La nueva evangelización como culmen de la experiencia antropológica de la fiesta

El objetivo general es descubrir la nueva evangelización como culmen del deseo festivo que hay en el hombre y presentarla como un estímulo del cual tienen necesidad las comunidades cansadas y débiles, para recuperar nuevamente la alegría festiva de la experiencia cristiana que da sentido a la vida y su aspecto comunitario. Para llegar a esto, investigo el ser lúdico que existe en el interior del hombre, que se manifiesta en la cultura de las fiestas. Expongo el índice sistemático de la tesis doctoral. CAPÍTULO I: ¿POR QUÉ NO SE VIVE LA VIDA COMO UNA FIESTA? REFLEXIÓN SOBRE ALGUNOS DATOS ESTADÍSTICOS ÍNDICE GENERAL 1. La población mundial y la ciudad; 2. Los jóvenes y la fiesta en el fin de semana; 3. Población reclusa y delincuencia; 4. Fiesta dominical cristiana; 5. Datos estadísticos sobre la natalidad, matrimonio, envejecimiento y muerte; 6. El suicidio; 7. Conclusión en el plano antropológico; 8. ¿Qué dice la Iglesia? CAPÍTULO II: LAS RAÍCES ANTROPOLÓGICAS Y FILOSÓFICAS EN LOS FILÓSOFOS Kierkegaard; Husserl; Scheler; Heiddeger; Buber; Jaspers; Camus; Freud; Marcuse; Sartre; Merleau Ponty; Gadamer; Lyotard; Deleuze; Foucault; Habermas; Derrida; Rorty; Vattimo y Wojtyla. Respuesta de la Iglesia. CAPÍTULO III: LAS ANTROPOLOGÍAS Y CORRIENTES DE PENSAMIENTO QUE HAN MOTIVADO UN CAMBIO DE ÉPOCA 1. El Existencialismo; 2. El Positivismo; 3. El Utilitarismo hedonista; 4. El individualismo; 5. El Materialismo- Colectivismo; 6. El Capitalismo; 7. El Paraíso de la ciencia y de la técnica; 8. El Estructuralismo; 9. El Transhumanismo; 10. Cambio Epocal y Nueva Evangelización; 11. Conclusión. CAPÍTULO IV: EL SIGNIFICADO DE LA PALABRA FIESTA Y LOS AUTORES QUE LA INTERPRETAN Durkhein, Otto, Malinowsky, Van Der Leeuw, Eliade. CAPÍTULO V: “POSMODERNIDAD Y SECULARIZACIÓN DE LA FIESTA”, PRESENTO LA FIESTA EN LA CIUDAD 1. La fiesta en la ciudad; 2.La seudo-fiesta: El Seudo- trabajo. Sentido del trabajo y del tiempo; 3. La seudo-fiesta y el seudo-juego; 4. La dimensión festiva del hombre. Sentido del juego y de la danza; 5. El hombre de hoy ¿Cómo puede recuperar el Ocio? 6. La fiesta en el movimiento hippy; 7. El futbol como un ritual festivo para llenar el Ocio; 8. Conclusión. CAPÍTULO VI: LA FIESTA CRISTIANA EXPRESADA EN LA BELLEZA ESTÉTICA 1. El hombre necesita de la verdadera belleza del arte que nos conduce a la fiesta; 2. Belleza artística; 3. La belleza litúrgica festiva que propone el Cristianismo; 4. Conclusión. CAPÍTULO VII: LA IGLESIA PROPONE LA CULTURA FESTIVA EN LA NUEVA EVANGELIZACIÓN 1. Fiesta y Nueva Evangelización; 2. Educar esta nueva generación en la auténtica cultura de la fiesta; 3. La Iglesia propone el sentido a la vida, indispensable para poder celebrar la fiesta; 4. Anuncio del Kerigma para rescatar al hombre de hoy del sin sentido del sufrimiento y transmitirle la antropología de esperanza de la “Nueva Evangelización”: Ser hijo de Dios; 5. Recuperar la fiesta de la Iniciación Cristiana en la “Nueva Evangelización”; 6. Recuperar hoy en la Nueva Evangelización: “La fiesta de las fiestas. La Pascua”. CAPÍTULO VIII: LA IGLESIA OFRECE: UNA CULTURA FESTIVA COMO PROPEDÉUTICA FORMATIVA PERMANENTE EN LA “NUEVA EVANGELIZACIÓN” 1. Existe en la Iglesia, en las “nuevas comunidades”, la respuesta festiva para el hombre de hoy, ante la globalización del S.XXI; 2. La sacramentalidad festiva del festín de la Palabra de Dios, celebrada en la asamblea; 3. La Lectio Divina festiva como formación Cristiana en la “Nueva Evangelización”; 4. La sacramentalidad lúdica como elemento antropológico festivo: La Eucaristía. 5. Un encuentro de comunión en convivencia, una vez al mes; 6. Recuperar la fiesta de la Nueva Evangelización en la cultura de la familia Cristiana.Ciencias ReligiosasArte y Humanidade

