evidence-based practices for increasing cancer screenings in safety-net primary care systems: A multiple case study using the consolidated framework for implementation research Shuting (Lily) Liang, Michelle C. Kegler, Megan Cotter, Emily Phillips, April Hermstad, Rentonia Morton, Derrick Beasley, Jeremy Martinez, Kara Riehman S32 Observations from implementing an mHealth intervention in an FQHC David Gustafson, Lisa Marsch, Louise Mares, Andrew Quanbeck, Fiona McTavish, Helene McDowell, Randall Brown, Chantelle Thomas, Joseph Glass, Joseph Isham, Dhavan Shah S33 A multicomponent intervention to improve primary care provider adherence to chronic opioid therapy guidelines and reduce opioid misuse: A cluster randomized controlled trial protocol Jane Liebschutz, Karen Lasser S34 Implementing collaborative care for substance use disorders in primary care: Preliminary findings from the summit study Katherine Watkins, Allison Ober, Sarah Hunter, Karen Lamp, Brett Ewing S35 Sustaining a task-shifting strategy for blood pressure control in Ghana: A stakeholder analysis Juliet Iwelunmor, Joyce Gyamfi, Sarah Blackstone, Nana Kofi Quakyi, Jacob Plange-Rhule, Gbenga Ogedegbe S36 Contextual adaptation of the consolidated framework for implementation research (CFIR) in a tobacco cessation study in Vietnam Pritika Kumar, Nancy Van Devanter, Nam Nguyen, Linh Nguyen, Trang Nguyen, Nguyet Phuong, Donna Shelley S37 Evidence check: A knowledge brokering approach to systematic reviews for policy Sian Rudge S38 Using Evidence Synthesis to Strengthen Complex Health Systems in Low- and Middle-Income Countries Etienne Langlois S39 Does it matter: timeliness or accuracy of results? The choice of rapid reviews or systematic reviews to inform decision-making Andrea Tricco S40 Evaluation of the veterans choice program using lean six sigma at a VA medical center to identify benefits and overcome obstacles Sherry Ball, Anne Lambert-Kerzner, Christine Sulc, Carol Simmons, Jeneen Shell-Boyd, Taryn Oestreich, Ashley O'Connor, Emily Neely, Marina McCreight, Amy Labebue, Doreen DiFiore, Diana Brostow, P. Michael Ho, David Aron S41 The influence of local context on multi-stakeholder alliance quality improvement activities: A multiple case study Jillian Harvey, Megan McHugh, Dennis Scanlon S42 Increasing physical activity in early care and education: Sustainability via active garden education (SAGE) Rebecca Lee, Erica Soltero, Nathan Parker, Lorna McNeill, Tracey Ledoux S43 Marking a decade of policy implementation: The successes and continuing challenges of a provincial school food and nutrition policy in Canada Jessie-Lee McIsaac, Kate MacLeod, Nicole Ata, Sherry Jarvis, Sara Kirk S44 Use of research evidence among state legislators who prioritize mental health and substance abuse issues Jonathan Purtle, Elizabeth Dodson, Ross Brownson S45 PANEL: Effectiveness-Implementation Hybrid Designs: Clarifications, Refinements, and Additional Guidance Based on a Systematic Review and Reports from the Field - Hybrid type 1 designs Brian Mittman, Geoffrey Curran S46 PANEL: Effectiveness-Implementation Hybrid Designs: Clarifications, Refinements, and Additional Guidance Based on a Systematic Review and Reports from the Field - Hybrid type 2 designs Geoffrey Curran S47 PANEL: Effectiveness-Implementation Hybrid Designs: Clarifications, Refinements, and Additional Guidance Based on a Systematic Review and Reports from the Field - Hybrid type 3 designs Jeffrey Pyne S48 Linking team level implementation leadership and implementation climate to individual level attitudes, behaviors, and implementation outcomes Gregory Aarons, Mark Ehrhart, Elisa Torres S49 Pinpointing the specific elements of local context that matter most to implementation outcomes: Findings from qualitative comparative analysis in the RE-inspire study of VA acute stroke care Edward Miech S50 The GO score: A new context-sensitive instrument to measure group organization level for providing and improving care Edward Miech S51 A research network approach for boosting implementation and improvement Kathleen Stevens, I.S.R.N. Steering Council S52 PANEL: Qualitative methods in D&I Research: Value, rigor and challenge - The value of qualitative methods in implementation research Alison Hamilton S53 PANEL: Qualitative methods in D&I Research: Value, rigor and challenge - Learning evaluation: The role of qualitative methods in dissemination and implementation research Deborah Cohen S54 PANEL: Qualitative methods in D&I Research: Value, rigor and challenge - Qualitative methods in D&I research Deborah Padgett S55 PANEL: Maps & models: The promise of network science for clinical D&I - Hospital network of sharing patients with acute and chronic diseases in California Alexandra Morshed S56 PANEL: Maps & models: The promise of network science for clinical D&I - The use of social network analysis to identify dissemination targets and enhance D&I research study recruitment for pre-exposure prophylaxis for HIV (PrEP) among men who have sex with men Rupa Patel S57 PANEL: Maps & models: The promise of network science for clinical D&I - Network and organizational factors related to the adoption of patient navigation services among rural breast cancer care providers Beth Prusaczyk S58 A theory of de-implementation based on the theory of healthcare professionals’ behavior and intention (THPBI) and the becker model of unlearning David C. Aron, Divya Gupta, Sherry Ball S59 Observation of registered dietitian nutritionist-patient encounters by dietetic interns highlights low awareness and implementation of evidence-based nutrition practice guidelines Rosa Hand, Jenica Abram, Taylor Wolfram S60 Program sustainability action planning: Building capacity for program sustainability using the program sustainability assessment tool Molly Hastings, Sarah Moreland-Russell S61 A review of D&I study designs in published study protocols Rachel Tabak, Alex Ramsey, Ana Baumann, Emily Kryzer, Katherine Montgomery, Ericka Lewis, Margaret Padek, Byron Powell, Ross Brownson S62 PANEL: Geographic variation in the implementation of public health services: Economic, organizational, and network determinants - Model simulation techniques to estimate the cost of implementing foundational public health services Cezar Brian Mamaril, Glen Mays, Keith Branham, Lava Timsina S63 PANEL: Geographic variation in the implementation of public health services: Economic, organizational, and network determinants - Inter-organizational network effects on the implementation of public health services Glen Mays, Rachel Hogg S64 PANEL: Building capacity for implementation and dissemination of the communities that care prevention system at scale to promote evidence-based practices in behavioral health - Implementation fidelity, coalition functioning, and community prevention system transformation using communities that care Abigail Fagan, Valerie Shapiro, Eric Brown S65 PANEL: Building capacity for implementation and dissemination of the communities that care prevention system at scale to promote evidence-based practices in behavioral health - Expanding capacity for implementation of communities that care at scale using a web-based, video-assisted training system Kevin Haggerty, David Hawkins S66 PANEL: Building capacity for implementation and dissemination of the communities that care prevention system at scale to promote evidence-based practices in behavioral health - Effects of communities that care on reducing youth behavioral health problems Sabrina Oesterle, David Hawkins, Richard Catalano S68 When interventions end: the dynamics of intervention de-adoption and replacement Virginia McKay, M. Margaret Dolcini, Lee Hoffer S69 Results from next-d: can a disease specific health plan reduce incident diabetes development among a national sample of working-age adults with pre-diabetes? Tannaz Moin, Jinnan Li, O. Kenrik Duru, Susan Ettner, Norman Turk, Charles Chan, Abigail Keckhafer, Robert Luchs, Sam Ho, Carol Mangione S70 Implementing smoking cessation interventions in primary care settings (STOP): using the interactive systems framework Peter Selby, Laurie Zawertailo, Nadia Minian, Dolly Balliunas, Rosa Dragonetti, Sarwar Hussain, Julia Lecce S71 Testing the Getting To Outcomes implementation support intervention in prevention-oriented, community-based settings Matthew Chinman, Joie Acosta, Patricia Ebener, Patrick S Malone, Mary Slaughter S72 Examining the reach of a multi-component farmers’ market implementation approach among low-income consumers in an urban context Darcy Freedman, Susan Flocke, Eunlye Lee, Kristen Matlack, Erika Trapl, Punam Ohri-Vachaspati, Morgan Taggart, Elaine Borawski S73 Increasing implementation of evidence-based health promotion practices at large workplaces: The CEOs Challenge Amanda Parrish, Jeffrey Harris, Marlana Kohn, Kristen Hammerback, Becca McMillan, Peggy Hannon S74 A qualitative assessment of barriers to nutrition promotion and obesity prevention in childcare Taren Swindle, Geoffrey Curran, Leanne Whiteside-Mansell, Wendy Ward S75 Documenting institutionalization of a health communication intervention in African American churches Cheryl Holt, Sheri Lou Santos, Erin Tagai, Mary Ann Scheirer, Roxanne Carter, Janice Bowie, Muhiuddin Haider, Jimmie Slade, Min Qi Wang S76 Reduction in hospital utilization by underserved patients through use of a community-medical home Andrew Masica, Gerald Ogola, Candice Berryman, Kathleen Richter S77 Sustainability of evidence-based lay health advisor programs in African American communities: A mixed methods investigation of the National Witness Project Rachel Shelton, Lina Jandorf, Deborah Erwin S78 Predicting the long-term uninsured population and analyzing their gaps in physical access to healthcare in South Carolina Khoa Truong S79 Using an evidence-based parenting intervention in churches to prevent behavioral problems among Filipino youth: A randomized pilot study Joyce R. Javier, Dean Coffey, Sheree M. Schrager, Lawrence Palinkas, Jeanne Miranda S80 Sustainability of elementary school-based health centers in three health-disparate southern communities Veda Johnson, Valerie Hutcherson, Ruth Ellis S81 Childhood obesity prevention partnership in Louisville: creative opportunities to engage families in a multifaceted approach to obesity prevention Anna Kharmats, Sandra Marshall-King, Monica LaPradd, Fannie Fonseca-Becker S82 Improvements in cervical cancer prevention found after implementation of evidence-based Latina prevention care management program Deanna Kepka, Julia Bodson, Echo Warner, Brynn Fowler S83 The OneFlorida data trust: Achieving health equity through research & training capacity building Elizabeth Shenkman, William Hogan, Folakami Odedina, Jessica De Leon, Monica Hooper, Olveen Carrasquillo, Renee Reams, Myra Hurt, Steven Smith, Jose Szapocznik, David Nelson, Prabir Mandal S84 Disseminating and sustaining medical-legal partnerships: Shared value and social return on investment James Teufe

Alzheimer's Therapeutics Targeting Amyloid Beta 1-42 Oligomers II: Sigma-2/PGRMC1 Receptors Mediate Abeta 42 Oligomer Binding and Synaptotoxicity

Amyloid beta (Abeta) 1–42 oligomers accumulate in brains of patients with Mild Cognitive Impairment (MCI) and disrupt synaptic plasticity processes that underlie memory formation. Synaptic binding of Abeta oligomers to several putative receptor proteins is reported to inhibit long-term potentiation, affect membrane trafficking and induce reversible spine loss in neurons, leading to impaired cognitive performance and ultimately to anterograde amnesia in the early stages of Alzheimer's disease (AD). We have identified a receptor not previously associated with AD that mediates the binding of Abeta oligomers to neurons, and describe novel therapeutic antagonists of this receptor capable of blocking Abeta toxic effects on synapses in vitro and cognitive deficits in vivo. Knockdown of sigma-2/PGRMC1 (progesterone receptor membrane component 1) protein expression in vitro using siRNA results in a highly correlated reduction in binding of exogenous Abeta oligomers to neurons of more than 90%. Expression of sigma-2/PGRMC1 is upregulated in vitro by treatment with Abeta oligomers, and is dysregulated in Alzheimer's disease patients' brain compared to age-matched, normal individuals. Specific, high affinity small molecule receptor antagonists and antibodies raised against specific regions on this receptor can displace synthetic Abeta oligomer binding to synaptic puncta in vitro and displace endogenous human AD patient oligomers from brain tissue sections in a dose-dependent manner. These receptor antagonists prevent and reverse the effects of Abeta oligomers on membrane trafficking and synapse loss in vitro and cognitive deficits in AD mouse models. These findings suggest sigma-2/PGRMC1 receptors mediate saturable oligomer binding to synaptic puncta on neurons and that brain penetrant, small molecules can displace endogenous and synthetic oligomers and improve cognitive deficits in AD models. We propose that sigma-2/PGRMC1 is a key mediator of the pathological effects of Abeta oligomers in AD and is a tractable target for small molecule disease-modifying therapeutics

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.

Dissolved gas analysis differences between natural esters and mineral oils used in power transformers: a review

Typically and historically mineral oil has been used as liquid insulation in power transformers. Its functions are to ensure the isolation between active parts, absorb heat transmitting it to the outer surfaces, and protect other insulators (such as paper) from moisture. Moreover, the analysis of insulating oil provides a diagnosis of the state of the transformer. In the last 10 years there has been resurgence in the use of natural ester (vegetable oil) because of their ‘green’ credentials. Their biodegradability and high fire point compared to mineral oils are some of its advantages. However, its high cost and low evaluation in service (performance), still limit its application. For mineral oils there is a large database and knowledge obtained from numerous transformers studied over many years. For this reason, certain gas patterns can be related to a specific fault. Conversely, the limited field data related to natural ester makes the analysis of dissolved gases unreliable. Some recent studies attempt to determine the differences between each type of oil when take place a fault. This paper presents a review of the difference between the generated gases in mineral oil and natural ester as result of the most common faults in transformers.Fil: Meira, Matias. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires; ArgentinaFil: Ruschetti, Cristian Roberto. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires; ArgentinaFil: Alvarez, Raúl E.. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto De.inv.tecn.p/redes y Equip. Electricos-laboratorio de Alta Tension; ArgentinaFil: Catalano, Leonardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto De.inv.tecn.p/redes y Equip. Electricos-laboratorio de Alta Tension; ArgentinaFil: Verucchi, Carlos. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires; Argentin