Proteínas de estrés en Lemna gibba (Lemnaceae) expuesta al boro

Lemna gibba L. is a vascular aquatic plant that lives in freshwater environments. This plant has been recommended for studies of pollution due to its exponential growth, its small size that makes it easy to handle in the laboratory as well as its resistance at exposure pollutant concentrations. Boron is an essential micronutrient for plants but high concentrations may limit their growth and alter their metabolism. This study describes one and two-dimensional electrophoretic patterns of total soluble proteins of L. gibba in the absence and presence of boron as H3BO3 at concentrations from 0 to 500 ppm. The results suggested that L. gibba has a differential protein expression in response to boron exposition. Techniques used were modified for L. Gibba, because these are specific to broccoli plants, and can be additional tests in environmental monitoring.Lemna gibba Linneo, es una planta vascular acuática que vive en ambientes de agua dulce. Esta planta ha sido recomendada para estudios de contaminación debido a su crecimiento exponencial, a su pequeño tamaño que la hace de fácil manejo en el laboratorio, así como por su resistencia a la exposición de contaminantes. El boro es un micronutriente esencial para las plantas, sin embargo, en concentraciones elevadas puede limitar su crecimiento y alterar su metabolismo. El presente estudio describe los patrones electroforéticos monodimensionales y bidimensionales de las proteínas solubles totales de L. gibba en ausencia y presencia de boro en forma de H3BO3, en concentraciones de 0 a 500 ppm. Los resultados indicaron diferencias en la expresión proteínica de L. gibba dependiendo de la concentración de exposición al boro. Las técnicas utilizadas se modificaron para L. gibba, debido a que éstas eran específicas para plantas de brócoli y pueden ser empleadas como pruebas complementarias en el monitoreo ambiental

Ictus isquémico en pacientes mayores de 60 años atendidos en el hospital Dr. León Cuervo Rubio

Introduction: the current increase in the aging population is accompanied by an increase in chronic noncommunicable diseases, with ischemic stroke being one of the main causes of morbidity and mortality in the elderly. Objective: to characterize the ischemic stroke in elderly patients treated at the Dr. León Cuervo Rubio hospital in the 2014-2017 period. Method: an observational, descriptive and cross-sectional study was carried out in the Dr. León Cuervo Rubio hospital, in the Pinar del Río municipality, between 2014 and 2017, being randomly selected from a universe of 387 patients with a clinical and imaging diagnosis of stroke, a sample of 276 older adults. The interrogation, review of the clinical history, and the application of instruments allowed to obtain the information that gave exit to the variables studied. The ethical principles were respected. Results: females predominated (60,9 %), age groups 60-64 and 60-69 years (27,5 %), with arterial hypertension being the main comorbidity, and sedentary lifestyle the main risk factor. We found a predominance of faciobrachiocrural hemiparesis as an initial symptom (52,5 %) and limb paralysis (52,2 %) as the main sequel left by this entity. Older adults with a severe degree of neurological involvement predominated (35,5 %), as well as those who presented a moderate functional status at discharge (28,3 %). Conclusions: the study allowed to know the particularities of said group, as well as to identify which factors should be studied in groups prone to develop said disease, preventing its appearance.Introducción: el actual incremento de la población envejecida se ve acompañado de un aumento de las enfermedades crónicas no transmisibles, siendo el ictus isquémico una de las principales causas de morbimortalidad en el adulto mayor.Objetivo: caracterizar el ictus isquémico en adultos mayores atendidos en el hospital Dr. León Cuervo Rubio en el período 2014-2017.Método: se realizó un estudio observacional, descriptivo y transversal, en el hospital Dr. León Cuervo Rubio, del municipio Pinar del Río, entre 2014 y 2017; siendo seleccionada aleatoriamente, de un universo de 387 pacientes con diagnóstico clínico e imagenológico de ictus, una muestra de 276 adultos mayores. El interrogatorio, revisión de la historia clínica, y la aplicación de instrumentos permitieron obtener la información que dio salida a las variables estudiadas. Se respetaron los principios éticos.Resultados: predominaron las féminas (60,9 %), los grupos etáreos 60-64 y 60-69 años (27,5 %), siendo la hipertensión arterial la principal comorbilidad, y el sedentarismo el principal factor de riesgo. Se constató predominio de la hemiparesia faciobraquiocrural como síntoma inicial (52,5 %) y de la parálisis de miembros (52,2 %) como la principal secuela dejada por dicha entidad. Predominaron los adultos mayores con un grado grave de afectación neurológica (35,5 %), así como los que al egreso hospitalario presentaban un estado funcional moderado (28,3 %).Conclusiones: el estudio permitió conocer las particularidades de dicho grupo, así como identificar qué factores deben ser estudiados en grupos propensos a desarrollar dicha enfermedad, previniendo su aparición

