24 research outputs found
Extreme, wintertime Saharan dust intrusion in the Iberian Peninsula: Lidar monitoring and evaluation of dust forecast models during the February 2017 event
The research leading to these results has received funding from the H2020 program from the European Union (grant agreement no. 654109, 778349) and also from the Spanish Ministry of Industry, Economy and Competitiviness (MINECO, ref. CGL2013-45410-R, CGL2016-81092-R, CGL2017-85344-R, TEC2015-63832-P), the Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities (ref. CGL2017-90884-REDT); the CommSensLab "Maria de Maeztu" Unity of Excellence (ref. MDM-2016-0600) financed by the Spanish Agencia Estatal de InvestigaciĂłn. Co-funding was also provided by the European Union through the European Regional Development Fund (ref. POCI-01-0145-FEDER-007690, ALT20-03-0145-FEDER-000004, ALT20-03-0145-FEDER-000011); by the Andalusia Regional Government (ref. P12-RNM-2409); by the Madrid Regional Government (projects TIGAS-CM, ref. Y2018/EMT-5177 and AIRTEC-CM, ref. P2018/EMT4329); by the University of Granada through âPlan Propio. Programa 9 Convocatoria 2013â and by the Portuguese Foundation for Science and Technology and national funding (ref. SFRH/BSAB/143164/2019). The BSC-DREAM8b and NNMB/BSC-Dust (now NMMB-MONARCH) model simulations were performed by the Mare Nostrum supercomputer hosted by the Barcelona Supercomputer Center (BSC). S. Basart acknowledges the AXA Research Fund for supporting aerosol research at the BSC through the AXA Chair on Sand and Dust Storms Fund, as well as the InDust project (COST Action CA16202). The authors gratefully acknowledge the NOAA Air Resources Laboratory (ARL) for the provision of the HYSPLIT transport and dispersion model and/or READY website (http://www.ready.noaa.gov) used in this publication.An unprecedented extreme Saharan dust event was registered in winter time from 20 to 23 February 2017 over the Iberian Peninsula (IP). We report on aerosol optical properties observed under this extreme dust intrusion through passive and active remote sensing techniques. For that, AERONET (AErosol RObotic NETwork) and EARLINET (European Aerosol Research LIdar NETwork) databases are used. The sites considered are: Barcelona (41.38°N, 2.17°E), Burjassot (39.51°N, 0.42°W), Cabo da Roca (38.78°N, 9.50°W), Ăvora (38.57°N, 7.91°W), Granada (37.16°N, 3.61°W) and Madrid (40.45°N, 3.72°W). Large aerosol optical depths (AOD) and low Ă
ngström exponents (AE) are observed. An AOD of 2.0 at 675âŻnm is reached in several stations. A maximum peak of 2.5 is registered in Ăvora. During and around the peak of AOD, AEs close to 0 and even slightly negative are measured. With regard to vertically-resolved aerosol optical properties, particle backscatter coefficients as high as 15âŻMmâ1âŻsrâ1 at 355âŻnm are recorded at the lidar stations. Layer-mean lidar ratios are found in the range 40â55âŻsr at 355âŻnm and 34â61âŻsr at 532âŻnm during the event. The particle depolarization ratios are found to be constant inside the dust layer, and consistent from one site to another. Layer-mean values vary in the range 0.19â0.31. Another remarkable aspect of the event is the limited vertical distribution of the dust plume which never exceeds 5âŻkm. The extreme aspect of the event also presented a nice case for testing the ability of two dust forecast models, BSC-DREAM8b and NMMB/BSC-Dust, to reproduce the arrival, the vertical distribution and the intensity of the dust plume over a long-range transport region. In the particular case of the February 2017 dust event, we found a large underestimation in the forecast of the extinction coefficient provided by BSC-DREAM8b at all heights independently of the site. In contrast NMMB/BSC-Dust forecasts presented a better agreement with the observations, especially in southwestern part of the IP. With regard to the forecast skill as a function of lead time, no clear degradation of the prognostic is appreciated at 24, 48 and 72âŻh for Ăvora and Granada stations (South). However the prognostic does degrade (bias increases and/or correlation decreases) for Barcelona (North), which is attributed to the fact that Barcelona is at a greater distance from the source region and to the singularity of the event.Funding from the H2020 program from the European Union (grant agreement no. 654109, 778349)Spanish Ministry of Industry, Economy and Competitiviness (MINECO, ref. CGL2013-45410-R, CGL2016-81092-R, CGL2017-85344-R, TEC2015-63832-P)Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities (ref. CGL2017-90884-REDT)CommSensLab "Maria de Maeztu" Unity of Excellence (ref. MDM-2016-0600) financed by the Spanish Agencia Estatal de InvestigaciĂłnCo-funding was also provided by the European Union through the European Regional Development Fund (ref. POCI-01-0145-FEDER-007690, ALT20-03-0145-FEDER-000004, ALT20-03-0145-FEDER-000011)Andalusia Regional Government (ref. P12-RNM-2409); by the Madrid Regional Government (projects TIGAS-CM, ref. Y2018/EMT-5177 and AIRTEC-CM, ref. P2018/EMT4329)Portuguese Foundation for Science and Technology and national funding (ref. SFRH/BSAB/143164/2019