Predicting dynamic response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer: a novel metabolomics approach

We are especially grateful to all the patients and their families who contributed the data that made this study possible. In addition, we thank the staff of the Clinical Research Unit of the Medical Oncology Service of the University Hospital of Jaen for their time and assistance, and the Fundacion MEDINA for their technical support. Lastly, we thank the Fundacion Bancaria Unicaja for the financial support. Jose Camacho is partly supported by the Agencia Andaluza del Conocimiento, Regional Government of Andalucia, in Spain, and ERDF (European Regional Development Fund) funds through project B-TIC-136-UGR20.Neoadjuvant chemotherapy (NACT) outcomes vary according to breast cancer (BC) subtype. Since pathologic complete response is one of the most important target endpoints of NACT, further investigation of NACT outcomes in BC is crucial. Thus, identifying sensitive and specific predictors of treatment response for each phenotype would enable early detection of chemoresistance and residual disease, decreasing exposures to ineffective therapies and enhancing overall survival rates. We used liquid chromatography high-resolution mass spectrometry (LC-HRMS)-based untargeted metabolomics to detect molecular changes in plasma of three different BC subtypes following the same NACT regimen, with the aim of searching for potential predictors of response. The metabolomics data set was analyzed by combining univariate and multivariate statistical strategies. By using ANOVA–simultaneous component analysis (ASCA), we were able to determine the prognostic value of potential biomarker candidates of response to NACT in the triple-negative (TN) subtype. Higher concentrations of docosahexaenoic acid and secondary bile acids were found at basal and presurgery samples, respectively, in the responders group. In addition, the glycohyocholic and glycodeoxycholic acids were able to classify TN patients according to response to treatment and overall survival with an area under the curve model > 0.77. In relation to luminal B (LB) and HER2+ subjects, it should be noted that significant differences were related to time and individual factors. Specifically, tryptophan was identified to be decreased over time in HER2+ patients, whereas LysoPE (22:6) appeared to be increased, but could not be associated with response to NACT. Therefore, the combination of untargeted-based metabolomics along with longitudinal statistical approaches may represent a very useful tool for the improvement of treatment and in administering a more personalized BC follow-up in the clinical practice.Fundacion MEDINAFundacion Bancaria UnicajaAgencia Andaluza del Conocimiento, Regional Government of AndaluciaEuropean Commission B-TIC-136-UGR2

Discovery of Pancreatic Adenocarcinoma Biomarkers by Untargeted Metabolomics

Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is one of the most aggressive and lethal cancers, with a 5-year survival rate of less than 5%. In fact, complete surgical resection remains the only curative treatment. However, fewer than 20% of patients are candidates for surgery at the time of presentation. Hence, there is a critical need to identify diagnostic biomarkers with potential clinical utility in this pathology. In this context, metabolomics could be a powerful tool to search for new robust biomarkers. Comparative metabolomic profiling was performed in serum samples from 59 unresectable PDAC patients and 60 healthy controls. Samples were analyzed by using an untargeted metabolomics workflow based on liquid chromatography, coupled to high-resolution mass spectrometry in positive and negative electrospray ionization modes. Univariate and multivariate analysis allowed the identification of potential candidates that were significantly altered in PDAC patients. A panel of nine candidates yielded excellent diagnostic capacities. Pathway analysis revealed four altered pathways in our patients. This study shows the potential of liquid chromatography coupled to high-resolution mass spectrometry as a diagnostic tool for PDAC. Furthermore, it identified novel robust biomarkers with excellent diagnostic capacities.This research was funded by JUNTA DE ANDALUCIA, grant number PIN-0474-2016 and PC-0549-2017 and INSTITUTO DE SALUD CARLOS III (FEDER), grant number DTS17/00081

