Stimulation of S1PR5 with A-971432, a selective agonist, preserves blood-brain barrier integrity and exerts therapeutic effect in an animal model of Huntington's disease

Huntington's disease (HD) is themost common neurodegenerative disorder for which no effective cure is yet available. Although several agents have been identified to provide benefits so far, the number of therapeutic options remains limited with only symptomatic treatment available. Over the past few years, we have demonstrated that sphingolipid-based approachesmay open the door to newandmore targeted treatments for the disease. In this study, we investigated the therapeutic potential of stimulating sphingosine-1-phosphate (S1P) receptor 5 by the new selective agonist A-971432 (provided by AbbVie) in R6/2mice, a widely used HD animalmodel. Chronic administration of low-dose (0.1mg/kg) A-971432 slowed down the progression of the disease and significantly prolonged lifespan in symptomatic R6/2mice. Such beneficial effects were associated with activation of pro-survival pathways (BDNF, AKT and ERK) and with reduction of mutant huntingtin aggregation. A-971432 also protected blood-brain barrier (BBB) homeostasis in the same mice. Interestingly, when administered early in the disease, before any overt symptoms, A-971432 completely protected HDmice fromthe classic progressivemotor deficit and preserved BBB integrity. Beside representing a promising strategy to take into consideration for the development of alternative therapeutic options for HD, selective stimulation of S1P receptor 5may be also seen as an effective approach to target brain vasculature defects in the disease

Neuroelectrical correlates of trustworthiness and dominance judgments related to the observation of political candidates

The present research investigates the neurophysiological activity elicited by fast observations of faces of real candidates during simulated political elections. We used simultaneous recording of electroencephalographic (EEG) signals as well as galvanic skin response (GSR) and heart rate (HR) as measurements of central and autonomic nervous systems. Twenty healthy subjects were asked to give judgments on dominance, trustworthiness, and a preference of vote related to the politicians' faces. We used high-resolution EEG techniques to map statistical differences of power spectral density (PSD) cortical activity onto a realistic head model as well as partial directed coherence (PDC) and graph theory metrics to estimate the functional connectivity networks and investigate the role of cortical regions of interest (ROIs). Behavioral results revealed that judgment of dominance trait is the most predictive of the outcome of the simulated elections. Statistical comparisons related to

Neuroelectrical Correlates of Trustworthiness and Dominance Judgments Related to the Observation of Political Candidates

The present research investigates the neurophysiological activity elicited by fast observations of faces of real candidates during simulated political elections. We used simultaneous recording of electroencephalographic (EEG) signals as well as galvanic skin response (GSR) and heart rate (HR) as measurements of central and autonomic nervous systems. Twenty healthy subjects were asked to give judgments on dominance, trustworthiness, and a preference of vote related to the politicians’ faces. We used high-resolution EEG techniques to map statistical differences of power spectral density (PSD) cortical activity onto a realistic head model as well as partial directed coherence (PDC) and graph theory metrics to estimate the functional connectivity networks and investigate the role of cortical regions of interest (ROIs). Behavioral results revealed that judgment of dominance trait is the most predictive of the outcome of the simulated elections. Statistical comparisons related to PSD and PDC values highlighted an asymmetry in the activation of frontal cortical areas associated with the valence of the judged trait as well as to the probability to cast the vote. Overall, our results highlight the existence of cortical EEG features which are correlated with the prediction of vote and with the judgment of trustworthy and dominant faces

Eeg frontal asymmetry related to pleasantness of olfactory stimuli in young subjects

It is widely known, in neuroscientific literature, that the brain prefrontal cortex activity asymmetry is closely linked with the pleasantness emotion experienced by the subject during a sensorial stimulation. Thus, from the electroencephalographic (EEG) signal it is possible to estimate the approach/withdrawal index, and this index has been largely investigated and validated in scientific literature, regarding visual and acoustic stimuli. In this work, we present an innovative study aimed to prove, in a systematic way, that such brain AW index is actually correlated with the “pleasant” or “no-pleasant” perception also of olfactory stimuli, conveniently produced by standardised methods in the sensory specific scientific literature. In particular, we recorded the electroencephalographic (EEG) signal from a group, gender balanced, of 24 healthy and no-smokers subjects during the perception of ten different smells, presented by means of the “Screening test-odour identification” set (Sniffin’ sticks, Burghart). The cerebral AW indexes of all the subjects, for each odorous stimulus, were compared with the appreciation numeric score assessed by the subject during the experiment, by performing a statistical correlation test. Findings show that it is possible to evaluate the pleasantness or no-pleasantness of odorous substances by means of the analysis of EEG signals collected during the presentation of such substances, making way for new applications of such measure kind in experimental environments more and more ecological, as the typical ones of the marketing research areas