Efecto del pH de cinco soluciones extensoras sobre la movilidad espermática en trucha arcoíris (Oncorhynchus mykiss)

Background. The main function of extender solutions for trout semen is to preserve viability while keeping the sperm motility inactivated. The longer the sperm remain viable and inactivated the better, so that later they can be intentionally activated when the sperm must travel to reach the egg micropyle for fertilization. In rainbow trout (Oncorhynchus mykiss), considerable advances have been made concerning the production of sperm extenders, quality control protocols, and the handling of gametes. However, the protocols for using an extender can differ considerably, especially regarding the extender composition. Additionally, the precise impact of pH on sperm motility, and its effect in the design and selection of a sperm extender remain unclear. Goals. The aim of this study was to determine the effect of pH on rainbow trout sperm motility and activation during storage at 5 °C and using 5 different extenders. Methods. Three simple composition sperm extenders (306, 512, and Mounib) and two complex composition sperm extenders (Erdahl & Graham, and Hank's) were tested at different pHs (7, 7.2, 7.4, 7.6, 7.8, 8.0, and 8.2), as well as 3 activation solutions (DIA 532, saline solution, and pond water). Results. The extenders showed a high buffer capacity. The highest percentages of motility were obtained with DIA 532. Extenders 306, 512, and Hanks exhibited a positive relationship between pH and % motility. Erdahl & Graham and Mounib extender did not induce motility in rainbow trout sperm at different pHs. Conclusions. A positive relationship was found between the pH and motility of trout sperm, as well as a negative effect regarding the activation solution DIA 532 with the 306, 512, and Hanks extenders.Antecedentes. La función principal de los diluyentes o soluciones extensoras es conservar la viabilidad y mantener inactiva la movilidad espermática el mayor tiempo posible para, posteriormente, permitir al espermatozoide llegar al micrópilo y fecundarlo. En la trucha arcoíris (Oncorhynchus mykiss) la elaboración de estos diluyentes ha logrado avances importantes al establecer protocolos de control y manejo de gametos, los cuales difieren mucho en su composición. No obstante, no ha quedado establecido cuál es el mecanismo de acción del pH sobre la movilidad espermática ni su efecto en la elaboración de estas soluciones. Objetivos. Evaluar el efecto del pH de cinco soluciones extensoras a 5 ºC sobre la movilidad espermática de trucha arcoíris durante la activación de espermatozoides. Métodos. Se recolectaron muestras de semen de 96 machos y se probaron 3 soluciones extensoras de composición simple (306, 512 y Mounib) y dos de composición compleja (Erdahl & Graham y Hanks), con diferentes pH (7, 7.2, 7.4, 7.6, 7.8, 8.0 y 8.2), así como tres soluciones activadoras (DIA 532, suero salino fisiológico y agua de estanque). Resultados. Los extensores presentaron una alta capacidad de amortiguamiento porque fueron esterilizados. Los mayores porcentajes de activación de movilidad se obtuvieron con DIA 532. Las soluciones extensoras 306, 512 y Hanks mostraron una relación positiva entre el pH y el porcentaje de movilidad. Las soluciones de Erdahl & Graham y Mounib no permitieron la activación del movimiento de espermatozoides sin importar el pH. Conclusiones. Con las soluciones 306, 512 y Hanks se encontró una relación positiva entre el pH y el porcentaje de movilidad de espermatozoides de trucha y un efecto inverso con la solución de activación DIA 532

Cambios tisulares en el ostión Crassostrea virginica por exposición y depuración al cadmio

Cadmium levels had increased in the Gulf of Mexico, this represents a potential risk for the survival of oyster Crassostrea virginica and for those who eat them, so it is important to evaluate the effects of cadmium trough histopathological changes derived from the exposition to this metal and during its depuration. Oysters exposed to 100 µg/l of cadmium for 72 h and depurated by 24, 48, 72, 96, 120, 144, 168, 192, 216, and 230 h were analyzed. Samples of oysters were included in paraffin, cutted in a microtome and stained following the Hematoxilin-Eosin technique. Histopathological analysis of oesophagus, intestine, digestive diverticulum, gills and mantle, showed inflammatory lesions and cell activation, including brown cells and haemocytes as a detoxification mechanism. The conjunctive tissue next to oesophagus, intestine and digestive diverticulum presented more brown cells and haemocytes than gills and mantle. Histopathological damage was not reversible in 230 h, although there was a recovery in epitheliums of digestive diverticulum. This work recommends the histopathological evaluation of digestive diverticulum to determine the physiological state of oysters and to take preventive measures in the commercialization and culture of their natural populations.Los niveles de cadmio se han incrementado en el Golfo de México, esto representa un riesgo potencial para la sobrevivencia del ostión Crassostrea virginica y sus consumidores, por lo que es importante evaluar los efectos del cadmio a través de los cambios histopatológicos derivados de la exposición a este metal y durante su depuración. Se analizaron ostiones expuestos a 100 µg/l de cadmio por 72 h y depurados por 24, 48, 72, 96, 120, 144, 168, 192, 216 y 230 h. Las muestras de ostión fueron incluidas en parafina, cortadas en microtomo y teñidas con la técnica de Hematoxilina-Eosina. El análisis histopatológico del esófago, intestino, glándula digestiva, branquia y manto mostró lesiones inflamatorias y la activación celular que incluye, células cafés y hemocitos como un mecanismo de desintoxicación. Los tejidos conjuntivos cercanos a esófago, intestino y glándula digestiva presentaron más células cafés y hemocitos que la branquia y el manto. Los cambios histopatológicos no fueron reversibles en 230 h, a pesar de que hay recuperación de los epitelios de la glándula digestiva. Este trabajo recomienda la evaluación histopatológica en la glándula digestiva para determinar el estado fisiológico del ostión y tomar medidas preventivas en la comercialización y cultivo de sus poblaciones naturales

Aspectos clínicos de la angustia

Disposición para la angustia: Los accesos emocionales, entre ellos la angustia, tienen su asiento, según Fenichel, en factores biológicos y filogenéticos. Entendemos por el enunciado anterior la existencia de estructuras glandulares y nerviosas, de funcionamientos anclados sobre reacciones neuro-hormonales y bioquímicas, y de predisposiciones congénitamente adquiridas. Sobre lo anatómico y funcional nada podemos decir aquí; ese campo corresponde a la neurofisiología

Volteando la tortilla. Género y maíz en la alimentación actual de México.

Ante escenarios complejos, patriarcales y desoladores que dejan ver el neoliberalismo, la globalización agroalimentaria, el calentamiento global y las contaminaciones de granos nativos por la imposición de transgénicos, nos cuestionamos si existen algunas alternativas para preservar el maíz nativo como un recurso multiestratégico (alimentario, económico, cultural, ecológico y tecnológico) tomando en cuenta las condiciones actuales de desigualdades sociales de género, etnia, clases y edad que predominan en el campo mexicano. Para responder a algunos cuestionamientos, este libro presenta algunas alternativas a través de diversas experiencias femeninas y de relaciones de género en torno al maíz y la alimentación. Todas ellas muestran que es posible construir una masa crítica para salvaguardar el maíz nativo bajo esas condiciones desoladoras, pero siempre y cuando se “voltee la tortilla”, metáfora que da pie al inicio de otra realidad humanizada y en sincronía con la naturaleza.Proyecto realizado con financiamiento Conacy

Vocabulario de la sociedad civil, la ruralidad y los movimientos sociales en América Latina

