SPECT/TC con análogos de la somatostatina en el diagnóstico de los tumores neuroendocrinos

Owing to the recent introduction of gamma cameras with integrated computed tomography imaging capability, which combine functional and anatomical imaging in one device, the direct acquisition of co-registered images has become possible. Multiple studies have concluded that single photon emission computed tomography/computed tomography (SPECT/CT) provides an important added value to the conventional somatostatin receptor scintigraphy imaging in the diagnosis of neuroendocrine tumours.Debido a la reciente aparición de equipos híbridos SPECT/CT que combinan imágenes de tomografía por emisión de fotón único (SPECT) e imágenes de tomografía computarizada (TC), es posible adquirir imágenes funcionales e imágenes anatómicas en una única sesión. Numerosos estudios han mostrado el valor añadido del SPECT/TC a la gammagrafía de receptores de somatostatina en el diagnóstico de los tumores neuroendocrinos

Measurement of the cosmic ray spectrum above 4×10184{\times}10^{18} eV using inclined events detected with the Pierre Auger Observatory

A measurement of the cosmic-ray spectrum for energies exceeding $4{\times}10^{18}$ eV is presented, which is based on the analysis of showers with zenith angles greater than $60^{\circ}$ detected with the Pierre Auger Observatory between 1 January 2004 and 31 December 2013. The measured spectrum confirms a flux suppression at the highest energies. Above $5.3{\times}10^{18}$ eV, the "ankle", the flux can be described by a power law $E^{-\gamma}$ with index $\gamma=2.70 \pm 0.02 \,\text{(stat)} \pm 0.1\,\text{(sys)}$ followed by a smooth suppression region. For the energy ($E_\text{s}$) at which the spectral flux has fallen to one-half of its extrapolated value in the absence of suppression, we find $E_\text{s}=(5.12\pm0.25\,\text{(stat)}^{+1.0}_{-1.2}\,\text{(sys)}){\times}10^{19}$ eV.Comment: Replaced with published version. Added journal reference and DO

Identification of a novel locus on chromosome 2q13, which predisposes to clinical vertebral fractures independently of bone density.

OBJECTIVES: To identify genetic determinants of susceptibility to clinical vertebral fractures, which is an important complication of osteoporosis. METHODS: Here we conduct a genome-wide association study in 1553 postmenopausal women with clinical vertebral fractures and 4340 controls, with a two-stage replication involving 1028 cases and 3762 controls. Potentially causal variants were identified using expression quantitative trait loci (eQTL) data from transiliac bone biopsies and bioinformatic studies. RESULTS: A locus tagged by rs10190845 was identified on chromosome 2q13, which was significantly associated with clinical vertebral fracture (P=1.04×10-9) with a large effect size (OR 1.74, 95% CI 1.06 to 2.6). Bioinformatic analysis of this locus identified several potentially functional SNPs that are associated with expression of the positional candidate genes TTL (tubulin tyrosine ligase) and SLC20A1 (solute carrier family 20 member 1). Three other suggestive loci were identified on chromosomes 1p31, 11q12 and 15q11. All these loci were novel and had not previously been associated with bone mineral density or clinical fractures. CONCLUSION: We have identified a novel genetic variant that is associated with clinical vertebral fractures by mechanisms that are independent of BMD. Further studies are now in progress to validate this association and evaluate the underlying mechanism

Territorios sustentables en contexto de pandemia

La obra ofrece trabajos que brindan un conocimiento científico sobre el impacto de la pandemia en la salud, la economía, el ambiente y los territorios y se plantean desafíos para hacer más sostenible la vida en las ciudades y en el campo para insertarse y poder competir a nivel global

I Jornada de Aulas Abiertas: Encuentro de Docentes de la Facultad de Ciencias Económicas

