Fertilización con cinc: concentración y exportación en soja

Cerca de la mitad de la población mundial sufre deficiencias de cinc (Zn). La aplicación de Zn (biofortificación agronómica) podría ser una solución rápida al problema. Por otro lado, para hacer balances de Zn en el sistema suelo-planta se necesita conocer la cantidad de Zn exportado.Área: Ciencias Agrícolas, Producción y Salud Animal

Determining mehlich‐3 and DTPA extractable soil zinc optimum economic threshold for maize

Maize (Zea mays L.) is one of the most susceptible crops to zinc (Zn) deficiency. However, in much of the world, soil Zn tests are poorly calibrated, and thus determining a critical soil test, level for Zn is challenging. The objectives of this study were to: (i) produce a field calibration of the Zn Mehlich-3 (M3-Zn) method for predicting maize grain yield response to Zn fertilizer application, (ii) compare the capacity of DTPA extractable Zn (DTPA-Zn) with M3-Zn for predicting the response of maize yield to Zn fertilizer, (iii) determine whether inclusion of soil pH, organic matter (SOM) and extractable phosphorus in a M3-Zn model improves its predictive capacity and (iv) evaluate an economic approach for determining soil Zn thresholds. We conducted 55 field experiments covering a wide range of edaphic and climatic conditions. Maize responded to Zn fertilizer in 29% of the trials. The capacity of M3-Zn and DTPA-Zn to predict relative yield of maize was similar. Inclusion of other soil variables (pH, extractable phosphorus and SOM) did not or only slightly improve the prediction of M3-Zn. Based on the relationship between M3-Zn and DTPA-Zn (R2 = 0.89), one test can be predicted from the other without affecting the calibration. The M3-Zn 'economic threshold' ranged from 0.98 to 2.79 mg kg−1, while for DTPA-Zn it varied from 0.41 to 1.61 mg kg−1. The broad range of economic thresholds shows that differences in maize productivity and grain price between regions and seasons make establishing a single Zn threshold for all economic-productive situations inappropriate.Fil: Martínez Cuesta, Nicolás. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Wyngaard, Nicolás. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Innovación Para la Producción Agropecuaria y El Desarrollo Sostenible. - Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estacion Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación Para la Producción Agropecuaria y El Desarrollo Sostenible.; ArgentinaFil: Sainz Rozas, Hernan Rene. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Reussi Calvo, Nahuel Ignacio. Laboratorio de Analisis de Suelos Fertilab; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Carciochi, Walter Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Eyherabide, Mercedes. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Innovación Para la Producción Agropecuaria y El Desarrollo Sostenible. - Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estacion Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación Para la Producción Agropecuaria y El Desarrollo Sostenible.; ArgentinaFil: Colazo, Juan Cruz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Barraco, Mariano Manuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Guertal, Elizabeth A.. Auburn University.; Estados UnidosFil: Barbieri, Pablo Andres. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Innovación Para la Producción Agropecuaria y El Desarrollo Sostenible. - Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estacion Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación Para la Producción Agropecuaria y El Desarrollo Sostenible.; Argentin

C-reactive protein cut-off for early tocilizumab and dexamethasone prescription in hospitalized patients with COVID-19

Dexamethasone and tocilizumab have been associated with reduction in mortality, however, the beneficial effect is not for all patients and the impact on viral replication is not well defined. We hypostatized that C-reactive protein (CRP) could help in the identification of patients requiring anti-inflammatory therapy. Patients admitted for > 48 h in our hospital for a confirmed or suspected infection by SARS-CoV-2 from February 2020 to February 2021 were retrospectively evaluated. The primary outcome was mortality at 30 days. Demographics and the most relevant variables related with the outcome were included. CRP was stratified by percentiles. Univariate and multivariate analysis were performed. A total of 3218 patients were included with a median (IQR) age of 66 (74-78) years and 58.9% were males. The rate of intensive care unit admission was 24.4% and the 30-day mortality rate was 11.8%. Within the first 5 days from admission, 1018 (31.7%) patients received dexamethasone and 549 tocilizumab (17.1%). The crude analysis showed a mortality reduction in patients receiving dexamethasone when CRP was > 13.75 mg/dL and > 3.5 mg/dL for those receiving tocilizumab. Multivariate analysis identified the interaction of CRP > 13.75 mg/dL with dexamethasone (OR 0.57; CI 95% 0.37-0.89, P = 0014) and CRP > 3.5 mg/dL with tocilizumab (0.65; CI95%:0.44-0.95, P = 0.029) as independent predictors of mortality. Our results suggest that dexamethasone and tocilizumab are associated with a reduction in mortality when prescribed to patients with a certain inflammatory activity assessed by C-reactive protein

