Humoral response after the booster dose of anti-SARS-CoV-2 vaccine in multiple sclerosis patients treated with high-efficacy therapies

Anti-SARS-CoV2 mRNA vaccines showed a blunted antibody (Ab) response in people with MS (pwMS) on high efficacy therapies, suggesting the need for a booster dose. We evaluated the kinetics of the production of anti-receptor binding domain (RBD) Immunoglobulins G (IgG) after the vaccination cycle and the booster in pwMS receiving ocrelizumab, fingolimod and cladribine. A significant increase of anti-RBD IgG seroconversion was observed after booster respect to the vaccination cycle. Results obtained from this study will be useful for the management of pwMS in relation to their disease modifying therapy (DMT) and for any future vaccination campaign

Fluorinated dendritic amphiphiles, their stomatosome aggregates and application in enzyme encapsulation

Enzymes are more selective and efficient than synthetic catalysts but are limited by difficult recycling. This is overcome by immobilisation, namely through encapsulation, with the main drawback of this method being slow diffusion of products and reactants, resulting in effectively lowered enzyme activity. Fluorinated dendritic amphiphiles were reported to self-assemble into regularly perforated bilayer vesicles, so-called “stomatosomes”. It was proposed that they could be promising novel reaction vessels due to their increased porosity while retaining larger biomolecules at the same time. Amphiphiles were synthesised and their aggregation was analysed by cryogenic transmission electron microscopy (cryo-TEM) and dynamic light scattering (DLS) in buffered conditions necessary for enzyme encapsulation. Urease and albumin were encapsulated using the thin-film hydration method and investigated by confocal and time-gated stimulated emission depletion microscopy (gSTED). Their release was then used to probe the selective retention of cargo by stomatosomes. Free and encapsulated enzyme activity were compared and their capacity to be reused was evaluated using the Berthelot method. Urease was successfully encapsulated, did not leak out at room temperature, and showed better activity in perforated vesicles than in closed vesicles without perforations. Encapsulated enzyme could be reused with retained activity over 8 cycles using centrifugation, while free enzyme had to be filtrated. These results show that stomatosomes may be used in enzyme immobilisation applications and present advantages over closed vesicles or free enzyme

Effects of spermidine supplementation on cognition and biomarkers in older adults with subjective cognitive decline (SmartAge)—study protocol for a randomized controlled trial

Background: Given the global increase in the aging population and age-related diseases, the promotion of healthy aging is one of the most crucial public health issues. This trial aims to contribute to the establishment of effective approaches to promote cognitive and brain health in older individuals with subjective cognitive decline (SCD). Presence of SCD is known to increase the risk of objective cognitive decline and progression to dementia due to Alzheimer’s disease. Therefore, it is our primary goal to determine whether spermidine supplementation has a positive impact on memory performance in this at-risk group, as compared with placebo. The secondary goal is to examine the effects of spermidine intake on other neuropsychological, behavioral, and physiological parameters. Methods: The SmartAge trial is a monocentric, randomized, double-blind, placebo-controlled phase IIb trial. The study will investigate 12 months of intervention with spermidine-based nutritional supplementation (target intervention) compared with 12months of placebo intake (control intervention). We plan to recruit 100 cognitively normal older individuals with SCD from memory clinics, neurologists and general practitioners in private practice, and the general population. Participants will be allocated to one of the two study arms using blockwise randomization stratified by age and sex with a 1:1 allocation ratio. The primary outcome is the change in memory performance between baseline and post-intervention visits (12 months after baseline). Secondary outcomes include the change in memory performance from baseline to follow-up assessment (18months after baseline), as well as changes in neurocognitive, behavioral, and physiological parameters (including blood and neuroimaging biomarkers), assessed at baseline and post-intervention. Discussion: The SmartAge trial aims to provide evidence of the impact of spermidine supplementation on memory performance in older individuals with SCD. In addition, we will identify possible neurophysiological mechanisms of action underlying the anticipated cognitive benefits. Overall, this trial will contribute to the establishment of nutrition intervention in the prevention of Alzheimer’s disease

Unc13A and Unc13B contribute to the decoding of distinct sensory information in Drosophila

