Ditch 1 from Perdigões within the traditions of Late Prehistoric monumental architecture in the middle Guadiana basin (4th-3rd millennia cal BC)

Traditional approaches to the Late Prehistory in the middle Guadiana basin (south-western Iberia), have subsumed a variety of site types under a unifying category labelled ‘settlement site’. That included ‘walled enclosures’, ‘ditched enclosures’ and ‘pit sites’. However, they are very different in their form and features, the formation of archaeological deposits and their chronology. This suggests that more fine-tuned analyses, in which the emergence and evolution of every type of site is studied on its own, could be fruitful. In the present paper, ditch 1 from Perdigões (Reguengos de Monsaraz, Portugal) will be put in the wider context of the process of monumentalisation of the middle Guadiana landscapes in the 4th and 3rd millennia cal bc. From the perspective outlined above, we shall make a first attempt to set forth the genealogy of walled enclosures, pit sites and ditched enclosures in the region.Las lecturas históricas tradicionales sobre la Prehistoria Reciente realizadas en la cuenca media del Guadiana (so de Iberia) han unificado bajo un mismo concepto de ‘poblado’ o ‘asentamiento’ yacimientos muy distintos en su morfología, en la formación del registro arqueológico o en su cronología. Bajo ese etiquetado se han incluido tanto los yacimientos de hoyos como los recintos de fosos y/o los recintos murados/ fortificados. Sin embargo, todos ellos son muy diferentes en su forma y características, la formación de depósitos arqueológicos y su cronología. Esto sugiere que un análisis más preciso, en el que la aparición y la evolución de cada tipo de sitio se estudie por sí solo, podría ser fructífero. En el presente artículo se sitúa el Foso 1 de Perdigões (Reguengos de Monsaraz, Portugal) en el contexto más amplio del proceso de monumentalización de los paisajes del Medio Guadiana durante el iv y el iii milenio cal ac. Desde la perspectiva anteriormente descrita, haremos un primer intento de exponer la genealogía de los recintos amurallados, los sitios de fosos y los recintos abandonados en esta región

DNA (Cytosine-C5) methyltransferase inhibition by oligodeoxyribonucleotides containing 2-(1H)-pyrimidinone (zebularine aglycon) at the enzymatic target site

20 pages, 7 figures, 1 table.-- PMID: 19467223 [PubMed].-- PMCID: PMC2756644.-- NIHMSID: NIHMS130041.-- Printed version published Sep 15, 2009.Aberrant cytosine methylation in promoter regions leads to gene silencing associated with cancer progression. A number of DNA methyltransferase inhibitors are known to reactivate silenced genes; including 5-azacytidine and 2-(1H)-pyrimidinone riboside (zebularine). Zebularine is a more stable, less cytotoxic inhibitor compared to 5-azacytidine. To determine the mechanistic basis for this difference, we carried out a detailed comparisons of the interaction between purified DNA methyltransferases and oligodeoxyribonucleotides (ODNs) containing either 5-azacytosine or 2-(1H)-pyrimidinone in place of the cytosine targeted for methylation. When incorporated into small ODNs, the rate of C5 DNA methyltransferase inhibition by both nucleosides is essentially identical. However, the stability and reversibility of the enzyme complex in the absence and presence of cofactor differs. 5-Azacytosine ODNs form complexes with C5 DNA methyltransferases that are irreversible when the 5-azacytosine ring is intact. ODNs containing 2-(1H)-pyrimidinone at the enzymatic target site are competitive inhibitors of both prokaryotic and mammalian DNA C5 methyltransferases. We determined that the ternary complexes between the enzymes, 2-(1H)-pyrimidinone inhibitor, and the cofactor S-adenosyl methionine are maintained through the formation of a reversible covalent interaction. The differing stability and reversibility of the covalent bonds may partially account for the observed differences in cytotoxicity between zebularine and 5-azacytidine inhibitors.Partial support for this work was provided by a grant from the NIH/NCI (R21CA91315) to J.K.C. and a fellowship from the Graduate College at UNMC to D.V.B. We are grateful to S. Kumar of New England Biolabs for providing us with Eschericia coli strain ER1727 containing the pUHE25HhaI plasmid. This research was also supported in part with funds from the Intramural Research Program of the NIH, Center for Cancer Research, NCI Frederick.Peer reviewe

DNA (Cytosine-C5) methyltransferase inhibition by oligodeoxyribonucleotides containing 2-(1H)-pyrimidinone (zebularine aglycon) at the enzymatic target site

