IMPACTO POSITIVO O NEGATIVO DE LOS CURSOS EN LÍNEA EN LA EDUCACIÓN UNIVERSITARIA

ResumenLa sociedad del conocimiento, la cual está enmarcada por el uso de las tecnologías en la vida cotidiana a nivel mundial, son herramientas muy importantes; es así como la Educación es un área donde se están utilizando las nuevas Tecnologías de Información y Comunicación (TIC), como apoyo en el aprendizaje. Esta investigación está centrada en el uso de las MOOC (Massive Open Online Courses) cursos masivos en línea como apoyo en la Educación.Uno de sus principales objetivos de las MOOC, es quitar la barrera de la distancia acercando el conocimiento a personas de todo el mundo, es decir, permite el acceso masivo y abierto a los contenidos y recursos educativos que con el uso de los diversos dispositivos tecnológicos y redes de comunicación a nivel mundial, se puedan revisar en cualquier lugar y momento.Se tienen altas expectativas de lo que pueden ofertar los cursos MOOC al aprendizaje, en el Tecnológico de Estudios Superiores de Cuautitlán Izcalli, se utilizó un curso MOOC como apoyo a la materia de Fundamentos de Programación, en la carrera de Tecnologías de la Información y Comunicaciones, con la finalidad de evaluar el impacto en el aprendizaje y la actitud en los alumnos.Palabras Clave: Alumno, aprendizaje significativo, curso en línea, facilitador, MOOC, Web 2.0. AbstractThe knowledge society, which is framed by the use of technology in everyday life worldwide, are very important tools; Thus education is an area where you are using new Information and Communication Technologies (ICT) to support learning. This research focuses on the use of MOOC (Massive Open Online Courses) massive online courses as support in Education.One of the main objectives of the MOOC, is to remove the distance barrier bringing knowledge to people around the world, that is to say, allows the massive and open access to content and educational resources with the use of various technological devices and communication networks worldwide, can be reviewed at any place and time.High expectations of what they can offer the MOOC courses to learning, at the Tecnológico de Estudios Superiores Cuautitlan Izcalli a MOOC course was used as support material Fundamentals of Programming, in the career of Information Technology and Communications have, in order to assess the impact on learning and attitude in students.Keywords: MOOC, online course, significant learning, instructor, student, Web 2.0

Autoantibody screening in Guillain-Barré syndrome

Background: Guillain?Barré syndrome (GBS) is an acute inflammatory neuropathy with a heterogeneous presentation. Although some evidences support the role of autoantibodies in its pathogenesis, the target antigens remain unknown in a substantial proportion of GBS patients. The objective of this study is to screen for autoantibodies targeting peripheral nerve components in Guillain-Barré syndrome. Methods: Autoantibody screening was performed in serum samples from all GBS patients included in the International GBS Outcome study by 11 different Spanish centres. The screening included testing for anti-ganglioside antibodies, anti-nodo/paranodal antibodies, immunocytochemistry on neuroblastoma-derived human motor neurons and murine dorsal root ganglia (DRG) neurons, and immunohistochemistry on monkey peripheral nerve sections. We analysed the staining patterns of patients and controls. The prognostic value of anti-ganglioside antibodies was also analysed. Results: None of the GBS patients (n = 100) reacted against the nodo/paranodal proteins tested, and 61 (61%) were positive for, at least, one anti-ganglioside antibody. GBS sera reacted strongly against DRG neurons more frequently than controls both with IgG (6% vs 0%; p = 0.03) and IgM (11% vs 2.2%; p = 0.02) immunodetection. No differences were observed in the proportion of patients reacting against neuroblastoma-derived human motor neurons. Reactivity against monkey nerve tissue was frequently detected both in patients and controls, but specific patterns were only detected in GBS patients: IgG from 13 (13%) patients reacted strongly against Schwann cells. Finally, we confirmed that IgG anti-GM1 antibodies are associated with poorer outcomes independently of other known prognostic factor