The physical distance between presynaptic Ca2+ channels and the Ca2+ sensors triggering the release of neurotransmitter-containing vesicles regulates short-term plasticity (STP). While STP is highly diversified across synapse types, the computational and behavioral relevance of this diversity remains unclear. In the Drosophila brain, at nanoscale level, we can distinguish distinct coupling distances between Ca2+ channels and the (m)unc13 family priming factors, Unc13A and Unc13B. Importantly, coupling distance defines release components with distinct STP characteristics. Here, we show that while Unc13A and Unc13B both contribute to synaptic signalling, they play distinct roles in neural decoding of olfactory information at excitatory projection neuron (ePN) output synapses. Unc13A clusters closer to Ca2+ channels than Unc13B, specifically promoting fast phasic signal transfer. Reduction of Unc13A in ePNs attenuates responses to both aversive and appetitive stimuli, while reduction of Unc13B provokes a general shift towards appetitive values. Collectively, we provide direct genetic evidence that release components of distinct nanoscopic coupling distances differentially control STP to play distinct roles in neural decoding of sensory information

Reversal of the Direction of Rectification Induced by Fermi Level Pinning at Molecule–Electrode Interfaces in Redox-Active Tunneling Junctions

Control over the energy level alignment in molecular junctions is notoriously difficult, making it challenging to control basic electronic functions such as the direction of rectification. Therefore, alternative approaches to control electronic functions in molecular junctions are needed. This paper describes switching of the direction of rectification by changing the bottom electrode material M = Ag, Au, or Pt in M–S(CH2)11S–BTTF//EGaIn junctions based on self-assembled monolayers incorporating benzotetrathiafulvalene (BTTF) with EGaIn (eutectic alloy of Ga and In) as the top electrode. The stability of the junctions is determined by the choice of the bottom electrode, which, in turn, determines the maximum applied bias window, and the mechanism of rectification is dominated by the energy levels centered on the BTTF units. The energy level alignments of the three junctions are similar because of Fermi level pinning induced by charge transfer at the metal–thiolate interface and by a varying degree of additional charge transfer between BTTF and the metal. Density functional theory calculations show that the amount of electron transfer from M to the lowest unoccupied molecular orbital (LUMO) of BTTF follows the order Ag > Au > Pt. Junctions with Ag electrodes are the least stable and can only withstand an applied bias of ±1.0 V. As a result, no molecular orbitals can fall in the applied bias window, and the junctions do not rectify. The junction stability increases for M = Au, and the highest occupied molecular orbital (HOMO) dominates charge transport at a positive bias resulting in a positive rectification ratio of 83 at ±1.5 V. The junctions are very stable for M = Pt, but now the LUMO dominates charge transport at a negative bias resulting in a negative rectification ratio of 912 at ±2.5 V. Thus, the limitations of Fermi level pinning can be bypassed by a judicious choice of the bottom electrode material, making it possible to access selectively HOMO- or LUMO-based charge transport and, as shown here, associated reversal of rectification.The authors express thanks to the Ministry of Education (MOE) for supporting this research under award nos. MOE2018-T2-1-088 and R-143-000-B30-112. We also acknowledge the Prime Minister’s Office, Singapore, under its Medium Sized Centre program for supporting this research. This work was also funded by ITN iSwitch 642196, the DGI (Spain), projects FANCY (CTQ2016-80030-RA), GENESIS (PID2019-111682RB-I00) and MOTHER (MAT2016-80826- R), the Generalitat de Catalunya (2017-SGR-918), the Instituto de Salud Carlos III, through “Acciones CIBER”, and the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness through the “Severo Ochoa” program for Centers of Excellence in R&D (FUNFUTURE; CEX2019-000917-S). The work in Mons was financially supported by the EC through the Marie Curie project ITN iSwitch (GA no. 642196). Computational resources were provided by the Consortium des É quipements de Calcul Intensif (CÉ CI) funded by the Belgian National Fund for Scientific Research (F.R.S.-FNRS) under grant 2.5020.11. J.C. is an FNRS research director.Peer reviewe

Bias-Polarity-Dependent Direct and Inverted Marcus Charge Transport Affecting Rectification in a Redox-Active Molecular Junction