Impacto de la modificación de la respuesta inmunitaria por la lisofosfatidilcolina en la eficacia de la terapia antibiótica en un modelo experimental de sepsis peritoneal y de neumonía por Pseudomonas aeruginosa

Introduction: Immune response stimulation may be an adjuvant to antimicrobial treatment. Here, we evaluated the impact of immune response modification by lysophosphatidylcholine (LPC), combined with imipenem or ceftazidime, in murine models of peritoneal sepsis (PS) and pneumonia induced by Pseudomonas aeruginosa. Methods: The imipenem and ceftazidime-susceptible strain (Pa39) and imipenem and ceftazidime- resistant strain (Pa238) were used. Ceftazidime pharmacokinetic and pharmacodynamic parameters were determined. The therapeutic efficacy and TNF- and IL-10 levels were determined in murine mod- els of PS and pneumonia induced by Pa39 and Pa238 and treated with LPC, imipenem or ceftazidime, alone or in combination. Results: In the PS model, LPC+ceftazidime reduced spleen and lung Pa238 concentrations (−3.45 and −3.56 log10 CFU/g; P < 0.05) to a greater extent than ceftazidime monotherapy, while LPC + imipenem maintained the imipenem efficacy (−1.66 and −1.45 log10 CFU/g; P > 0.05). In the pneumonia model, LPC + ceftazidime or LPC + imipenem reduced the lung Pa238 concentrations (−2.37 log10 CFU/g, P = 0.1, or −1.35 log10 CFU/g, P = 0.75). For Pa39, no statistically significant difference was observed in the PS and pneumonia models between combined therapy and monotherapy. Moreover, LPC + imipenem and LPC+ceftazidime significantly decreased and increased the TNF- and IL-10 levels, respectively, in com- parison with the untreated controls and monotherapies. Conclusions: These results demonstrate the impact of immune response modification by LPC plus antibiotics on the prognosis of infections induced by ceftazidime-resistant P. aeruginosa.introducción: La estimulación de la respuesta inmunitaria podría ser adyuvante al tratamiento antimi- crobiano. En este estudio, hemos evaluado el impacto de la modificación de la respuesta inmunitaria por la lisofosfatidilcolina (LPC), combinada con imipenem ó ceftazidima, en modelos murinos de sepsis peritoneal (SP) y de neumonía por Pseudomonas aeruginosa (P. aeruginosa).Métodos: La cepa sensible a imipenem y ceftazidima (Pa39) y la cepa resistente a ambos antibióticos (Pa238) fueron usadas. Los parámetros farmacocinéticos/farmacodinámicos de ceftazidima fueron deter- minados. La eficacia terapéutica y los niveles de TNF- and IL-10 fueron determinados en los modelos murinos de SP y de neumonía por Pa39 y Pa238 y tratados con LPC, imipenem o ceftazidima, en monoter- apia ó en combinación. Resultados: En el modelo de SP, LPC + ceftazidima redujo la concentración de Pa238 en el bazo y el pulmón (–3,45 y –3,56 log10 UFC/g; p < 0,05) en comparación con ceftazidima, mientras LPC + impenem mantuvo la eficacia de imipenem (–1,66 y –1,45 log10 UFC/g; p > 0,05). En el modelo de neumonía, LPC + ceftazidima o LPC + imipenem redujo la concentración de Pa238 en pulmón (–2,37 log10 UFC/g, p = 0,1 o –1,35 log10 UFC/g, p = 0,75). Para Pa39, no se observó diferencia estadística significativa entre la terapia combinada y la monoterapia en los modelos de SP y de neumonía. Además, LPC + imipenem y LPC + ceftazidime redujeron y aumentaron los niveles de TNF- y IL-10, respectivamente, en comparación con los controles no tratados y las monoterapias. Conclusiones: Estos resultados demuestran el impacto de la modificación de la respuesta inmunitaria por LPC en combinación con antibióticos en el pronóstico de las infecciones por P. aeruginosa ceftazidima- resistente