Autoantibody screening in Guillain-Barré syndrome

Background: Guillain-Barré syndrome (GBS) is an acute inflammatory neuropathy with a heterogeneous presentation. Although some evidences support the role of autoantibodies in its pathogenesis, the target antigens remain unknown in a substantial proportion of GBS patients. The objective of this study is to screen for autoantibodies targeting peripheral nerve components in Guillain-Barré syndrome. Methods: Autoantibody screening was performed in serum samples from all GBS patients included in the International GBS Outcome study by 11 different Spanish centres. The screening included testing for anti-ganglioside antibodies, anti-nodo/paranodal antibodies, immunocytochemistry on neuroblastoma-derived human motor neurons and murine dorsal root ganglia (DRG) neurons, and immunohistochemistry on monkey peripheral nerve sections. We analysed the staining patterns of patients and controls. The prognostic value of anti-ganglioside antibodies was also analysed. Results: None of the GBS patients (n = 100) reacted against the nodo/paranodal proteins tested, and 61 (61%) were positive for, at least, one anti-ganglioside antibody. GBS sera reacted strongly against DRG neurons more frequently than controls both with IgG (6% vs 0%; p = 0.03) and IgM (11% vs 2.2%; p = 0.02) immunodetection. No differences were observed in the proportion of patients reacting against neuroblastoma-derived human motor neurons. Reactivity against monkey nerve tissue was frequently detected both in patients and controls, but specific patterns were only detected in GBS patients: IgG from 13 (13%) patients reacted strongly against Schwann cells. Finally, we confirmed that IgG anti-GM1 antibodies are associated with poorer outcomes independently of other known prognostic factors. Conclusion: Our study confirms that (1) GBS patients display a heterogeneous repertoire of autoantibodies targeting nerve cells and structures; (2) gangliosides are the most frequent antigens in GBS patients and have a prognostic value; (3) further antigen-discovery experiments may elucidate other potential antigens in GBS

Clinical and Laboratory Features in Anti-NF155 Autoimmune Nodopathy

BACKGROUND AND OBJECTIVES: To study the clinical and laboratory features of antineurofascin-155 (NF155)-positive autoimmune nodopathy (AN). METHODS: Patients with anti-NF155 antibodies detected on routine immunologic testing were included. Clinical characteristics, treatment response, and functional scales (modified Rankin Scale [mRS] and Inflammatory Rasch-built Overall Disability Scale [I-RODS]) were retrospectively collected at baseline and at the follow-up. Autoantibody and neurofilament light (NfL) chain levels were analyzed at baseline and at the follow-up. RESULTS: Forty NF155+ patients with AN were included. Mean age at onset was 42.4 years. Patients presented with a progressive (75%), sensory motor (87.5%), and symmetric distal-predominant weakness in upper (97.2%) and lower extremities (94.5%), with tremor and ataxia (75%). Patients received a median of 3 (2-4) different treatments in 46 months of median follow-up. Response to IV immunoglobulin (86.8%) or steroids (72.2%) was poor in most patients, whereas 77.3% responded to rituximab. HLA-DRB1*15 was detected in 91.3% of patients. IgG4 anti-NF155 antibodies were predominant in all patients; anti-NF155 titers correlated with mRS within the same patient (r = 0.41, p = 0.004). Serum NfL (sNfL) levels were higher in anti-NF155+ AN than in healthy controls (36.47 vs 7.56 pg/mL, p < 0.001) and correlated with anti-NF155 titers (r = 0.43, p = 0.001), with I-RODS at baseline (r = -0.88, p < 0.001) and with maximum I-RODS achieved (r = -0.58, p = 0.01). Anti-NF155 titers and sNfL levels decreased in all rituximab-treated patients. DISCUSSION: Anti-NF155 AN presents a distinct clinical profile and good response to rituximab. Autoantibody titers and sNfL are useful to monitor disease status in these patients. The use of untagged-NF155 plasmids minimizes the detection of false anti-NF155+ cases. CLASSIFICATION OF EVIDENCE: This study provides Class IV evidence that anti-NF155 antibodies associate with a specific phenotype and response to rituximab

Role of age and comorbidities in mortality of patients with infective endocarditis