El Vocabulario de la Sociedad Civil, la Ruralidad y los Movimientos Sociales en América Latina tiene como objetivo desarrollar vocablos relacionados con temas de gran trascendencia para la vida colectiva de la población Latinoamericana; pretende introducir a estudiantes, personas del ámbito académico y activistas en la comprensión de estas categorías de análisis. A través de la mirada de 70 especialistas que participaron en este vocabulario, es posible comprender muchos de los términos que se utilizan dentro de la investigación social y áreas relacionadas con las ciencias políticas, ambientales y rurales, a partir de una mayor explicación y detalle. Es por ello que se inserta este trabajo desde una mirada colectiva y amplia de los conceptos que se exponen. En este libro podrá encontrar las ideas de varios autores y autoras de distintas universidades, con una visión multi, inter y transdisciplinaria. El esfuerzo que se realizó para conjuntar varios términos y analizar su compleja red de interpretaciones, permitirá que este manuscrito pueda ser consultado por estudiantes, personas del ámbito científico-académico, y ciudadanía; porque contiene el estado del arte, la historia del paulatino avance de múltiples conceptos y su vigencia en el contexto actual

Actualidad y prospectiva de la investigación científica en el Centro Universitario Amecameca de la Universidad Autónoma del Estado de México

Con responsabilidad, se organizó un programa cuya finalidad fuera publicitar con transparencia dichos avances, a través de un esfuerzo de rendición de cuentas a la comunidad inmediata, la universitaria, y a la comunidad abierta, la sociedad que la principal referencia para tal efecto. El programa se concretiza a través del presente libro, conformado con una inspiración de investigación multidisciplinaria; sin embargo, para llegar a tal fin, el reto es realizar el proceso de búsqueda y generación de conocimiento transitando hacia la colaboración de los cuerpos académicos, que puedan construir nuevos conocimientos fortalecidos por la convergencia de diferentes campos del saber. En consecuencia, la primera etapa de esta estrategia es la publicidad de los trabajos investigativos ejercidos, para hacer un balance al día, pero también proyectar el futuro de cada campo y área del conocimiento. La organización explicativa está organizada por tres bloques representativos del quehacer en la generación de conocimiento del Centro Universitario, un primer bloque centra el interés en las humanidades, educación y sustentabilidad; el segundo bloque lo integra la reflexión científica sobre la construcción democrática, derechos humanos y equidad de género; en el tercer segmento se destina a la seguridad alimentaria, salud pública y sistemas agropecuarios. La actualidad de la investigación eleva la producción lograda y lo que en el momento se encuentra en construcción y los alcances que produce para la docencia, la investigación misma, y para la sociedad en general. La prospectiva es un área que todos los capítulos desarrollan con el propósito de delinear los alcances innovadores por andar en teoría, metodología e incluso en los saberes mismo

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.

“elaboración de una propuesta de mejora para el proceso productivo del helado de crema de una empresa manufacturera en la ciudad de Guayaquil.”

La presente tesis desarrolla una Auditoría Operativa al proceso productivo del Helado de Crema, mediante la aplicación de la Teoría de las Restricciones se elabora una propuesta de mejora al proceso de manufactura analizado. Esta metodología se aplica con el objetivo de determinar las fases productivas que limitan el desarrollo máximo de su capacidad productiva, se complementa con otras técnicas de análisis como: Diagrama Causa-Efecto, Diagrama de Pareto y Análisis de Riesgo, las cuales permiten identificar los cuellos de botella que limitan el rendimiento y su posterior mejora. En el capítulo uno, se realiza el planteamiento del problema analizando el entorno de las empresas manufactureras en la actualidad y antecedentes de la empresa para el posterior planteamiento del alcance, objeto de investigación e indicadores de evaluación. En el capítulo dos, se presenta un marco teórico donde se hace referencia a los fundamentos teóricos a utilizar en la investigación. En el capítulo tres, se analizó la situación actual del departamento de producción, se levantó el proceso de producción del Helado de Crema, identificando el cuello de botella y planteando propuestas de mejora que permitan cumplir los objetivos planteados. Dentro del cuarto capítulo, se incluye las conclusiones y recomendaciones con respecto al estudio realizado, las mismas cumplen los objetivos de la tesis