Increased Prevalence of Symptomatic Human Intestinal Spirochetosis in MSM with High-Risk Sexual Behavior in a Cohort of 165 Individuals

Human intestinal spirochetosis (HIS) can cause gastrointestinal symptoms, although asymptomatic infections have been described. Individuals from low-income countries, people living with HIV, and men who have sex with men (MSM) show increased risk. A retrospective review of all patients diagnosed with HIS (n = 165) between January 2013 and October 2020 at a tertiary hospital in Madrid, Spain, was performed to assess risk factors for symptomatic HIS, symptoms, and response to treatment. Most patients were male (n = 156; 94.5%), 86.7% were MSM, and 23.5% practiced chemsex, of whom most were symptomatic (p = 0.039). Most patients (78.4%) reported unprotected oral-anal intercourse. A total of 124 (81.1%) were symptomatic; diarrhea was the most common complaint (68.3%). Multivariable regression showed increased odds of symptoms associated with age under 41 (odds ratio 5.44, 95% CI 1.87-15.88; p = 0.002). Colonoscopy was normal in 153 (92.7%). Furthermore, 66.7% presented previous or concomitant sexually transmitted diseases (STDs). Among the patients, 102 underwent testing for other gastrointestinal pathogens, with positive results in 20 (19.6%). All symptomatic patients without concomitant gastrointestinal infection presenting improvement on follow-up (42 of 53) had received either metronidazole or doxycycline (p = 0.049). HIS should be considered as a cause of chronic diarrhea in MSM with high-risk sexual behavior after other causes have been ruled out; treatment with metronidazole is recommended. Coinfection with other STDs is common.S

Insights into the Pharmacokinetics and In Vitro Cell-Based Studies of the Imidazoline I2 Receptor Ligand B06

Abstract: The impact of neurodegenerative diseases (ND) is becoming unbearable for humankind due to their vast prevalence and the lack of efficacious treatments. In this scenario, we focused on imidazoline I2 receptors (I2‐IR) that are widely distributed in the brain and are altered in patients with brain disorders. We took the challenge of modulating I2‐IR by developing structurally new molecules, in particular, a family of bicyclic α‐iminophosphonates, endowed with high affinity and selectivity to these receptors. Treatment of two murine models, one for age‐related cognitive decline and the other for Alzheimer's disease (AD), with representative compound B06 ameliorated their cognitive impairment and improved their behavioural condition. Furthermore, B06 revealed beneficial in vitro ADME‐Tox properties. The pharmacokinetics (PK) and metabolic profile are reported to de‐risk B06 for progressing in the preclinical development. To further characterize the pharmacological properties of B06, we assessed its neuroprotective properties and beneficial effect in an in vitro model of Parkinson's disease (PD). B06 rescued the human dopaminergic cell line SH‐SY5Y from death after treatment with 6‐hydroxydopamine (6‐OHDA) and showed a crucial anti‐inflammatory effect in a cellular model of neuroinflammation. This research reveals B06 as a putative candidate for advancing in the difficult path of drug discovery and supports the modulation of I2‐IR as a fresh approach for the therapy of ND

Metabolomic profile of cancer stem cell-derived exosomes from patients with malignant melanoma