This paper describes the transition from the normal to inverted Marcus region in solid-state tunnel junctions consisting of self-assembled monolayers of benzotetrathiafulvalene (BTTF), and how this transition determines the performance of a molecular diode. Temperature-dependent normalized differential conductance analyses indicate the participation of the HOMO (highest occupied molecular orbital) at large negative bias, which follows typical thermally activated hopping behavior associated with the normal Marcus regime. In contrast, hopping involving the HOMO dominates the mechanism of charge transport at positive bias, yet it is nearly activationless indicating the junction operates in the inverted Marcus region. Thus, within the same junction it is possible to switch between Marcus and inverted Marcus regimes by changing the bias polarity. Consequently, the current only decreases with decreasing temperature at negative bias when hopping is “frozen out,” but not at positive bias resulting in a 30-fold increase in the molecular rectification efficiency. These results indicate that the charge transport in the inverted Marcus region is readily accessible in junctions with redox molecules in the weak coupling regime and control over different hopping regimes can be used to improve junction performance.Y.H., C.N., M.S.M., and S.K.K. contributed equally to this work. The authors acknowledge the Ministry of Education (MOE) for supporting this research under award no. MOE2019-T2-1-137. Prime Minister's Office, Singapore under its Medium sized centre program is also acknowledged for supporting this research. The authors also gratefully acknowledge the Australian Synchrotron (ANSTO) soft X-ray spectroscopy beamline where the SAM characterization was conducted. C.N. and E.d.B. acknowledge support from the US National Science Foundation (grant no. ECCS#1916874). D.Q. acknowledges the support of the Australian Research Council (Grant No. FT160100207). Authors also acknowledge the Marie-Sklodowska-Curie project ITN iSwitch (GA-642196), Spanish Ministry of Economy and Competitiveness (project FANCY CTQ2016-80030-R, GENESIS PID2019-111682RB-I00 and Severo Ochoa programme for Centers of excellence in R&D (SEV-2015-0496)). J.C. is a research director of the Belgian National Fund for Scientific Research (FNRS).Peer reviewe

Pathologic and Phenotypic Alterations in a Mouse Expressing a Connexin47 Missense Mutation That Causes Pelizaeus-Merzbacher–Like Disease in Humans

Gap junction channels are intercellular conduits that allow diffusional exchange of ions, second messengers, and metabolites. Human oligodendrocytes express the gap junction protein connexin47 (Cx47), which is encoded by the GJC2 gene. The autosomal recessive mutation hCx47M283T causes Pelizaeus-Merzbacher–like disease 1 (PMLD1), a progressive leukodystrophy characterized by hypomyelination, retarded motor development, nystagmus, and spasticity. We introduced the human missense mutation into the orthologous position of the mouse Gjc2 gene and inserted the mCx47M282T coding sequence into the mouse genome via homologous recombination in embryonic stem cells. Three-week-old homozygous Cx47M282T mice displayed impaired rotarod performance but unchanged open-field behavior. 10-15-day-old homozygous Cx47M282T and Cx47 null mice revealed a more than 80% reduction in the number of cells participating in glial networks after biocytin injections into oligodendrocytes in sections of corpus callosum. Homozygous expression of mCx47M282T resulted in reduced MBP expression and astrogliosis in the cerebellum of ten-day-old mice which could also be detected in Cx47 null mice of the same age. Three-month-old homozygous Cx47M282T mice exhibited neither altered open-field behavior nor impaired rotarod performance anymore. Adult mCx47M282T expressing mice did not show substantial myelin alterations, but homozygous Cx47M282T mice, additionally deprived of connexin32, which is also expressed in oligodendrocytes, died within six weeks after birth and displayed severe myelin defects accompanied by astrogliosis and activated microglia. These results strongly suggest that PMLD1 is caused by the loss of Cx47 channel function that results in impaired panglial coupling in white matter tissue

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.