[Purpose]: The aim of this study was to analyse the characteristics of patients with IE in three groups of age and to assess the ability of age and the Charlson Comorbidity Index (CCI) to predict mortality. [Methods]: Prospective cohort study of all patients with IE included in the GAMES Spanish database between 2008 and 2015.Patients were stratified into three age groups:<65 years,65 to 80 years,and ≥ 80 years.The area under the receiver-operating characteristic (AUROC) curve was calculated to quantify the diagnostic accuracy of the CCI to predict mortality risk. [Results]: A total of 3120 patients with IE (1327 < 65 years;1291 65-80 years;502 ≥ 80 years) were enrolled.Fever and heart failure were the most common presentations of IE, with no differences among age groups.Patients ≥80 years who underwent surgery were significantly lower compared with other age groups (14.3%,65 years; 20.5%,65-79 years; 31.3%,≥80 years). In-hospital mortality was lower in the <65-year group (20.3%,<65 years;30.1%,65-79 years;34.7%,≥80 years;p < 0.001) as well as 1-year mortality (3.2%, <65 years; 5.5%, 65-80 years;7.6%,≥80 years; p = 0.003).Independent predictors of mortality were age ≥ 80 years (hazard ratio [HR]:2.78;95% confidence interval [CI]:2.32–3.34), CCI ≥ 3 (HR:1.62; 95% CI:1.39–1.88),and non-performed surgery (HR:1.64;95% CI:11.16–1.58).When the three age groups were compared,the AUROC curve for CCI was significantly larger for patients aged <65 years(p < 0.001) for both in-hospital and 1-year mortality. [Conclusion]: There were no differences in the clinical presentation of IE between the groups. Age ≥ 80 years, high comorbidity (measured by CCI),and non-performance of surgery were independent predictors of mortality in patients with IE.CCI could help to identify those patients with IE and surgical indication who present a lower risk of in-hospital and 1-year mortality after surgery, especially in the <65-year group

Trans-ethnic and Ancestry-Specific Blood-Cell Genetics in 746,667 Individuals from 5 Global Populations

Most loci identified by GWASs have been found in populations of European ancestry (EUR). In trans-ethnic meta-analyses for 15 hematological traits in 746,667 participants, including 184,535 non-EUR individuals, we identified 5,552 trait-variant associations at p &lt; 5 × 10−9, including 71 novel associations not found in EUR populations. We also identified 28 additional novel variants in ancestry-specific, non-EUR meta-analyses, including an IL7 missense variant in South Asians associated with lymphocyte count in vivo and IL-7 secretion levels in vitro. Fine-mapping prioritized variants annotated as functional and generated 95% credible sets that were 30% smaller when using the trans-ethnic as opposed to the EUR-only results. We explored the clinical significance and predictive value of trans-ethnic variants in multiple populations and compared genetic architecture and the effect of natural selection on these blood phenotypes between populations. Altogether, our results for hematological traits highlight the value of a more global representation of populations in genetic studies. Delineation of the genetic architecture of hematological traits in a multi-ethnic dataset allows identification of rare variants with strong effects specific to non-European populations and improved fine mapping of GWAS variants using the trans-ethnic approach

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.

Toward a Spanish SKA Regional Centre fully engaged with open science

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), which permits unrestricted reuse, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.The Square Kilometre Array Observatory (SKAO) will build the most sensitive radio telescopes on Earth. To address fundamental questions in astrophysics, fundamental physics, and astrobiology, it will require processing and handling complex and extremely massive data close to the exascale, hence constituting a technological challenge for the next decade. Approximately 600 Peta-bytes (PB) of calibrated data will be delivered to the network of SKA Regional Centers (SRCs) worldwide. As a world-leading scientific instrument, SKAO aims to pursue the best practices in scientific methodology. Remarkably, it includes the reproducibility of its data as a metric of success. We present the Spanish prototype of an SRC (SPSRC), which supports preparatory scientific activities for the future SKA projects. These include science with SKA precursors and pathfinders while promoting Open Science practices as a way to enable scientific reproducibility. We describe the key developments and components of the SPSRC that align with these objectives. In particular, we describe the performed work on hardware and cloud computing infrastructure, science archive, software and services, user support and training, and collaboration with other SRCs. The resulting SPSRC platform is flexible enough to host heterogeneous projects while being scalable toward the demanding SKA requirements. © The Authors. Published by SPIE.We acknowledge financial support from the State Agency for Research of the Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities through the “Center of Excellence Severo Ochoa” awarded to the Instituto de Astrofísica de Andalucía (SEV-2017-0709) and from the Grant no. RTI2018-096228-B-C31 (Ministry of Science, Innovation and Universities/State Agency for Research/European Regional Development Funds, European Union). In addition, we acknowledge financial support from the Ministry of Science, Innovation and Universities and the European Regional Development Funds (EQC2019-005707-P) and the Regional Government of Andalusia (SOMM17-5208-IAA-2017). LVM, JG, SSE and SLV acknowledge The European Science Cluster of Astronomy and Particle Physics ESFRI Research Infrastructures project that has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation program under Grant Agreement No. 824064. We would like to explicitly acknowledge Dr. José Ruedas, head of the Computer Centre at IAA-CSIC, for his technical assistance. We acknowledge the contribution from Theresa Wiegert. LVM, SSE, and SLV acknowledge financial support from the Grant No. COOPB20448 (Spanish National Research Council Program of Scientific Cooperation for Development i-COOP+2019). LVM, JG, and JM acknowledge financial support from the Grant No. RED2018-102587-T (Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities/State Agency for Research). LVM, JG, SSE, JM acknowledge financial support from the Grant No. IAA4SKA P18-RT-3082 (Regional Government of Andalusia). LVM acknowledges financial support from the Ministry of Science and Innovation, from the budgetary line 28.06.000x.430.09 of the General State Budgets of 2021, for the coordination of the participation in SKA-SPAIN. LD acknowledges financial support from the Grant No. PTA2018-015980-I (Ministry of Science, Innovation and Universities and the Spanish National Research Council). MP acknowledges financial support from the Grant No. 54A Scientific Research and Innovation Program (Regional Council of Economy, Knowledge, Business and Universities, Regional Government of Andalusia and the European Regional Development Funds 2014-2020, program D1113102E3).Peer reviewe