Malignant melanoma (MM) is the most aggressive and life-threatening form of skin cancer. It is characterized by an extraordinary metastasis capacity and chemotherapy resistance, mainly due to melanoma cancer stem cells (CSCs). To date, there are no suitable clinical diagnostic, prognostic or predictive biomarkers for this neoplasia. Therefore, there is an urgent need for new MM biomarkers that enable early diagnosis and effective disease monitoring. Exosomes represent a novel source of biomarkers since they can be easily isolated from different body fluids. In this work, a primary patient-derived MM cell line enriched in CSCs was characterized by assessing the expression of specific markers and their stem-like properties. Exosomes derived from CSCs and serums from patients with MM were characterized, and their metabolomic profile was analysed by highresolution mass spectrometry (HRMS) following an untargeted approach and applying univariate and multivariate statistical analyses. The aim of this study was to search potential biomarkers for the diagnosis of this disease. Our results showed significant metabolomic differences in exosomes derived from MM CSCs compared with those from differentiated tumour cells and also in serum-derived exosomes from patients with MM compared to those from healthy controls. Interestingly, we identified similarities between structural lipids differentially expressed in CSC-derived exosomes and those derived from patients with MM such as the glycerophosphocholine PC 16:0/0:0. To our knowledge, this is the first metabolomic-based study aimed at characterizing exosomes derived from melanoma CSCs and patients’ serum in order to identify potential biomarkers for MM diagnosis. We conclude that metabolomic characterization of CSC-derived exosomes sets an open door to the discovery of clinically useful biomarkers in this neoplasia.MICIU FPU15/03682 FPU15/02350Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (MICIU) MAT2015-62644.C2.2.R RTI2018-101309-BC2Instituto de Salud Carlos III PIE16-00045Junta de Andalucía SOMM17/6109/UGR (UCE-PP2017-3)European Union (EU) SOMM17/6109/UGR (UCE-PP2017-3)Chair 'Doctors Galera-Requena in cancer stem cell research' CMC-CTS963Fundación MEDIN

Zebrafish-Based Discovery of Antiseizure Compounds from the Red Sea: Pseurotin A2 and Azaspirofuran A

In search for novel antiseizure drugs (ASDs), the European FP7-funded PharmaSea project used zebrafish embryos and larvae as a drug discovery platform to screen marine natural products to identify promising antiseizure hits in vivo for further development. Within the framework of this project, seven known heterospirocyclic γ-lactams, namely, pseurotin A, pseurotin A2, pseurotin F1, 11-O-methylpseurotin A, pseurotin D, azaspirofuran A, and azaspirofuran B, were isolated from the bioactive marine fungus Aspergillus fumigatus, and their antiseizure activity was evaluated in the larval zebrafish pentylenetetrazole (PTZ) seizure model. Pseurotin A2 and azaspirofuran A were identified as antiseizure hits, while their close chemical analogues were inactive. Besides, electrophysiological analysis from the zebrafish midbrain demonstrated that pseurotin A2 and azaspirofuran A also ameliorate PTZ-induced epileptiform discharges. Next, to determine whether these findings translate to mammalians, both compounds were analyzed in the mouse 6 Hz (44 mA) psychomotor seizure model. They lowered the seizure duration dose-dependently, thereby confirming their antiseizure properties and suggesting activity against drug-resistant seizures. Finally, in a thorough ADMET assessment, pseurotin A2 and azaspirofuran A were found to be drug-like. Based on the prominent antiseizure activity in both species and the drug-likeness, we propose pseurotin A2 and azaspirofuran A as lead compounds that are worth further investigation for the treatment of epileptic seizures. This study not only provides the first evidence of antiseizure activity of pseurotins and azaspirofurans, but also demonstrates the value of the zebrafish model in (marine) natural product drug discovery in general, and for ASD discovery in particular

The ecology of peace : preparing Colombia for new political and planetary climates

ABSTRACT: Colombia, one of the world’s most species-rich nations, is currently undergoing a profound social transition: the end of a decadeslong conflict with the Revolutionary Armed Forces of Colombia, known as FARC. The peace agreement process will likely transform the country’s physical and socioeconomic landscapes at a time when humans are altering Earth’s atmosphere and climate in unprecedented ways. We discuss ways in which these transformative events will act in combination to shape the ecological and environmental future of Colombia. We also highlight the risks of creating perverse development incentives in these critical times, along with the potential benefits – for the country and the world – if Colombia can navigate through the peace process in a way that protects its own environment and ecosystems

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. 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