20 pages, 7 figures, 1 table.-- PMID: 19467223 [PubMed].-- PMCID: PMC2756644.-- NIHMSID: NIHMS130041.-- Printed version published Sep 15, 2009.Aberrant cytosine methylation in promoter regions leads to gene silencing associated with cancer progression. A number of DNA methyltransferase inhibitors are known to reactivate silenced genes; including 5-azacytidine and 2-(1H)-pyrimidinone riboside (zebularine). Zebularine is a more stable, less cytotoxic inhibitor compared to 5-azacytidine. To determine the mechanistic basis for this difference, we carried out a detailed comparisons of the interaction between purified DNA methyltransferases and oligodeoxyribonucleotides (ODNs) containing either 5-azacytosine or 2-(1H)-pyrimidinone in place of the cytosine targeted for methylation. When incorporated into small ODNs, the rate of C5 DNA methyltransferase inhibition by both nucleosides is essentially identical. However, the stability and reversibility of the enzyme complex in the absence and presence of cofactor differs. 5-Azacytosine ODNs form complexes with C5 DNA methyltransferases that are irreversible when the 5-azacytosine ring is intact. ODNs containing 2-(1H)-pyrimidinone at the enzymatic target site are competitive inhibitors of both prokaryotic and mammalian DNA C5 methyltransferases. We determined that the ternary complexes between the enzymes, 2-(1H)-pyrimidinone inhibitor, and the cofactor S-adenosyl methionine are maintained through the formation of a reversible covalent interaction. The differing stability and reversibility of the covalent bonds may partially account for the observed differences in cytotoxicity between zebularine and 5-azacytidine inhibitors.Partial support for this work was provided by a grant from the NIH/NCI (R21CA91315) to J.K.C. and a fellowship from the Graduate College at UNMC to D.V.B. We are grateful to S. Kumar of New England Biolabs for providing us with Eschericia coli strain ER1727 containing the pUHE25HhaI plasmid. This research was also supported in part with funds from the Intramural Research Program of the NIH, Center for Cancer Research, NCI Frederick.Peer reviewe

Incorporation of zebularine from its 2′-deoxyribonucleoside triphosphate derivative and activity as a template-coding nucleobase

Zebularine (1-(β-D-ribofuranosyl)-1,2-dihydropyrimidin-2-one) was studied as both a 2 ′-deoxyribosyl 5 ′-triphosphate derivative and as a template incorporated into an oligonucleotide. Using a novel pyrosequencing assay, zebularine acted as cytosine analog and was incorporated into DNA with a template pairing profile most similar to cytosine, pairing with greatest efficiency opposite guanine in the template strand. Guanine was incorporated with greater affinity than adenine opposite a zebularine in the template strand. Computer modeling of base-pairing structures supported a better fit of zebularine opposite guanine than adenine. Zebularine acts as a cytosine analog, which supports its activity as an inhibitor of cytosine methyltransferase.A.S.Y. is the recipient of a STOP Cancer Career Development Award and the T.Franklin Williams Scholars-American Society of Oncology Career Development Award. This work was sponsored in part by a grant from the Wright Foundation.Peer reviewe

Influence of the IL17A locus in giant cell arteritis susceptibility

Objective: Different lines of evidence have highlighted the role of IL-17A in the inflammatory process occurring in giant cell arteritis (GCA). The aim of the present study was to assess whether the IL17A locus influences GCA susceptibility and its clinical subphenotypes. Methods: We carried out a large meta-analysis including a total of 1266 biopsy-proven GCA patients and 3779 healthy controls from four European populations (Spain, Italy, Germany and Norway). Five IL17A polymorphisms (rs4711998, rs8193036, rs3819024, rs2275913 and rs7747909) were selected by tagging and genotyped using TaqMan assays. Allelic combination and dependency tests were also performed. Results: In the pooled analysis, two of the five analysed polymorphisms showed evidence of association with GCA (rs2275913: PMH=1.85E−03, OR=1.17 (1.06-1.29); rs7747909: PMH=8.49E-03, OR=1.15 (1.04-1.27)). A clear trend of association was also found for the rs4711998 variant (PMH=0.059, OR=1.11 (1.00-1.23)). An independent effect of rs2275913 and rs4711998 was evident by conditional regression analysis. In addition, the haplotype harbouring the risk alleles better explained the observed association than the polymorphisms independently (likelihood p value <10−05). Conclusions: Polymorphisms within the IL17A locus show a novel association with GCA. This finding supports the relevant role of the Th17 cells in this vasculitis pathophysiology

