Pool Strategy for Surveillance Testing of SARS-CoV-2

Due to the great morbidity and mortality in the risk groups of the pandemic COVID-19 caused by the emerging coronavirus SARS-CoV-2 and in the absence of effective therapeutic or preventive measures, quarantines, social distancing and the use of masks were the measures most used by health systems to reduce infections. The social, economic and health impact caused by these measures have begun to be evaluated in the different countries. These analyses lead to underestimations because in general they evaluate disease confirmed by a laboratory test and in some cases by epidemiological link without considering asymptomatic or oligosymptomatic infection. Therefore, mitigating fast circulation of the virus requires continuous tracking, detection, and isolation of cases, for which active surveillance able to address asymptomatic cases can make a valuable contribution over the dynamics of the disease in a given society, and to allocate adequate health resources and evaluate the effectiveness of control measures. Mathematical models such as the Susceptible-Exposed-Infectious-Removed (SEIR) allow not only to improve the estimates of the evolution of the pandemic at the local level, but also to evaluate health strategies. In the context of large testing requirements and the expansion of such testing capacity, it is also essential to develop approaches that improve the efficient use of these resources. Active surveillance undoubtedly contributes to improving estimates of virus circulation and it is of particular importance in vulnerable groups of high population density that have one or more risk factors, difficult access to the health system, and inhabit semi-closed facilities such as residential care homes, mental hospitals, prison houses, police stations housing prisoners, etc. Group testing strategies are especially useful for routine community survey and for monitoring of cohesive groups. While the frequency of infection in a population, who have only some symptoms compatible with the disease or do not have any symptoms, may be low, diagnosing even a single positive person typically requires quarantine of the entire group to prevent further spread in the community. In these surveillance strategies, pooling may allow more routine monitoring and detection of low frequency of carriage, thereby improving estimates, informing policy makers, reducing transmission, and alleviating the strain on healthcare services. By means of molecular tests based on RT-qPCR, the pooling strategy has been assayed with different algorithms also for COVID-19, particularly in the asymptomatic population, since a low prevalence of the disease is expected there. This has increased COVID-19 testing throughput while maintaining high sensitivity. Here, we discuss the relevance of some active surveillance strategies to determine key facts about COVID-19 pandemics and review different testing strategies that different countries have applied for tracking SARS-CoV-2.Fil: Marceca, Felipe. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigaciones Matemáticas "Luis A. Santaló". Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigaciones Matemáticas "Luis A. Santaló"; ArgentinaFil: Rocha Viegas, Luciana. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Fisiología, Biología Molecular y Neurociencias. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Fisiología, Biología Molecular y Neurociencias; ArgentinaFil: Pregi, Nicolás. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; ArgentinaFil: Barbas, María Gabriela. Gobierno de la Provincia de Cordoba. Ministerio de Salud. Laboratorio Central de la Provincia.; ArgentinaFil: Hozbor, Daniela Flavia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Biotecnología y Biología Molecular. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Biotecnología y Biología Molecular; ArgentinaFil: Pecci, Adali. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Fisiología, Biología Molecular y Neurociencias. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Fisiología, Biología Molecular y Neurociencias; ArgentinaFil: Etchenique, Roberto Argentino. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química, Física de los Materiales, Medioambiente y Energía. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química, Física de los Materiales, Medioambiente y Energía; Argentin

Glucocorticoids uncover a critical role for ASH2L on BCL-X expression regulation in leukemia cells