CIBERER : Spanish national network for research on rare diseases: A highly productive collaborative initiative
Altres ajuts: Instituto de Salud Carlos III (ISCIII); Ministerio de Ciencia e Innovación.CIBER (Center for Biomedical Network Research; Centro de Investigación Biomédica En Red) is a public national consortium created in 2006 under the umbrella of the Spanish National Institute of Health Carlos III (ISCIII). This innovative research structure comprises 11 different specific areas dedicated to the main public health priorities in the National Health System. CIBERER, the thematic area of CIBER focused on rare diseases (RDs) currently consists of 75 research groups belonging to universities, research centers, and hospitals of the entire country. CIBERER's mission is to be a center prioritizing and favoring collaboration and cooperation between biomedical and clinical research groups, with special emphasis on the aspects of genetic, molecular, biochemical, and cellular research of RDs. This research is the basis for providing new tools for the diagnosis and therapy of low-prevalence diseases, in line with the International Rare Diseases Research Consortium (IRDiRC) objectives, thus favoring translational research between the scientific environment of the laboratory and the clinical setting of health centers. In this article, we intend to review CIBERER's 15-year journey and summarize the main results obtained in terms of internationalization, scientific production, contributions toward the discovery of new therapies and novel genes associated to diseases, cooperation with patients' associations and many other topics related to RD research
Common variants in Alzheimerâs disease and risk stratification by polygenic risk scores
Funder: Funder: FundaciĂłn bancaria âLa Caixaâ Number: LCF/PR/PR16/51110003 Funder: Grifols SA Number: LCF/PR/PR16/51110003 Funder: European Union/EFPIA Innovative Medicines Initiative Joint Number: 115975 Funder: JPco-fuND FP-829-029 Number: 733051061Genetic discoveries of Alzheimer's disease are the drivers of our understanding, and together with polygenetic risk stratification can contribute towards planning of feasible and efficient preventive and curative clinical trials. We first perform a large genetic association study by merging all available case-control datasets and by-proxy study results (discovery nâ=â409,435 and validation size nâ=â58,190). Here, we add six variants associated with Alzheimer's disease risk (near APP, CHRNE, PRKD3/NDUFAF7, PLCG2 and two exonic variants in the SHARPIN gene). Assessment of the polygenic risk score and stratifying by APOE reveal a 4 to 5.5 years difference in median age at onset of Alzheimer's disease patients in APOE É4 carriers. Because of this study, the underlying mechanisms of APP can be studied to refine the amyloid cascade and the polygenic risk score provides a tool to select individuals at high risk of Alzheimer's disease
Clonal chromosomal mosaicism and loss of chromosome Y in elderly men increase vulnerability for SARS-CoV-2
The pandemic caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2, COVID-19) had an estimated overall case fatality ratio of 1.38% (pre-vaccination), being 53% higher in males and increasing exponentially with age. Among 9578 individuals diagnosed with COVID-19 in the SCOURGE study, we found 133 cases (1.42%) with detectable clonal mosaicism for chromosome alterations (mCA) and 226 males (5.08%) with acquired loss of chromosome Y (LOY). Individuals with clonal mosaic events (mCA and/or LOY) showed a 54% increase in the risk of COVID-19 lethality. LOY is associated with transcriptomic biomarkers of immune dysfunction, pro-coagulation activity and cardiovascular risk. Interferon-induced genes involved in the initial immune response to SARS-CoV-2 are also down-regulated in LOY. Thus, mCA and LOY underlie at least part of the sex-biased severity and mortality of COVID-19 in aging patients. Given its potential therapeutic and prognostic relevance, evaluation of clonal mosaicism should be implemented as biomarker of COVID-19 severity in elderly people. Among 9578 individuals diagnosed with COVID-19 in the SCOURGE study, individuals with clonal mosaic events (clonal mosaicism for chromosome alterations and/or loss of chromosome Y) showed an increased risk of COVID-19 lethality
XLVIII Coloquio Argentino de EstadĂstica. VI Jornada de EducaciĂłn EstadĂstica Martha Aliaga Modalidad virtual