Human Immunodeficiency Virus/Hepatits C Virus Coinfection in Spain: Elimination Is Feasible, but the Burden of Residual Cirrhosis Will Be Significant

Background: We assessed the prevalence of antibodies against hepatitis C virus (HCV-Abs) and active HCV infection in patients infected with human immunodeficiency virus (HIV) in Spain in 2016 and compared the results with those of similar studies performed in 2002, 2009, and 2015. Methods: The study was performed in 43 centers during October-November 2016. The sample was estimated for an accuracy of 2% and selected by proportional allocation and simple random sampling. During 2016, criteria for therapy based on direct-acting antiviral agents (DAA) were at least significant liver fibrosis, severe extrahepatic manifestations of HCV, and high risk of HCV transmissibility. Results: The reference population and the sample size were 38904 and 1588 patients, respectively. The prevalence of HCV-Abs in 2002, 2009, 2015, and 2016 was 60.8%, 50.2%, 37.7%, and 34.6%, respectively (P trend <.001, from 2002 to 2015). The prevalence of active HCV in 2002, 2009, 2015, and 2016 was 54.0%, 34.0%, 22.1%, and 11.7%, respectively (P trend <.001). The anti-HCV treatment uptake in 2002, 2009, 2015, and 2016 was 23.0%, 48.0%, 59.3%, and 74.7%, respectively (P trend <.001). In 2016, HCV-related cirrhosis was present in 7.6% of all HIV-infected individuals, 15.0% of patients with active HCV, and 31.5% of patients who cleared HCV after anti-HCV therapy. Conclusions: Our findings suggest that with universal access to DAA-based therapy and continued efforts in prevention and screening, it will be possible to eliminate active HCV among HIV-infected individuals in Spain in the short term. However, the burden of HCV-related cirrhosis will continue to be significant among HIV-infected individuals.This work was funded by grant Ref. no. GLD14-00279 from the GILEAD Fellowship Programme (Spain) and by the Spanish AIDS Research Network (RD16/0025/0017, RD16/0025/0018) that is included in the Spanish I+D+I Plan and is co-financed by ISCIII-Subdirección General de Evaluacion and European Funding for Regional Development (FEDER).S

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

Proyecto, investigación e innovación en urbanismo, arquitectura y diseño industrial

Actas de congresoLas VII Jornadas de Investigación “Encuentro y Reflexión” y I Jornadas de Investigación de becarios y doctorandos. Proyecto, investigación e innovación en Urbanismo, Arquitectura y Diseño Industrial se centraron en cuatro ejes: el proyecto; la dimensión tecnológica y la gestión; la dimensión social y cultural y la enseñanza en Arquitectura, Urbanismo y Diseño Industrial, sustentados en las líneas prioritarias de investigación definidas epistemológicamente en el Consejo Asesor de Ciencia y Tecnología de esta Universidad Nacional de Córdoba. Con el objetivo de afianzar continuidad, formación y transferencia de métodos, metodología y recursos se incorporó becarios y doctorandos de los Institutos de investigación. La Comisión Honoraria la integraron las tres Secretarias de Investigación de la Facultad, arquitectas Marta Polo, quien fundó y María del Carmen Franchello y Nora Gutiérrez Crespo quienes continuaron la tradición de la buena práctica del debate en la cotidianeidad de la propia Facultad. Los textos que conforman las VII Jornadas son los avances y resultados de las investigaciones realizadas en el bienio 2016-2018.Fil: Novello, María Alejandra. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Repiso, Luciana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Mir, Guillermo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Brizuela, Natalia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Herrera, Fernanda. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Períes, Lucas. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Romo, Claudia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Gordillo, Natalia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Andrade, Elena Beatriz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; Argentin

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. 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Economic and Social Description and Characterization of the Venezuelan Families.

Based on the data collected in the II survey of household budgets of 1997, this paper presents a description of the main relationship among the different qualitative variables by means of the correspondence analysis methodology. It also shows the application of the multivariable statistic technique as a tool to determine the main social and economic characteristics of Venezuelan families. The empirical results show that the factors generated by the correspondence analysis serve to describe the quality of life of Venezuelan homes; in other words, these results present evidence of the social and economic conditions and the recognition of patterns of life quality amongst Venezuelan families. Finally, this study could also contribute by serving as a base for the construction of new poverty indicators for Venezuela.multiple correspondence analysis, multivariate analysis, household budget survey.