Searches for continuous gravitational waves from nine young supernova remnants

We describe directed searches for continuous gravitational waves (GWs) in data from the sixth Laser Interferometer Gravitational-wave Observatory (LIGO) science data run. The targets were nine young supernova remnants not associated with pulsars; eight of the remnants are associated with non-pulsing suspected neutron stars. One targetʼs parameters are uncertain enough to warrant two searches, for a total of 10. Each search covered a broad band of frequencies and first and second frequency derivatives for a fixed sky direction. The searches coherently integrated data from the two LIGO interferometers over time spans from 5.3–25.3 days using the matched-filtering F-statistic. We found no evidence of GW signals. We set 95% confidence upper limits as strong (low) as 4 × 10−25 on intrinsic strain, 2 × 10−7 on fiducial ellipticity, and 4 × 10−5 on r-mode amplitude. These beat the indirect limits from energy conservation and are within the range of theoretical predictions for neutron-star ellipticities and r-mode amplitudes.publishedVersionFil: Domínguez, Alfredo Eduardo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.Fil: Domínguez, Alfredo Eduardo. Argentinian Gravitational Wave Group; Argentina.Fil: Maglione, César Germán. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.Fil: Maglione, César Germán. Argentinian Gravitational Wave Group; Argentina.Fil: Ortega Larcher, Walter Emanuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.Fil: Ortega Larcher, Walter Emanuel. Argentinian Gravitational Wave Group; Argentina.Fil: Quiroga, Gonzalo Damián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.Fil: Quiroga, Gonzalo Damián. Argentinian Gravitational Wave Group; Argentina.Fil: Reula, Oscar Alejandro. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.Fil: Reula, Oscar Alejandro. Argentinian Gravitational Wave Group; Argentina.Otras Ciencias Física

Directed search for gravitational waves from Scorpius X-1 with initial LIGO data

We present results of a search for continuously emitted gravitational radiation, directed at the brightest low-mass x-ray binary, Scorpius X-1. Our semicoherent analysis covers 10 days of LIGO S5 data ranging from 50–550 Hz, and performs an incoherent sum of coherent F -statistic power distributed amongst frequency-modulated orbital sidebands. All candidates not removed at the veto stage were found to be consistent with noise at a 1% false alarm rate. We present Bayesian 95% confidence upper limits on gravitational-wave strain amplitude using two different prior distributions: a standard one, with no a priori assumptions about the orientation of Scorpius X-1; and an angle-restricted one, using a prior derived from electromagnetic observations. Median strain upper limits of 1.3 × 10−24 and 8 × 10−25 are reported at 150 Hz for the standard and angle-restricted searches respectively. This proof-of-principle analysis was limited to a short observation time by unknown effects of accretion on the intrinsic spin frequency of the neutron star, but improves upon previous upper limits by factors of ∼1.4 for the standard, and 2.3 for the angle-restricted search at the sensitive region of the detector.publishedVersionFil: Domínguez, Alfredo Eduardo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.Fil: Domínguez, Alfredo Eduardo. Argentinian Gravitational Wave Group; Argentina.Fil: Maglione, César Germán. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.Fil: Maglione, César Germán. Argentinian Gravitational Wave Group; Argentina.Fil: Ortega Larcher, Walter Emanuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.Fil: Ortega Larcher, Walter Emanuel. Argentinian Gravitational Wave Group; Argentina.Fil: Quiroga, Gonzalo Damián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.Fil: Quiroga, Gonzalo Damián. Argentinian Gravitational Wave Group; Argentina.Fil: Reula, Oscar Alejandro. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.Fil: Reula, Oscar Alejandro. Argentinian Gravitational Wave Group; Argentina.Otras Ciencias Física