Esta publicaciĂłn es una compilaciĂłn de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de EstadĂstica y la VI Jornada de EducaciĂłn EstadĂstica Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de EstadĂstica y la Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos Ășltimos se dispone de un hipervĂnculo que direcciona a la presentaciĂłn del trabajo. Ellos obedecen a distintas temĂĄticas de la estadĂstica con una sesiĂłn especial destinada a la aplicaciĂłn de modelos y anĂĄlisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, MartĂn. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Stimolo, MarĂa InĂ©s. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de cĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank LĂĄzaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de EstatĂstica. Instituto de CiĂȘncias Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de EstatĂstica. Instituto de CiĂȘncias Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de EstatĂstica. Instituto de CiĂȘncias Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en BioestadĂstica, BioinformĂĄtica y AgromĂĄtica; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en BioestadĂstica, BioinformĂĄtica y AgromĂĄtica; Argentina.Fil: Ruiz, SebastiĂĄn LeĂłn. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en BioestadĂstica, BioinformĂĄtica y AgromĂĄtica; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: AlegrĂa JimĂ©nez, Alfredo. Universidad TĂ©cnica Federico Santa MarĂa. Departamento de MatemĂĄtica; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de IngenierĂa en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Ălvarez-Vaz, RamĂłn. Universidad de la RepĂșblica. Instituto de EstadĂstica. Departamento de MĂ©todos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la RepĂșblica. Instituto de EstadĂstica. Departamento de MĂ©todos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la RepĂșblica. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y de AdministraciĂłn. Instituto de EstadĂstica; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la RepĂșblica. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y de AdministraciĂłn. Instituto de EstadĂstica; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad CatĂłlica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de NeurocogniciĂłn; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de InvestigaciĂłn de Estudios Superiores, EconĂłmicos y Sociales; MĂ©xico.Fil: Canal MartĂnez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de InvestigaciĂłn de Estudios Superiores, EconĂłmicos y Sociales; MĂ©xico.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de CĂłrdoba; Argentina. Universidad CatĂłlica de CĂłrdoba; Argentina.Fil: Rojo, MarĂa Paula. Universidad Nacional de CĂłrdoba; Argentina.Fil: Nicolas, MarĂa Claudia. Universidad Nacional de CĂłrdoba; Argentina. Universidad CatĂłlica de CĂłrdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, TomĂĄs. Universidad Nacional de CĂłrdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de MatemĂĄtica de BahĂa Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, MarĂa Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Elorza, MarĂa Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones EconĂłmicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio MartĂn. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Departamento de EstadĂstica y MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂsticas. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas en EstadĂstica; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, MarĂa Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂsticas. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas en EstadĂstica; Argentina.Fil: Saenz, JosĂ© 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 TecnologĂa Agropecuaria. EstaciĂłn Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de InvestigaciĂłn Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: PĂ©rez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de InvestigaciĂłn Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad AnĂłnima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la RepĂșblica. Facultad de AgronomĂa; 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 CĂłrdoba. Facultad de Ciencias Exactas FĂsicas y Naturales. Centro de InvestigaciĂłn y Estudios de MatemĂĄticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, MarĂa LucĂa. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias Exactas FĂsicas y Naturales. Centro de InvestigaciĂłn y Estudios de MatemĂĄticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia MarĂa. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de MatemĂĄtica, AstronomĂa, FĂsica y ComputaciĂłn; Argentina.Fil: Ascua, Melina BelĂ©n. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: RoldĂĄn, Dana Agustina. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: GonzĂĄlez, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, FĂsico-QuĂmicas y Naturales. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, FĂsico-QuĂmicas y Naturales. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, FĂsico-QuĂmicas y Naturales. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, FĂsico-QuĂmicas y Naturales. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de TecnologĂa Agropecuaria. Instituto de InvestigaciĂłn y Desarrollo TecnolĂłgico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de EstadĂstica; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: HernĂĄndez, Paz. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: FernĂcola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y BioquĂmica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y BioquĂmica; Argentina.Fil: Dundray, , FabiĂĄn. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y BioquĂmica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de QuĂmica y Metabolismo del FĂĄrmaco. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: FarfĂĄn Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento AcadĂ©mico de MatemĂĄticas y EstadĂstica; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento AcadĂ©mico de MatemĂĄticas y EstadĂstica; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, NoemĂ M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, MarĂa Luisa. Universidad Nacional de TucumĂĄn. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios FotosintĂ©ticos y BioquĂmicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios FotosintĂ©ticos y BioquĂmicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios FotosintĂ©ticos y BioquĂmicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios FotosintĂ©ticos y BioquĂmicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de TecnologĂa Agropecuaria. EstaciĂłn Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias BioquĂmicas y FarmacĂ©uticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de FarmacologĂa; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de FarmacologĂa; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad AndrĂ©s Bello. Facultad de IngenierĂa; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad AndrĂ©s Bello. Facultad de IngenierĂa; Chile.Fil: Bonadies, MarĂa Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y BioquĂmica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y BioquĂmica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de IngenierĂa. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones MatemĂĄticas y EstadĂsticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Instituto de EstadĂstica y DemografĂa; Argentina.Fil: GĂłmez, Pablo SebastiĂĄn. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel HernĂĄn. Universidad Nacional de LujĂĄn. Departamento de Ciencias BĂĄsicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de LujĂĄn. Departamento de Ciencias BĂĄsicas; Argentina.Fil: LĂłpez Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de LujĂĄn. Departamento de Ciencias BĂĄsicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de LujĂĄn. Departamento de Ciencias BĂĄsicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de LujĂĄn. Departamento de Ciencias BĂĄsicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio MartĂn. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Departamento de EstadĂstica y MatemĂĄtica; Argentina.Fil: GarcĂa BazĂĄn, Gaspar. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: BermĂșdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo TomĂĄs. Facultad de EstadĂstica; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones MatemĂĄticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de CĂĄlculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Escuela de EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: GarcĂa, MarĂa del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Escuela de EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: MĂ©ndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica (IITAE); Argentina.Fil: GarcĂa Mata, Luis Ăngel. Universidad Nacional AutĂłnoma de MĂ©xico. Facultad de Estudios Superiores AcatlĂĄn; MĂ©xico.Fil: RamĂrez GonzĂĄlez, Marco Antonio. Universidad Nacional AutĂłnoma de MĂ©xico. Facultad de Estudios Superiores AcatlĂĄn; MĂ©xico.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina. Universidad PĂșblica de Navarra. Departamento de EstadĂstica, InformĂĄtica y MatemĂĄticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la RepĂșblica. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y de AdministraciĂłn. Instituto de EstadĂstica; Uruguay.Fil: EstragĂł, Virginia. Presidencia de la RepĂșblica. ComisiĂłn Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, MatĂas. Presidencia de la RepĂșblica. ComisiĂłn Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, AndrĂ©s. Universidad de la RepĂșblica. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y de AdministraciĂłn. Instituto de EstadĂstica; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista JĂșlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de BioestadĂstica; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista JĂșlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, JosĂ© Eduardo. Universidade Estadual Paulista JĂșlio de Mesquita Filho â UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de BioestadĂstica; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Departamento de EconomĂa; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Nahas, EstefanĂa. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: MĂĄrquez, Viviana. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Instituto de EconomĂa y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Instituto de EstadĂstica y DemografĂa; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Instituto de EstadĂstica y DemografĂa; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de EconomĂa; Argentina.Fil: Blacona, MarĂa Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: GarcĂa, Gregorio. Instituto Nacional de EstadĂstica y Censos. DirecciĂłn Nacional de MetodologĂa EstadĂstica; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de EstadĂstica y Censos. DirecciĂłn Nacional de MetodologĂa EstadĂstica; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de EstadĂstica y Censos. DirecciĂłn Nacional de MetodologĂa EstadĂstica; Argentina.Fil: Funkner, SofĂa. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, MarĂa Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: MartĂn, MarĂa Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: MartĂn, MarĂa Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, MarĂa Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro GonzĂĄlez, Enrique L. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: RoldĂĄn, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: GonzĂĄlez, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones EconĂłmicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones EconĂłmicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de EconomĂa; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Marfia, MartĂn. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de IngenierĂa. Departamento de Ciencias BĂĄsicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de MatemĂĄtica de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad TecnolĂłgica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad TecnolĂłgica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad TecnolĂłgica 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 JosĂ© AndrĂ©s. Investigador Independiente; Argentina.Fil: GonzĂĄlez, Mariana VerĂłnica. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Departamento de EstadĂstica y MatemĂĄticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.
Multiancestry analysis of the HLA locus in Alzheimerâs and Parkinsonâs diseases uncovers a shared adaptive immune response mediated by HLA-DRB1*04 subtypes
Across multiancestry groups, we analyzed Human Leukocyte Antigen (HLA) associations in over 176,000 individuals with Parkinsonâs disease (PD) and Alzheimerâs disease (AD) versus controls. We demonstrate that the two diseases share the same protective association at the HLA locus. HLA-specific fine-mapping showed that hierarchical protective effects of HLA-DRB1*04 subtypes best accounted for the association, strongest with HLA-DRB1*04:04 and HLA-DRB1*04:07, and intermediary with HLA-DRB1*04:01 and HLA-DRB1*04:03. The same signal was associated with decreased neurofibrillary tangles in postmortem brains and was associated with reduced tau levels in cerebrospinal fluid and to a lower extent with increased AÎČ42. Protective HLA-DRB1*04 subtypes strongly bound the aggregation-prone tau PHF6 sequence, however only when acetylated at a lysine (K311), a common posttranslational modification central to tau aggregation. An HLA-DRB1*04-mediated adaptive immune response decreases PD and AD risks, potentially by acting against tau, offering the possibility of therapeutic avenues
Effect of angiotensin-converting enzyme inhibitor and angiotensin receptor blocker initiation on organ support-free days in patients hospitalized with COVID-19
IMPORTANCE Overactivation of the renin-angiotensin system (RAS) may contribute to poor clinical outcomes in patients with COVID-19.
Objective To determine whether angiotensin-converting enzyme (ACE) inhibitor or angiotensin receptor blocker (ARB) initiation improves outcomes in patients hospitalized for COVID-19.