Targeting the apoptosis machinery is a promising therapeutic approach in myeloid malignancies. BCL2L1 is a well-known glucocorticoid-responsive gene and a key apoptosis regulator that, when over-expressed, can contribute to tumor development, progression and therapeutic resistance. Moreover, synthetic glucocorticoids, like dexamethasone, are frequently used in the treatment of hematopoietic diseases due to its pro-apoptotic properties. We report here that the trithorax protein ASH2L, considered one of the core subunits of H3K4-specific MLL/SET methyltransferase complexes, contributes to anti-apoptotic BCL-XL over-expression and cell survival in patient-derived myeloid leukemia cells. We find that the unliganded glucocorticoid receptor (uGR) and ASH2L interact in a common protein complex through a chromatin looping determined by uGR and ASH2L binding to BCL2L1 specific +58 HRE and promoter region, respectively. Upon addition of dexamethasone, GR and ASH2L recruitment is reduced, BCL-XL expression diminishes and apoptosis is induced consequently. Overall, our findings indicate that uGR and ASH2L may act as key regulatory players of BCL- XL upregulation in AML cells.Fil: Rocha Viegas, Luciana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Fisiología, Biología Molecular y Neurociencias. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Fisiología, Biología Molecular y Neurociencias; ArgentinaFil: Silbermins, Micaela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Fisiología, Biología Molecular y Neurociencias. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Fisiología, Biología Molecular y Neurociencias; ArgentinaFil: Ogara, Maria Florencia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Fisiología, Biología Molecular y Neurociencias. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Fisiología, Biología Molecular y Neurociencias; ArgentinaFil: Pellegrini, Joaquín Miguel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; ArgentinaFil: Nuñez, Sol Yanel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; ArgentinaFil: García, Verónica Edith. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; ArgentinaFil: Vicent, Guillermo Pablo. Institut de Biologia Molecular de Barcelona (ibmb) ; Consejo Superior de Investigaciones Cientificas; EspañaFil: Pecci, Adali. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Fisiología, Biología Molecular y Neurociencias. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Fisiología, Biología Molecular y Neurociencias; Argentin

RUNX1 and FOXP3 interplay regulates expression of breast cancer related genes

Runx1 participation in epithelial mammary cells is still under review. Emerging data indicates that Runx1 could be relevant for breast tumor promotion. However, to date no studies have specifically evaluated the functional contribution of Runx1 to control gene expression in mammary epithelial tumor cells. It has been described that Runx1 activity is defined by protein context interaction. Interestingly, Foxp3 is a breast tumor suppressor gene. Here we show that endogenous Runx1 and Foxp3 physically interact in normal mammary cells and this interaction blocks Runx1 transcriptional activity. Furthermore we demonstrate that Runx1 is able to bind to R-spondin 3 (RSPO3) and Gap Junction protein Alpha 1 (GJA1) promoters. This binding upregulates Rspo3 oncogene expression and downregulates GJA1 tumor suppressor gene expression in a Foxp3-dependent manner. Moreover, reduced Runx1 transcriptional activity decreases tumor cell migration properties. Collectively, these data provide evidence of a new mechanism for breast tumor gene expression regulation, in which Runx1 and Foxp3 physically interact to control mammary epithelial cell gene expression fate. Our work suggests for the first time that Runx1 could be involved in breast tumor progression depending on Foxp3 availability

A implementação do programa saúde na escola em três municípios de Minas Gerais, Brasil

Objetivo: Compreender a adesão e implementação do Programa Saúde na Escola em três municípios de Minas Gerais, Brasil. Métodos: Estudo de casos múltiplos holístico-qualitativo fundamentado na Sociologia Compreensiva do Cotidiano, em municípios de regiões sanitárias distintas do estado de Minas Gerais, em 2016. Totalizaram-se 91 participantes, sendo 53 profissionais da educação e 38 da área da saúde. Resultados: apontam a relevância do Programa e do elo Saúde e Educação para a prevenção de riscos e agravos e a promoção da saúde; os desafios enfrentados se mostram na incipiente integração entre os setores, nas ações descontínuas e pontuais, na escassez de recursos humanos, e no desconhecimento do Programa Saúde na Escola ou de seus pressupostos por alguns profissionais. Conclusão: ao analisar a implementação do Programa Saúde na Escola e o cotidiano de trabalho expresso pelos profissionais da Saúde e da Educação, observou-se diferentes impasses e formas de implementação prática frente à sua gênese

A implementação do programa saúde na escola em três municípios de Minas Gerais, Brasil