Advanced LIGO

The Advanced LIGO gravitational wave detectors are second-generation instruments designed and built for the two LIGO observatories in Hanford, WA and Livingston, LA, USA. The two instruments are identical in design, and are specialized versions of a Michelson interferometer with 4 km long arms. As in Initial LIGO, Fabry–Perot cavities are used in the arms to increase the interaction time with a gravitational wave, and power recycling is used to increase the effective laser power. Signal recycling has been added in Advanced LIGO to improve the frequency response. In the most sensitive frequency region around 100 Hz, the design strain sensitivity is a factor of 10 better than Initial LIGO. In addition, the low frequency end of the sensitivity band is moved from 40 Hz down to 10 Hz. All interferometer components have been replaced with improved technologies to achieve this sensitivity gain. Much better seismic isolation and test mass suspensions are responsible for the gains at lower frequencies. Higher laser power, larger test masses and improved mirror coatings lead to the improved sensitivity at mid and high frequencies. Data collecting runs with these new instruments are planned to begin in mid-2015.submittedVersionFil: Domínguez, Alfredo Eduardo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.Fil: Domínguez, Alfredo Eduardo. Argentinian Gravitational Wave Group; Argentina.Fil: Maglione, César Germán. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.Fil: Maglione, César Germán. Argentinian Gravitational Wave Group; Argentina.Fil: Ortega Larcher, Walter Emanuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.Fil: Ortega Larcher, Walter Emanuel. Argentinian Gravitational Wave Group; Argentina.Fil: Quiroga, Gonzalo Damián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.Fil: Quiroga, Gonzalo Damián. Argentinian Gravitational Wave Group; Argentina.Fil: Reula, Oscar Alejandro. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.Fil: Reula, Oscar Alejandro. Argentinian Gravitational Wave Group; Argentina.Física de Partículas y Campo

Different Perception of Musical Stimuli in Patients with Monolateral and Bilateral Cochlear Implants

The aim of the present study is to measure the perceived pleasantness during the observation of a musical video clip in a group of cochlear implanted adult patients when compared to a group of normal hearing subjects. This comparison was performed by using the imbalance of the EEG power spectra in alpha band over frontal areas as a metric for the perceived pleasantness. Subjects were asked to watch a musical video clip in three different experimental conditions: with the original audio included (Norm), with a distorted version of the audio (Dist), and without the audio (Mute). The frontal EEG imbalance between the estimated power spectra for the left and right prefrontal areas has been calculated to investigate the differences among the two populations. Results suggested that the perceived pleasantness of the musical video clip in the normal hearing population and in the bilateral cochlear implanted populations has similar range of variation across the different stimulations (Norm, Dist, and Mute), when compared to the range of variation of video clip’s pleasantness for the monolateral cochlear implanted population. A similarity exists in the trends of the perceived pleasantness across the different experimental conditions in the mono- and bilaterally cochlear implanted patients

An activator of voltage-gated K+ channels Kv1.1 as a therapeutic candidate for episodic ataxia type 1

Loss-of-function mutations in the KCNA1(Kv1.1) gene cause episodic ataxia type 1 (EA1), a neurological disease characterized by cerebellar dysfunction, ataxic attacks, persistent myokymia with painful cramps in skeletal muscles, and epilepsy. Precision medicine for EA1 treatment is currently unfeasible, as no drug that can enhance the activity of Kv1.1-containing channels and offset the functional defects caused by KCNA1 mutations has been clinically approved. Here, we uncovered that niflumic acid (NFA), a currently prescribed analgesic and anti-inflammatory drug with an excellent safety profile in the clinic, potentiates the activity of Kv1.1 channels. NFA increased Kv1.1 current amplitudes by enhancing the channel open probability, causing a hyperpolarizing shift in the voltage dependence of both channel opening and gating charge movement, slowing the OFF-gating current decay. NFA exerted similar actions on both homomeric Kv1.2 and heteromeric Kv1.1/Kv1.2 channels, which are formed in most brain structures. We show that through its potentiating action, NFA mitigated the EA1 mutation-induced functional defects in Kv1.1 and restored cerebellar synaptic transmission, Purkinje cell availability, and precision of firing. In addition, NFA ameliorated the motor performance of a knock-in mouse model of EA1 and restored the neuromuscular transmission and climbing ability in Shaker (Kv1.1) mutant Drosophila melanogaster flies (Sh5). By virtue of its multiple actions, NFA has strong potential as an efficacious single-molecule-based therapeutic agent for EA1 and serves as a valuable model for drug discovery

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.