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS In an ongoing, adaptive platform randomized clinical trial, 721 critically ill and 58 nonâcritically ill hospitalized adults were randomized to receive an RAS inhibitor or control between March 16, 2021, and February 25, 2022, at 69 sites in 7 countries (final follow-up on June 1, 2022).
INTERVENTIONS Patients were randomized to receive open-label initiation of an ACE inhibitor (nâ=â257), ARB (nâ=â248), ARB in combination with DMX-200 (a chemokine receptor-2 inhibitor; nâ=â10), or no RAS inhibitor (control; nâ=â264) for up to 10 days.
MAIN OUTCOMES AND MEASURES The primary outcome was organ supportâfree days, a composite of hospital survival and days alive without cardiovascular or respiratory organ support through 21 days. The primary analysis was a bayesian cumulative logistic model. Odds ratios (ORs) greater than 1 represent improved outcomes.
RESULTS On February 25, 2022, enrollment was discontinued due to safety concerns. Among 679 critically ill patients with available primary outcome data, the median age was 56 years and 239 participants (35.2%) were women. Median (IQR) organ supportâfree days among critically ill patients was 10 (â1 to 16) in the ACE inhibitor group (nâ=â231), 8 (â1 to 17) in the ARB group (nâ=â217), and 12 (0 to 17) in the control group (nâ=â231) (median adjusted odds ratios of 0.77 [95% bayesian credible interval, 0.58-1.06] for improvement for ACE inhibitor and 0.76 [95% credible interval, 0.56-1.05] for ARB compared with control). The posterior probabilities that ACE inhibitors and ARBs worsened organ supportâfree days compared with control were 94.9% and 95.4%, respectively. Hospital survival occurred in 166 of 231 critically ill participants (71.9%) in the ACE inhibitor group, 152 of 217 (70.0%) in the ARB group, and 182 of 231 (78.8%) in the control group (posterior probabilities that ACE inhibitor and ARB worsened hospital survival compared with control were 95.3% and 98.1%, respectively).
CONCLUSIONS AND RELEVANCE In this trial, among critically ill adults with COVID-19, initiation of an ACE inhibitor or ARB did not improve, and likely worsened, clinical outcomes.
TRIAL REGISTRATION ClinicalTrials.gov Identifier: NCT0273570
Enfermedad de la Glucoquinasa. De la investigaciĂłn bĂĄsica a la ClĂnica y viceversa
Las mutaciones en la glucocinasa (GK) humana estĂĄn implicadas en el desarrollo de la diabetes y la hipoglucemia. La GK humana comparte 54% de residuos de aminoĂĄcidos idĂ©nticos con la hexoquinasa I del cerebro humano. Esta semejanza la usamos para diseñar modelos de la estructura de la GK por analogĂa con la estructura cristalina de la hexoquinasa cerebral. AsĂ, hemos diseñado modelos de estructura de GK con sus sustratos, glucosa y MgATP, para comprender el efecto de determinadas mutaciones que se han encontrado en algunos pacientes. Las mutaciones de residuos prĂłximos al sitio de uniĂłn a ATP producen cambios importantes en la Km para ATP, la tasa catalĂtica y una pĂ©rdida de cooperatividad. Las mutaciones de los residuos en el sitio de uniĂłn a la glucosa reducen drĂĄsticamente la actividad catalĂtica, al igual que una mutaciĂłn que se predijo para obstaculizar la alfa-hĂ©lice. Otras mutaciones localizadas lejos del sitio activo resultan en cambios mĂĄs pequeños en los parĂĄmetros cinĂ©ticos. En ausencia de una estructura cristalogrĂĄfica para la GK, nuestros modelos ayudan a entender los efectos potenciales de las mutaciones en la diabetes y la hipoglucemia, y ademĂĄs pueden conducirnos al diseño de activadores e inhibidores farmacocinĂ©ticos de la GK para uso terapĂ©utico.Universidad de MĂĄlaga. Campus de Excelencia Internacional AndalucĂa Tech