La Jornada de Aulas Abiertas quiere ser una oportunidad para que los docentes de la Facultad de Ciencias Económicas nos encontremos en un espacio de reflexión y revisión de nuestras prácticas, distendido, cálido y respetuoso, que nos permita compartir nuestras experiencias cotidianas en las aulas, tanto presenciales como virtuales. Es la posibilidad de conocernos, intercambiar, aprender y contagiarnos de las inquietudes y el entusiasmo que muchos docentes ponen en juego cotidianamente. En el marco de propuestas de enseñanza, se analizaron recursos multimediales, materiales de estudio, aulas virtuales, redes sociales, aplicaciones web, juegos y actividades de evaluación y coevaluación originales; también se abordaron problemáticas y propuestas para favorecer vinculaciones con la práctica profesional. Estas fueron algunas de las cuestiones abordadas y compartidas en las presentaciones de nuestros colegas. Distintas propuestas, pero siempre con el propósito de favorecer las oportunidades de aprendizaje de nuestros estudiantes. Esta publicación pretende ampliar el alcance de esta actividad. Es una invitación para que los y las docentes que participaron puedan revisar nuevamente aquellas actividades que les parecieron valiosas, o las que no pudieron presenciar. Y para aquellos/as que no tuvieron la posibilidad de estar presentes, puedan descubrir cuánto podemos hacer para que nuestros estudiantes aprendan más y mejor, y se animen a iniciar sus propios recorridos. Esperamos repetir este evento para seguir aprendiendo de las iniciativas de los/las docentes de nuestra Facultad, poder hablar de lo que nos preocupa y nos enorgullece, en particular de las propuestas que desarrollamos en el aula para favorecer la comprensión, promover el entusiasmo, abordar temas complejos y errores frecuentes de nuestros estudiantes. Desde el Área de Formación Docente y Producción Educativa queremos agradecer a las autoridades de nuestra Facultad por acompañarnos en este desafío y a los/las docentes que estuvieron presentes compartiendo sus experiencias.Fil: Sabulsky, Gabriela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Margaría, Oscar A. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Iturralde, Ivan. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Domenech, Roberto. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Torrico, Julieta. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Estigarribia, Lucrecia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Gohlke, Guillermo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rosenfeld, Valeria. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Montenjano, Franco. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Atienza, Bárbara. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Becerra, Natalia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Alonso, Micaela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Tomatis, Karina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Saunders, Shirley. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: David, María Laura. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Flores, Verónica Andrea. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Heckmann, Gerardo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vega, Juan José. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Trucchi, Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ferro, Flavia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Díaz, Cecilia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Peretto, Claudia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Racagni, Josefina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: López, Sonia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Beltrán, Natacha. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Russo, Paulo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Sánchez, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rocha Vargas, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Flores, Norma. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Arévalo, Eliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Pacheco, Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Delmonte, Laura. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caminos, Ana Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ahumada, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Bravino, Laura. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Giménez, Siria Miriam. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Perona, Eugenia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Cuttica, Mariela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: García, Gladys Susana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Cohen, Natalia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Tapia, Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Erazu, Damián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Torres, César. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Casini, Rosanna Beatriz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rosales, Julio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Infante, Roberto Adrián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ricci, María Beatriz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Römer, Gabriela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Goyeneche, Noel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Marzo, Emanuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Olmos, Mariano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Bottino, Cecilia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Cacciagiú, Victor. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Scidá, María Florencia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guajardo Molina, Vanesa. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Batistella, Silvana del V. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Huanchicay, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Jones, Carola. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Cassutti, Marcela Beatriz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Sánchez, Juan Nicolás. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Arónica, Sandra. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortega, Fernando. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Peretti, Florencia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Tagle, María Mercedes. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Asís, Gloria Susana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz Figueroa, Ana María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Giménez, Miriam Mónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Magnano, Cecilia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Arias, Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina

Downlink resource allocation in LTE: centralized vs. distributed approach

The 3GPP specifications for LTE leave many degrees of freedom to operators about how to design radio Resource Allocation (RA) strategies, and this is actually also allowed by the OFDM/OFDMA access technology. This means that RA can be faced from many points of view, motivating the research in several directions. In fact, it is clear that both centralized and distributed schemes appear as two valid alternatives to effectively manage radio resources from a multi-cell perspective in order to cope with the requirements imposed by applications and users by keeping inter-cell interference under control. The objective of this paper is to compare via simulation these two approaches under the same network conditions, in terms of users distribution, channel realizations, traffic models, taking into account a complex realistic scenario. Performance will be evaluated in terms of user throughput and power consumption, and some conclusions on advantages and drawbacks of each approach will be drawn.Peer ReviewedPostprint (published version