Neuroprotective effect of melatonin loaded in ethylcellulose nanoparticles applied topically in a retinal degeneration model in rabbits

We are reporting for the first time the synthesis and application of an innovative nanometric system for the controlled topic release of melatonin in the retina. The ethylcellulose nanocapsules were characterized by diverse physicochemical techniques (scanning electron microscopy, zeta potential, hydrodynamic diameters) and an in vitro release study was done. A complete ex vivo and in vivo trans-corneal permeation and an irritation study were carried out with the new formulations in albino rabbits, to which a retinal degenerative model was induced. The results obtained demonstrate that the in vitro release of melatonin (1 mg/mL and 2 mg/mL) transported by nanocapsules is slower when compared to a solution of melatonin. Greater penetration of melatonin through the cornea was demonstrated by ex vivo and in vivo tests. This can be attributable to an enhanced neuroprotective effect of melatonin on retinal ganglion cells when it is included in ethylcellulose nanocapsules compared to a solution of melatonin. These outstanding findings add promising new perspectives to current knowledge about administrations using nano-technological tools in the treatment of neurodegenerative diseases at the ocular level.Fil: Bessone, Carolina del Valle. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Investigación y Desarrollo en Tecnología Farmacéutica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Unidad de Investigación y Desarrollo en Tecnología Farmacéutica; ArgentinaFil: Martinez, Sofía Inés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Investigación y Desarrollo en Tecnología Farmacéutica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Unidad de Investigación y Desarrollo en Tecnología Farmacéutica; ArgentinaFil: Luna, José Domingo. Fundación Ver; ArgentinaFil: Márquez, Marilyn A.. Fundación Ver; ArgentinaFil: Ramirez, Maria Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Investigación y Desarrollo en Tecnología Farmacéutica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Unidad de Investigación y Desarrollo en Tecnología Farmacéutica; ArgentinaFil: Allemandi, Daniel Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Investigación y Desarrollo en Tecnología Farmacéutica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Unidad de Investigación y Desarrollo en Tecnología Farmacéutica; ArgentinaFil: Carpentieri, Agata Rita. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud; ArgentinaFil: Quinteros, Daniela Alejandra. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Investigación y Desarrollo en Tecnología Farmacéutica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Unidad de Investigación y Desarrollo en Tecnología Farmacéutica; Argentin

Macroevolution and climate changes: a global multi-family test supports the resource-use hypothesis in terrestrial mammals

Elisabeth S. Vrba’s resource-use hypothesis suggests that speciation in biomes subjected to successive expansion-contraction-fragmentation during periods of climatic change generates high frequency of species restricted to a single biome (stenobiomic species). We compiled biome occupation for all terrestrial mammals and, using Monte Carlo simulations, demonstrated that patterns of biome occupation are congruent with those predicted by the resource-use hypothesis. Biome specialists are much more speciose than expected by chance, while there are fewer moderate biome generalists than expected. Despite their scarcity, extreme eurybiomic lineages show significant overrepresentation, which suggests they are seldom affected by climate-related extinction processes. Additionally, stenobiomic species are concentrated in biomes placed at the extremes of the climatic gradient, such as equatorial rainforest, subtropical desert, steppe, and tundra. Although this pattern is fairly maintained across different mammalian families, highlighting its universality, our analysis also found great variability. Exceptions to the predictions of the resource-use hypothesis seem to be associated to biome climatic or geographical heterogeneity, which favours vicariance in some biomes not placed in extremes of the climatic gradient (tropical deciduous woodland, sclerophyllous woodland-shrubland), as well as life-history differences across taxa, which generates a stronger trend to specialisation in small body size lineages than in larger mammals