Objetivo: Compreender a adesão e implementação do Programa Saúde na Escola em três municípios de Minas Gerais, Brasil. Métodos: Estudo de casos múltiplos holístico-qualitativo fundamentado na Sociologia Compreensiva do Cotidiano, em municípios de regiões sanitárias distintas do estado de Minas Gerais, em 2016. Totalizaram-se 91 participantes, sendo 53 profissionais da educação e 38 da área da saúde. Resultados: apontam a relevância do Programa e do elo Saúde e Educação para a prevenção de riscos e agravos e a promoção da saúde; os desafios enfrentados se mostram na incipiente integração entre os setores, nas ações descontínuas e pontuais, na escassez de recursos humanos, e no desconhecimento do Programa Saúde na Escola ou de seus pressupostos por alguns profissionais. Conclusão: ao analisar a implementação do Programa Saúde na Escola e o cotidiano de trabalho expresso pelos profissionais da Saúde e da Educação, observou-se diferentes impasses e formas de implementação prática frente à sua gênese

Active Surveillance of Asymptomatic, Presymptomatic, and Oligosymptomatic SARS-CoV-2-Infected Individuals in Communities Inhabiting Closed or Semi-closed Institutions

Background: The high COVID-19 dissemination rate demands active surveillance to identify asymptomatic, presymptomatic, and oligosymptomatic (APO) SARS-CoV-2-infected individuals. This is of special importance in communities inhabiting closed or semi-closed institutions such as residential care homes, prisons, neuropsychiatric hospitals, etc., where risk people are in close contact. Thus, a pooling approach?where samples are mixed and tested as single pools?is an attractive strategy to rapidly detect APO-infected in these epidemiological scenarios. Materials and Methods: This study was done at different pandemic periods between May 28 and August 31 2020 in 153 closed or semi-closed institutions in the Province of Buenos Aires (Argentina). We setup pooling strategy in two stages: first a pool-testing followed by selective individual-testing according to pool results. Samples included in negative pools were presumed as negative, while samples from positive pools were re-tested individually for positives identification. Results: Sensitivity in 5-sample or 10-sample pools was adequate since only 2 Ct values were increased with regard to single tests on average. Concordance between 5-sample or 10-sample pools and individual-testing was 100% in the Ct ≤ 36. We tested 4,936 APO clinical samples in 822 pools, requiring 86?50% fewer tests in low-to-moderate prevalence settings compared to individual testing. Conclusions: By this strategy we detected three COVID-19 outbreaks at early stages in these institutions, helping to their containment and increasing the likelihood of saving lives in such places where risk groups are concentrated.Fil: Ambrosis, Nicolás Martín. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Biotecnología y Biología Molecular. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Biotecnología y Biología Molecular; ArgentinaFil: Martin Aispuro, Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Biotecnología y Biología Molecular. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Biotecnología y Biología Molecular; ArgentinaFil: Belhart, Keila. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Biotecnología y Biología Molecular. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Biotecnología y Biología Molecular; ArgentinaFil: Bottero, Daniela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Biotecnología y Biología Molecular. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Biotecnología y Biología Molecular; ArgentinaFil: Crisp, Renée Leonor. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; ArgentinaFil: Dansey, Maria Virginia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Unidad de Microanálisis y Métodos Físicos en Química Orgánica. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Unidad de Microanálisis y Métodos Físicos en Química Orgánica; ArgentinaFil: Gabrielli, Magali. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Biotecnología y Biología Molecular. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Biotecnología y Biología Molecular; ArgentinaFil: Filevich, Oscar. Universidad Nacional de San Martín. Escuela de Ciencia y Tecnología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Genoud, Valeria. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; ArgentinaFil: Giordano, Alejandra Paula. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Biotecnología y Biología Molecular. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Biotecnología y Biología Molecular; ArgentinaFil: Lin, Min Chih. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Lodeiro, Anibal. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Biotecnología y Biología Molecular. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Biotecnología y Biología Molecular; Argentina. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Agrarias y Forestales; ArgentinaFil: Marceca, Felipe. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigaciones Matemáticas "Luis A. Santaló". Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigaciones Matemáticas "Luis A. Santaló"; ArgentinaFil: Pregi, Nicolás. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; ArgentinaFil: Remes Lenicov, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Investigaciones Biomédicas en Retrovirus y Sida. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Investigaciones Biomédicas en Retrovirus y Sida; ArgentinaFil: Rocha Viegas, Luciana. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Fisiología, Biología Molecular y Neurociencias. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Fisiología, Biología Molecular y Neurociencias; ArgentinaFil: Rudi, Erika. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Biotecnología y Biología Molecular. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Biotecnología y Biología Molecular; ArgentinaFil: Solovey, Guillermo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Zurita, Maria Eugenia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Biotecnología y Biología Molecular. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Biotecnología y Biología Molecular; ArgentinaFil: Pecci, Adali. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Fisiología, Biología Molecular y Neurociencias. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Fisiología, Biología Molecular y Neurociencias; ArgentinaFil: Etchenique, Roberto Argentino. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química, Física de los Materiales, Medioambiente y Energía. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química, Física de los Materiales, Medioambiente y Energía; ArgentinaFil: Hozbor, Daniela Flavia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Biotecnología y Biología Molecular. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Biotecnología y Biología Molecular; Argentin

