Distribución de humedales en la República Argentina

Los humedales, que representan aproximadamente el 7% de la superficie de la tierra (Ramsar, 2018) se encuentran entre los ecosistemas más valiosos no sólo en términos socioeconómico-productivos, sino también ambientales, dada su importancia en la provisión de servicios ecosistémicos y biodiversidad. La extensión de humedales naturales viene disminuyendo en todo el mundo y cada vez con mayor celeridad. El crecimiento poblacional previsto para las próximas décadas generará un incremento en la demanda de servicios ecosistémicos provenientes de esto socio-agroecosistemas, con lo cual el maximizar oportunidades productivas y al mismo tiempo minimizar potenciales impactos ambientales y sociales negativos, constituye el gran desafío para los tomadores de decisión. Esto requiere del análisis, aplicación y evaluación de herramientas y tecnologías que contribuyan a la gestión sostenible de los humedales. En los últimos años, el incremento de flujos de datos satelitales de libre acceso, el surgimiento de la computación en la nube y el creciente uso de algoritmos de aprendizaje automatizado han facilitado la integración y procesamiento de grandes volúmenes de datos permitiendo acortar tiempos y mejorar productos cartográficos. En Argentina son escasos los trabajos de abordaje a nivel nacional en relación a la ubicación de los humedales en el territorio nacional. El objetivo de nuestro trabajo fue, por un lado, generar un mapa actualizado de la probabilidad de ocurrencia y distribución de humedales en todo el país a partir de un análisis multitemporal de 20 años de imágenes satelitales, así como desarrollar un marco metodológico que permita establecer dicha ocurrencia en todo el territorio nacional, a través de una plataforma de fácil acceso y de fuente abierta. Para esto, se procesó 26.000 sitios de entrenamiento, 54720 imágenes satelitales de los sensores Landsat 5 y 8 y el Modelo Digital de Elevaciones de Argentina (MDE_Ar), a partir de los cuales se derivaron 43 variables predictoras, se aplicó el algoritmo Random Forest (RF) dentro del Google Earth Engine (GEE). El mapa resultante presenta una muy buena precisión en términos de análisis de campo, visual y estadístico, teniendo en cuenta la gran superficie del país (2,78 millones km2). La exactitud global de la determinación fue del 89%, mientras que la exactitud del productor y usuario (especificidad y precisión, respectivamente) para la clase humedal fue, en ambos casos, del 94%. Basándonos en el mapa final de determinación, estimamos que el 9,5% (265.200 km2) de Argentina está cubierto por humedales.Fil: Navarro, Marí­a Fabiana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Navarro, Carlos S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Reconquista. ArgentinaFil: Barrios, Raúl. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes, ArgentinaFil: Dieta, Victorio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Delta del Paraná. Agencia De Extensión Rural Delta Frontal; ArgentinaFil: Garcia Martinez, Guillermo Carlos. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Esquel; ArgentinaFil: Iturralde, Rosario. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Agencia de Extensión Rural Olavarría; Argentina.Fil: Iturralde Ortegui, María del Rosario. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Agencia de Extensión Rural Olavarría; Argentina.Fil: Kurtz, Ditmar Bernardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentina.Fil: Michard, Nicole Jacqueline. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Recursos Biológicos; ArgentinaFil: Paredes, Paula Natalia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Saucedo, Griselda Isabel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Alday, Silvina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina.Fil: Cianfagna, Francisco. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas, Departamento de Hidrología; ArgentinaFil: Curcio, Matías Hernán. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agroforestal Esquel; ArgentinaFil: Enriquez, Andrea Soledad. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche. Área Recursos Naturales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones Forestales y Agropecuarias Bariloche; ArgentinaFil: Lopez, Astor Emilio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Sáenz Peña; ArgentinaFil: Miranda, Federico Waldemar. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria El Colorado. Agencia de Extensión Rural Formosa; ArgentinaFil: Pezzola, Alejandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Umaña, Fernando. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche. Laboratorio de Teledetección; ArgentinaFil: Vidal, Claudia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Reconquista; Argentina.Fil: Winschel, Cristina Ines. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Gavier Pizarro, Gregorio Ignacio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Recursos Biológicos; ArgentinaFil: Calamari, Noelia Cecilia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; Argentin

Rare occurrence of DNMT3A mutations in myelodysplastic syndromes

Gene mutations and epigenetic changes have been shown to play significant roles in the pathogenesis of myelodysplastic syndromes. Recently, mutations in DNMT3A were identified in 22.1% of patients with acute myeloid leukemia. In this study, we analyzed the frequency and clinical impact of DNMT3A mutations in a cohort of 193 patients with myelodysplastic syndromes. Mutations in DNMT3A were found in 2.6% of patients. The majority of mutations were heterozygous missense mutations affecting codon R882. Patients with DNMT3A mutations were found to have a higher rate of transformation to acute myeloid leukemia. When assessing the global methylation levels in patients with mutated versus unmutated DNMT3A and healthy controls no difference in global DNA methylation levels between the two groups was seen. Our data show that in patients with myelodysplastic syndromes, DNMT3A mutations occur at a low frequency and may be a risk factor for leukemia progression