Clinical Presentation and Outcome of COVID-19 in a Latin American Versus Spanish Population: Matched Case-Control Study

Introduction: Increased mortality has been reported in the Latin American population. The objective is to compare the clinical characteristics and outcome of Latin American and Spanish populations in a cohort of patients hospitalized with COVID-19 during the first year of the pandemic. Methods: We retrospectively analysed all the Latin American patients (born in South or Central America) hospitalized in our centre from February 2020 to February 2021 and compared them with an age- and gender-matched group of Spanish subjects. Variables included were demographics, co-morbidities, clinical and analytical parameters at admission and treatment received. The primary outcomes were ICU admission and mortality at 60 days. A conditional regression analysis was performed to evaluate the independent baseline predictors of both outcomes. Results: From the 3216 patients in the whole cohort, 216 pairs of case-controls (Latin American and Spanish patients, respectively) with same age and gender were analysed. COPD was more frequent in the Spanish group, while HIV was more prevalent in the Latin American group. Other co-morbidities showed no significant difference. Both groups presented with similar numbers of days from symptom onset, but the Latin American population had a higher respiratory rate (21 vs. 20 bpm, P = 0.041), CRP (9.13 vs. 6.22 mg/dl, P = 0.001), ferritin (571 vs. 383 ng/ml, P = 0.012) and procalcitonin (0.10 vs. 0.07 ng/ml, P = 0.020) at admission and lower cycle threshold of PCR (27 vs. 28.8, P = 0.045). While ICU admission and IVM were higher in the Latin American group (17.1% vs. 13% and 9.7% vs. 5.1%, respectively), this was not statistically significant. Latin American patients received remdesivir and anti-inflammatory therapies more often, and no difference in the 60-day mortality rate was found (3.2% for both groups). Conclusion: Latin American patients with COVID-19 have more severe disease than Spanish patients, requiring ICU admission, antiviral and anti-inflammatory therapies more frequently. However, the mortality rate was similar in both groups

Innovación, desarrollo tecnológico y gestión : una construcción desde la investigación

Libro que compila investigaciones de carácter aplicadas y descriptivas en materia de innovación y desarrollo tecnológico, gestión organizacional y empresarial orientada a productividad, rentabilidad, competitividad y sostenibilidadBook that compiles researches of applied and descriptive character in the matter of innovation and technological development, organizational and business management oriented to productivity, profitability, competitiveness and sustainabilityCapítulo 1. Material compuesto para la construcción a partir de la celulosa del papel y cartón reciclado / Carlos Arturo Tamayo S; Nicolás Montero Camacho; Fredy Antonio Herrera -- Capítulo 2. Tecnologías de conservación para base de sopa de frijol rojo (phaseolus vulgaris) y vegetales / Yaceris Castro Escorcia; Teresa Altamar Pérez; Enedys Florez Cortés; Ángela Ortiz Ruiz. Capítulo 3. Utilización de harina compuesta de frijol caupi (vigna unguiculata) en masas para alimentos congelados / Marcela Villalba Cadavid; Matilde Rodríguez Muñoz; Beatriz Fernández; Juan Mendoza Combatt -- Capítulo 4. Elaboración de biorrecubrimiento comestible para carne de hamburguesa como alternativa de conservación y condimento natural / Camila Andrea Ubaque Beltrán. CAPÍTULO 5. Identificación de alternativas de industrialización de productos y subproductos agroindustriales en nuevos materiales bio poliméricos / Luz Henao Díaz; Deya Pérez Zúñiga; Herold Arango Gómez. Capítulo 6. SCADA inalámbrico para monitoreo de sistemas de energía solar / Nelson Giovanni Agudelo Cristancho; Juan Carlos Amezquita Tovar; Ángela María Montoya Castro. -- Capítulo 7. Evaluación de la calidad del agua para consumo humano del corregimiento de Jaraquiel, Montería, Córdoba / Carlos Burgos Galeano; Álvaro Aleán Vásquez; Paula Estrada Palencia -- Capítulo 8. Optimización del sistema de abastecimiento de agua en la comunidad de Jaraquel, Montería Colombia / Carlos Burgos Galeano; Pedro Ramos Tejada; Paula Estrada Palencia; Jhon Sánchez Correa. -- Capítulo 9. Ejecución y sostenibilidad de proyectos productivos en la microrregión cafetera del municipio de Ciénaga, Magdalena / Sugey Issa Fontalvo; Eduardo Robles Panetta; Freddy González Castillo. -- Capítulo 10. Aplicación del método cualitativo por puntos para determinar aspirante favorito a cargos directivos en IES / Zamir Martelo Ballesteros; Raúl Martelo Gómez; Luis Tovar Garrido; Natividad Villabona Gómez; David Franco Borré. -- Capítulo 11 Responsabilidad social en comunidades indígenas orientada al diseño de automatización de válvulas del gasoducto Riohacha-Maicao / Gelvis Melo Freile; César Rivera Romero; Jesús García Guiliany. -- Capítulo 12 Fortalecimiento de la gestión económica de las Mipymes a través de la consultoría / Gloria Amparo Acosta Romero; Mónica Andrade Ríos; Karen Roxana Sánchez. -- Capítulo 13. El compromiso como valor en la responsabilidad social universitaria / Maura Quintero Gutiérrez, Dubys Villarreal Torres; Jesús García Guiliany; Annherys Paz Marcano; Marieth Orcasitas Peñaloza. -- Capítulo 14. Educación financiera como alternativa de desarrollo económico y social para el distrito de Riohacha / Henitzo Martínez Pinedo; Darcy Luz Mendoza; Martha Jaramillo Acosta; Edwin Salas Solano. -- Capítulo 15. Tecnologías de información y comunicación en proceso contable y financiero en pymes del sector turístico / Martha Josefina Castrillón Rois; Edilberto Rafael Santos Moreno; Lorena Esther Gómez Bermúdez; Génesis Barros González. -- Capítulo 16. Aplicación de brainstorming y problem trees para determinar factores que inciden en enseñanza del inglés / Jesús Llerena; Raúl J. Martelo; Jhon Cuesta; Javier Pinedo; David Franco.-- Capítulo 17. Incidencia del marketing en las microempresas del sector comercio en Rionegro Antioquia: conceptualización / Santiago Álzate Carmona; María Yamile Mazo Gil; Leidy García Jaramillo. -- Capítulo 18. Turismo en el Cabo de la Vela: un acercamiento entre los imaginarios turísticos de los visitantes y la creencia de Jepirra, territorio sagrado / María Laura Aponte Aarón; Esmerlis Camargo Torres. -- Capítulo 19. Caracterización de la actividad turística en buenaventura y su integración con las comunidades locales / Víctor Cándelo Aragón; Henry Orobio García; Luis Montaño Aguilar. -- Capítulo 20. Plataforma de comercialización electrónica de un centro de abastos / Karen Ávila Suarez; Mauro Reyes Ortiz. -- Capítulo 21. El teletrabajo en la gestión administrativa / Estefanía Sandoval Cruz; René Alexander Guerrero Vergel. -- Capítulo 22. Gestión del conocimiento y alianzas estratégicas en los procesos de innovación tecnológica / Elder Rivero Gutiérrez; Fátima Bolaño Mendoza. -- Capítulo 23. Competitividad e innovación en el aprendiz SENA: perspectivas de formación / Elizabeth Tuberquia Vanegas; René Alexander Guerrero Vergel. -- Capítulo 24. Bomba de riego por goteo solar, una alternativa para aumentar la eficiencia energética en las unidades acuícolas / Sergio Gabriel Brito Brito; Daldo Ricardo Araujo Vidal; Nicolás Annicharico Jiménez. -- Capítulo 25. Herramienta digital de consultas contables y tributarias para unidades productivas creadas en el fondo emprender / Elkin Fuentes Jiménez; Alda Pérez Campuzano; Marieth Orcasitas Peñaloza; Olga Elena Guerra ArmentaPrimera ediciónna347 página

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.

Nitrogen diagnosis for double-cropped maize

Double cropping has been proposed as a strategy to promote ecological intensification. In temperate regions, maize (Zea mays L.) could be a viable option for double cropping. However, there is a lack of information regarding how maize adapts to the environmental and edaphic conditions that late sowing entails. Since nitrogen (N) is considered the most limiting yield factor for maize, the aim of this study was to assess double-cropped maize response to N fertilization in Mollisols from humid temperate regions. Eleven field experiments were conducted in the Southeastern Argentinean Pampas from 2018 to 2021. Five fixed N rates (0, 30, 60, 90, and 120 kg N ha-1) were evaluated at each site. Relative chlorophyll meter reading (CMR) at silking, grain yield, N content in grains, and grain number and weight responded to N fertilization in most sites. In responsive sites, the evaluated parameters were affected up to a 60 kg N ha-1 rate. Relative CMR accurately predicted variations in maize grain yield (R2 = 0.58). Contrarily, soil parameters (initial mineral N availability, ammonium-N released during a short anaerobic incubation, soil organic matter) were not associated to maize grain yield nor to its components. However, the N availability was associated with relative grain yield through a quadratic model, where initial N availability + Fertilizer N explained 67% of relative grain yield variability. Our results indicate that, although double-cropped maize productive potential is lower than obtained at early sowing dates, it responds to N fertilization, and its evaluation through the CMR contributes to a correct diagnosis to maximize yields.Fil: Crespo, Cecilia. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Martínez, Roberto Dionisio. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Wyngaard, Nicolás. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; ArgentinaFil: Divito, Guillermo Adrián. Asociación Argentina de Productores en Siembra Directa; ArgentinaFil: Martínez Cuesta, Nicolás. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; ArgentinaFil: Barbieri, Pablo Andres. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentin

DTPA-extractable zinc threshold for wheat grain yield response to zinc fertilization in Mollisols

Determining soil Zn thresholds for wheat (Triticum aestivum L.) is still challenging because soil Zn tests have been poorly calibrated. Therefore, this work aimed to determine, under field conditions, the diethylenetriaminepentaacetic acid (DTPA)–Zn critical threshold for wheat grain yield (GY) response to Zn fertilization in noncalcareous Mollisols. We conducted 14 Zn-fertilization field trials in Typic Argiudolls from the Argentinean Pampas. Zinc fertilization increased GY in 6 out of 14 trials. Wheat GY response to Zn fertilization ranged from 300 to 949 kg ha–1. Our DTPA–Zn threshold is the first one determined by field trials for wheat grown in Mollisols (1.03 mg kg−1, with a 95% confidence interval from 0.87 to 1.23 mg kg−1). This threshold was greater than those previously reported for other soil types. Future studies should compare different Zn-fertilization strategies for wheat on Mollisols by combining different fertilizer rates, sources, timings, and placements.Fil: Martínez Cuesta, Nicolás. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Carciochi, Walter Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Salvagiotti, Fernando. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Santa Fe. Estación Experimental Agropecuaria Oliveros; ArgentinaFil: Sainz Rozas, Hernan Rene. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Wyngaard, Nicolás. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Lopez de Sabando, Marcelo Jose. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Barbieri, Pablo Andres. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; Argentin

Age-related functional and structural retinal modifications in the Igf1−/− null mouse

Background. Mutations in the gene encoding human insulin-like growth factor-I (IGF-I) cause syndromic neurosensorial deafness. To understand the precise role of IGF-I in retinal physiology, we have studied the morphology and electrophysiology of the retina of the Igf1−/− mice in comparison with that of the Igf1+/− and Igf1+/+ animals during aging. Methods. Serological concentrations of IGF-I, glycemia and body weight were determined in Igf1+/+, Igf1+/− and Igf1−/− mice at different times up to 360 days of age. We have analyzed hearing by recording the auditory brainstem responses (ABR), the retinal function by electroretinographic (ERG) responses and the retinal morphology by immunohistochemical labeling on retinal preparations at different ages. Results. IGF-I levels are gradually reduced with aging in the mouse. Deaf Igf1−/− mice had an almost flat scotopic ERG response and a photopic ERG response of very small amplitude at postnatal age 360 days (P360). At the same age, Igf1+/− mice still showed both scotopic and photopic ERG responses, but a significant decrease in the ERG wave amplitudes was observed when compared with those of Igf1+/+ mice. Immunohistochemical analysis showed that P360 Igf1−/− mice suffered important structural modifications in the first synapse of the retinal pathway, that affected mainly the postsynaptic processes from horizontal and bipolar cells. A decrease in bassoon and synaptophysin staining in both rod and cone synaptic terminals suggested a reduced photoreceptor output to the inner retina. Retinal morphology of the P360 Igf1+/− mice showed only small alterations in the horizontal and bipolar cell processes, when compared with Igf1+/+ mice of matched age. Conclusions. In the mouse, IGF-I deficit causes an age-related visual loss, besides a congenital deafness. The present results support the use of the Igf1−/− mouse as a new model for the study of human syndromic deaf-blindness.This research was funded by grants from the Spanish Ministry of Science and InnovationSAF2010-21879 and RETICSRD07/0062/0008 to PdlV; BFU2009-07793/BFI, Fundaluce, ONCE and RETICSRD07/0062/0012 to NC; and SAF2008-0064, SAF2011-24391 and Intra-CIBERER programs to IV-N