Downlink resource allocation in LTE: centralized vs. distributed approach

The 3GPP specifications for LTE leave many degrees of freedom to operators about how to design radio Resource Allocation (RA) strategies, and this is actually also allowed by the OFDM/OFDMA access technology. This means that RA can be faced from many points of view, motivating the research in several directions. In fact, it is clear that both centralized and distributed schemes appear as two valid alternatives to effectively manage radio resources from a multi-cell perspective in order to cope with the requirements imposed by applications and users by keeping inter-cell interference under control. The objective of this paper is to compare via simulation these two approaches under the same network conditions, in terms of users distribution, channel realizations, traffic models, taking into account a complex realistic scenario. Performance will be evaluated in terms of user throughput and power consumption, and some conclusions on advantages and drawbacks of each approach will be drawn.Peer Reviewe

Downlink resource allocation in LTE: centralized vs. distributed approach

The 3GPP specifications for LTE leave many degrees of freedom to operators about how to design radio Resource Allocation (RA) strategies, and this is actually also allowed by the OFDM/OFDMA access technology. This means that RA can be faced from many points of view, motivating the research in several directions. In fact, it is clear that both centralized and distributed schemes appear as two valid alternatives to effectively manage radio resources from a multi-cell perspective in order to cope with the requirements imposed by applications and users by keeping inter-cell interference under control. The objective of this paper is to compare via simulation these two approaches under the same network conditions, in terms of users distribution, channel realizations, traffic models, taking into account a complex realistic scenario. Performance will be evaluated in terms of user throughput and power consumption, and some conclusions on advantages and drawbacks of each approach will be drawn.Peer Reviewe

Profiling analysis of circulating microRNA in peripheral blood of patients with class IV lupus nephritis

Renal involvement in Systemic Lupus Erythematous (SLE) patients is one of the leading causes of morbidity and a significant contributor to mortality. It’s estimated that nearly 50% of SLE individuals develop kidney disease in the first year of the diagnosis. Class IV lupus nephritis (LN-IV) is the class of lupus nephritis most common in Colombian patients with SLE. Altered miRNAs expression levels have been reported in human autoimmune diseases including lupus. Variations in the expression pattern of peripheral blood circulating miRNAs specific for this class of lupus nephritis could be correlated with the pathophysiological status of this group of individuals. The aim of this study was to evaluate the relative abundance of circulating microRNAs in peripheral blood from Colombian patients with LN-IV. Circulating miRNAs in plasma of patients with diagnosis of LN-IV were compared with individuals without renal involvement (LNN group) and healthy individuals (CTL group). Total RNA was extracted from 10 ml of venous blood and subsequently sequenced using Illumina. The sequences were processed and these were analyzed using miRBase and Ensembl databases. Differential gene expression analysis was carried out with edgeR and functional analysis were done with DIANA-miRPath. Analysis was carried out using as variables of selection fold change (2 o -2) and false discovery rate (0.05). We identified 24 circulating microRNAs with differential abundance between LN-IV and CTL groups, fourteen of these microRNAs are described for the first time to lupus nephritis (hsa-miR-589-3p, hsa-miR-1260b, hsa-miR-4511, hsa-miR-485-5p, hsa-miR-584-5p, hsa-miR-543, hsa-miR-153-3p, hsa-miR-6087, hsa-miR-3942-5p, hsa-miR-7977, hsa-miR-323b-3p, hsa-miR-4732-3p and hsa-miR-6741-3p). These changes in the abundance of miRNAs could be interpreted as alterations in the miRNAs-mRNA regulatory network in the pathogenesis of LN, preceding the clinical onset of the disease. The findings thus contribute to understanding the disease process and are likely to pave the way towards identifying disease biomarkers for early diagnosis of LN. © 2017 Navarro-Quiroz et al. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are [email protected]