Die Rolle des oligodendrozytischen Connexins47 während der Myelinisierung des ZNS

Cx32 and Cx47 are the major gap junction proteins expressed by oligodendrocytes, the myelinating cells in the CNS. In addition to their role in cell communication, the expression of these proteins is essential for the formation and maintenance of myelin since mutations results in severe myelin related disorders. According to previously published ultra structural studies, oligodendrocytes in white matter exhibit gap junctions with astrocytes, but not among each other, while in cell culture experiments oligodendrocytes form functional gap junctions. In order to understand the basis of the myelin related diseases caused by mutations in oligodendrocytic connexins is necessary to determine which connexin form functional gap junction channels in the CNS white matter. Therefore functional coupling among oligodendrocytes and astrocytes in the corpus callosum from wildtype and different connexin- deficient mouse lines has been investigated. In addition, the impact of Cx47 mutants associated to the human leukodistrophy Paelizeus-Merzbacher-like- disease (PMLD) was studied using mice carrying the Cx47M282T point mutation (Cx47M282T/M282T). Using the patch-clamp technique the gap-junction-permeable tracer biocytin was injected into single oligodendrocytes in acute slices of corpus callosum (postnatal day 10-15). The coupled cells in the network were identified combining biocytin labeling with immunostaining for specific glial cell markers. On average 61 cells were positive for the tracer detected by biocytin labeling with fluorochrome-conjugated streptavidin. The majority of coupled cells were positive for the oligodendrocyte marker CNPase, while only 9% expressed the astrocyte marker GFAP. A small population of cells within the network expressed NG2 and Olig2, markers for oligodendrocyte precursors. Oligodendrocytes are known to express Cx47, Cx32 and Cx29, astrocytes Cx43 and Cx30. In Cx47-deficient mice, the number of coupled cells was reduced by 80%. Deletion of Cx32 or Cx29 alone did not significantly reduce the number of coupled cells, but coupling was completely absent in Cx47/Cx32-double- deficient mice. Cx47-ablation completely abolished coupling of oligodendrocytes to astrocytes. Lack of the astrocytic Cx43 resulted in a reduction of the oligodendocytic network and in the complete loss of oligodendrocyte precursors coupling, althought astrocytic coupling was still present. Animals double-deficient for the astrocytic Cx43 and Cx30 showed a significant reduction in the number of coupled cells accompanied by loss of oligodendrocyte-to-astrocyte coupling. Also in this strain coupling to oligodendrocyte precursors was never observed. Additionally uncoupled oligodendrocytes could be distinguished from the coupled one by their higher input resistance. Dye transfer experiments in mice Cx47M282T/M282T revealed that the mutated Cx47M282T causes a loss of function in situ, since inter- oligodendrocytic as well as oligodendrocytic-astrocytic coupling is significantly diminished, similarly to the reduction of gap junctional communication observed in Cx47-deficient mice. In addition homozygous Cx47M282T do not affect Cx32 proper function. With these approaches the present work clearly demonstrates that oligodendrocytes in white matter directly couple to each other depending on Cx47 and Cx32 expression. In contrast, oligodendrocyte-to-astrocyte coupling is minor, but necessary to extend the oligodendrocytic syncytium. In addition a smaller population of glial precursor cells belongs to the network. Altogether this study shows for the first time that oligodendrocytes form a syncytium among each other in situ indicating that the establishment of this network has an impact on myelination.In Oligodendrozyten, den Myelin bildenden Gliazellen des ZNS, stellen Cx32 und Cx47 die wichtigsten Vertreter der Connexine dar. Connexine besitzen als molekulare Einheit der Gap Junctions neben ihrer Bedeutung für Zell-Zell- Kommunikation eine essenzielle Rolle für die Ausbildung und Erhaltung der Myelinscheide, denn Mutationen in Connexin Genen beim Menschen führen zu schwerwiegenden Myelin assoziierten Krankheiten.. Elektronenmikroskopische Untersuchungen haben gezeigt, dass Oligodendrozyten der weissen Substanz Gap Junctions nur mit Astrozyten ausbilden, nicht aber mit anderen Oligodendrozyten. Oligodendrozyten in Kultur hingegen bilden untereinander Gap Junctions aus. Für ein besseres molekulares Verständnis der auf Connexin- Mutationen beruhenden Krankheiten ist es von Bedeutung zu wissen, welche Connexin Typen innerhalb der weißen Substanz funktionelle Gap Junctions ausbilden können. In dieser Arbeit wurde daher die funktionelle Kopplung zwischen Oligodendrozyten und Astrozyten im Corpus Callosum verschiedener Connexin-defizienter Mauslinien bzw. deren Wildtypen untersucht. Desweiteren soll die Bedeutung der Cx47M282T Punktmutation auf die Ausbildung funktioneller Netzwerke zwischen Oligodendrozyten erforscht werden. Die Mauslinie Cx47M282T/M282T stellt ein Modell zur Untersuchung der beim Menschen auftretenden Leukodystrophie Paelizeus-Merzbacher-like-disease (PMLD) dar. Mithilfe der Patch-Clamp Technik wurden Oligodendrozyten in akuten Hirnschnittpräparaten des Corpus Callosums 10-15 Tage alter Mäuse mit dem Gap- Junction permeablen Indikatorfarbstoff Biocytin gefüllt. Zur Darstellung der gekoppelten Zellen wurde eine immunhistochemische Färbung des Indikatorfarbstoffes Biocytin mit Fluorchrom-konjugierten Streptavidin mit spezifischen Färbungen für Gliazellen kombiniert (CNPase zur Darstellung von Oligodendrozyten, GFAP zur Darstellung von Astrozyten). Die durch Biocytin markierten Netzwerke bestanden im Mittel aus 61 gekoppelten Zellen, wovon 77% den Oligodendrozytenmarker CNPase exprimierten, 9% GFAP-positiv waren und 14% weder CNPase noch GFAP exprimierten. Ca. 50 % der Zellen aus der zuletzt genannten Gruppe exprimierten Olig2, einige wenige waren positiv für NG2, beides Marker für Oligodendrozyten-Vorläufer. Es ist bekannt, dass Oligodendrozyten Cx47, Cx32 und Cx29, Astrozyten hingegen die Connexine Cx43 undCx30 exprimieren In Cx47-defizienten Mäusen war die Anzahl der gekoppelten Zellen um 80% reduziert. Während die Deletion von Cx32 oder Cx29 nicht zu einer messbaren Reduktion der gekoppelten Zellen führte, war die Kopplung der Zellen in Cx47/Cx32-doppelt defizienten Mäusen vollständig aufgehoben. In Cx47-defizienten Tieren war die Kopplung zwischen Astrozyten und Oligodendrozyten komplett aufgehoben. Das Fehlen des astrozytären Cx43 führte zu einer Reduktion der Oligodendrozyten-Kopplung und zu einem kompletten Verlust der Kopplung innerhalb der Oligodendrozyten-Vorläuferzellen, wogegen die Kopplung der Astrozyten nicht beeinträchtigt war. In Tieren, denen sowohl astrozytäres Cx43 und Cx30 fehlte, war die Anzahl der gekoppelten Zellen deutlich reduziert und die Kopplung zwischen Oligodendrozyten und Astrozyten komplett aufgehoben. In dieser Mauslinie wurde auch niemals eine Kopplung zwischen Oligodendrozyten-Vorläuferzellen beobachtet. Desweiteren ließen sich (bei dieser Mauslinie) ungekoppelte von gekoppelten Oligodendrozyen anhand ihres höheren elektrischen Eingangswiderstandes unterscheiden. Mithilfe von Dye-Transfer Experimenten an Cx47M282T/M282T Mäusen konnte gezeigt werden, dass die CxM282T Mutation zu einem Funktionsverlust in situ führt, denn in diesem Modell war sowohl die Kopplung zwischen Oligodendrozyten als auch zwischen Oligodendrozyten und Astrozyten deutlich verringert, und somit vergleichbar mit den an den Cx47-defizienten Mäusen gefunden Ergebnissen. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass Oligodendrozyten der weißen Substanz direkt untereinander gekoppelt sind, und diese Kopplung von der Expression des Cx47 und Cx32 abhängt. Im Gegensatz dazu ist die Kopplung zwischen Astrozyten und Oligodendrozyten wesentlich schwächer ausgeprägt, aber wiederum notwendig für die Ausbildung des Syncytiums aus Oligodendrozyten. Desweiteren konnte gezeigt werden, dass auch eine kleinere Population von Vorläuferzellen ist in das Netzwerk eingebunden ist. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen zum ersten mal, dass die Olgodendrozyten untereinander ein funktionelles Netzwerk ausbilden können und dass dieses von Bedeutung für die Myelinisierung ist