Progesterone Receptor induces bcl-x expression through intragenic binding sites favoring RNA Polymerase II elongation

Steroid receptors were classically described for regulating transcription by binding to target gene promoters. However, genome-wide studies reveal that steroid receptors-binding sites are mainly located at intragenic regions. To determine the role of these sites, we examined the effect of pro- gestins on the transcription of the bcl-x gene, where only intragenic progesterone receptor-binding sites (PRbs) were identified. We found that in response to hormone treatment, the PR is recruited to these sites along with two histone acetyltransferases CREB-binding protein (CBP) and GCN5, leading to an increase in histone H3 and H4 acetylation and to the binding of the SWI/SNF complex. Concomitant, a more relaxed chromatin was detected along bcl-x gene mainly in the regions sur- rounding the intragenic PRbs. PR also mediated the recruitment of the positive elongation factor pTEFb, favoring RNA polymerase II (Pol II) elongation activity. Together these events promoted the re-dis- tribution of the active Pol II toward the 30-end of the gene and a decrease in the ratio between proximal and distal transcription. These results suggest a novel mechanism by which PR regulates gene ex- pression by facilitating the proper passage of the polymerase along hormone-dependent genes.Fil: Bertucci, Paola Yanina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Fisiología, Biología Molecular y Neurociencias; ArgentinaFil: Nacht, Ana Silvina. Universitat Pompeu Fabra; España. Centro de Regulación Genómica; EspañaFil: Alló, Mariano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Fisiología, Biología Molecular y Neurociencias; ArgentinaFil: Rocha Viegas, Luciana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Fisiología, Biología Molecular y Neurociencias; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Fisiología, Biología Molecular y Celular; ArgentinaFil: Ballaré, Cecilia. Universitat Pompeu Fabra; España. Centro de Regulación Genómica; EspañaFil: Soronellas, Daniel. Centro de Regulación Genómica; España. Universitat Pompeu Fabra; EspañaFil: Castellano, Giancarlo. Centro de Regulación Genómica; España. Universitat Pompeu Fabra; EspañaFil: Zaurin, Roser. Centro de Regulación Genómica; España. Universitat Pompeu Fabra; EspañaFil: Kornblihtt, Alberto Rodolfo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Fisiología, Biología Molecular y Neurociencias; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Fisiología, Biología Molecular y Celular; ArgentinaFil: Beato, Miguel. Centro de Regulación Genómica; España. Universitat Pompeu Fabra; EspañaFil: Vicent, Guillermo. Centro de Regulación Genómica; España. Universitat Pompeu Fabra; EspañaFil: Pecci, Adali. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Fisiología, Biología Molecular y Neurociencias; Argentin

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost