Metodología para la determinación de cortisol plasmático en peces usando la prueba de inmunoensayo enzimático (ELISA)

Objetivo. Describir el procedimiento para determinar cortisol plasmático en peces, utilizando la prueba de inmunoensayo enzimático (ELISA). Materiales y métodos. Dos muestras de plasma de trucha arco iris Oncorhynchus mykiss fueron analizadas empleando un kit de ELISA desarrollado para humanos. Siete soluciones estándar conteniendo 0, 20, 50, 100, 200, 400 y 800 ng.ml-1 de cortisol fueron usadas para construir una curva de calibración. Para la prueba de recuperación se emplearon las soluciones estándar de 50, 100 y 200 ng.ml-1; finalmente, para la prueba de linealidad se prepararon cuatro diluciones de las muestras de plasma, así: 1/2, 1/4, 1/8 y 1/16. A cada pozo de la placa se adicionaron tanto las muestras de plasma como las soluciones estándar, las cuales fueron conjugadas con peroxidasa y posteriormente se adicionó el substrato de la enzima. Esta reacción enzimática se detuvo por medio de la adición de ácido fosfórico (0.5 M) y posteriormente, la absorbancia fue medida a 450 nm. La precisión del procedimiento de pipetaje fue evaluado previo a la prueba. El porcentaje de recuperación y de linealidad, así como la curva de calibración y de paralelismo fueron determinadas. Resultados. La curva estándar mostró un alto coeficiente de correlación (r2 = 0.998). La concentración de cortisol en las dos muestras de plasma fluctuó entre 64 y 72 ng.ml-1. Sólo la solución estándar de 200 ng.ml-1 mostró un porcentaje de recuperación superior al 80%; en contraste, en las soluciones estándar de 50 y 100 ng.ml-1 el porcentaje de recuperación fluctuó entre 52 y 71%. En las diluciones de 1/2 y 1/8 se observó un buen porcentaje de linealidad (86 a 168%). Finalmente, las muestras mostraron cierto grado de paralelismo con la curva estándar. Conclusiones. El uso de la prueba de ELISA para determinar cortisol plasmático en humanos, es confiable y eficiente para la cuantificación de cortisol plasmático en peces

Prevalencia de neoplasias en caninos en la universidad de los Llanos, durante 2004 a 2007

Objet ivo. Describir y clasificar las enfermedades neoplásicas diagnost icadas en el laborator io de Patología Veterinaria de la Universidad de los Llanos, desde enero de 2004 hasta junio de 2007. Materiales y métodos. Como fuente de información se utilizó la base de datos de las historias clínicas y de los exámenes de necropsia de la Clínica Veterinaria de la Universidad de los Llanos. Las muestras analizadas procedieron de especímenes obtenidos por biopsias y de tumores hallados durante necropsia. Se anal izaron 322 casos clínicos, de los cuales 113 correspondieron a enfermedades neoplásicas(35%). Resultados. En general, la especie más afectada fue la canina (93 de 113 casos), siendo las razas mestizas las más afectadas (p0.05) . Conclusiones. Los tumores de piel fueron los de mayor incidencia, quizá por la mayor facilidad de diagnóst ico durante la consul ta clínica, comparados con otras neoplasias que afectan órganos y tejidos más profundos

Efectos de tres densidades de siembra y disponibilidad de alimento sobre el desarrollo y sobrevivencia de larvas de yaque, Leiarius marmoratus (Pisces: Pimelodidae)

This research was developed in the laboratory of live food production of the Institute of Aquaculture (IALL), University of the Llanos (UNILLANOS), located at Km 4 way to Puerto Lopez, Barcelona sidewalk city of Villavicencio (Meta) to 418 m.a.s.l. Considered objectives are to evaluate the productive performance of yaque (Leiarius marmoratus) larvae under three planting densities (15, 30 and 45 larvae/liter) and three regimes of live food supply (250, 500 and 750 nauplii/larva), in controlled laboratory conditions, and measure the increase in weight and size, the specific growth rate, relative growth factor and survival rate of yaque during the larval stage under three conditions of plant densities and three feeding regimens. For the study were obtained yaque larvae through artificial reproduction using protocols developed at the Instituto de Acuicultura de los Llanos. Larvae under study were taken at 48 hours post-hatching, with 90% of yolk sac resorption. 54 tanks were used 4 liters of capacity, which were maintained with a volume of 3 liters of water, constant aeration and daily turnover of 50%. The average temperature was maintained at 27°C. Use two-factor design was completely random. The factors evaluated were plant densities and concentration of food supply. The data were processed using descriptive statistics as mean and standard deviation. To check the effect of the specific density and food concentration, was made an analysis of variance (ANOVA) under the GLM procedures of SAS, reviewing the assumptions of normality (Kolmogorov-Simirnov) and homogeneity of variances (Levena test) also was used as the test of Tukey post-test to compare means between different treatments. The significance criterion was managed at a level of p<0.05. Parameters such as temperature, conductivity, total solids and dissolved oxygen, measured throughout the test did not differ significantly between treatments hydrogenionic potential values ​​(pH) of water showed significant differences, since decreased as concentration increased Artemia salina provided. Stocking densities maintained by the higher survival rates were 30 and 45 larvas.L-1, with the availability of 250 nauplii of Artemia salina provided. The results obtained in this experiment show that this species has marked an era of cannibalism between day 0 and day 8. The requirement for live food is a major limitation in this species. The densities handled directly responded to the type and amount of feed used with the result that the highest densities with adequate food availability is a greater survival although their weight and height gain is relatively slow. For the commercial chain of Silurids of the region, these results favor the improvement of technological management of this species.Esta investigación se desarrollo en el laboratorio de producción de alimento vivo del instituto de Acuicultura (IALL) de la Universidad de los Llanos (UNILLANOS), localizado en el kilometro 4 vía Puerto López, vereda Barcelona del municipio de Villavicencio (Meta) a 418 m.s.n.m. Consideró como objetivos evaluar el desempeño productivo de larvas de yaque (Leiarius marmoratus) bajo tres densidades de siembra (15, 30 y 45 larvas/litro) y tres regímenes de suministro de alimento vivo (250, 500 y 750 nauplios/larva), en condiciones controladas de laboratorio; y evaluar la ganancia de peso y talla, la tasa de crecimiento específica, el factor de crecimiento relativo y porcentaje de sobrevivencia del yaque durante la etapa larval, bajo tres condiciones de densidades de siembra y tres regímenes de alimentación. Para el estudio se obtuvieron larvas de yaque por medio de reproducción artificial utilizando los protocolos desarrollados en el Instituto de Acuicultura de los Llanos. Las larvas objeto de estudio se tomaron a las 48 horas post-eclosión, con un 90% de reabsorción del saco vitelino. Se utilizaron 54 peceras de 4 litros de capacidad, las cuales fueron mantenidas con un volumen de 3 litros de agua, aireación constante y recambio diario del 50%. La temperatura promedio se mantuvo en 27 0C. Se empleo un diseño bifactorial completamente al azar. Los factores evaluados fueron densidades de siembra y concentración de alimento a suministrar. Los datos obtenidos fueron procesados por medio de estadística descriptiva como promedio y desviación estándar. Para revisar el efecto de los factores densidad de siembra y concentración de comida, se realizo un análisis de varianza (ANOVA) bajo los procedimientos GLM del paquete estadístico SAS, revisando los supuestos de normalidad (test de Kolmogorov-Simirnov) y homogeneidad de varianzas (prueba de Levena), además se utilizo el test de Tukey como prueba posterior para comparación de medias entre los diferentes tratamientos. El criterio de significancia se manejo a un nivel de p<0,05. Los parámetros como temperatura, conductividad, sólidos totales y oxigeno disuelto, medidos a lo largo del ensayo no presentaron diferencias significativas entre tratamientos; los valores de potencial hidrogenionico (pH) del agua presentaron diferencias significativas, puesto que disminuyeron a medida que se incrementó la concentración de Artemia salina suministrada. Las densidades de siembra que mantuvieron los porcentajes de sobrevivencia más altos fueron de 30 y 45 larvas.L-1, con la disponibilidad de 250 nauplios de Artemia salina suministrada. Los resultados obtenidos en este experimento muestran que esta especie tiene una época marcada de canibalismo entre el día 0 y el día 8. El requerimiento de alimento vivo es una de las mayores limitantes en esta especie. Las densidades manejadas respondieron directamente al tipo y cantidad de alimento utilizado dando como resultado que las densidades más altas con una disponibilidad de alimento adecuada dan una mayor sobrevivencia, aunque su ganancia de peso y talla es relativamente lenta. Para la cadena comercial de silúridos de la región, estos resultados obtenidos favorecen en el mejoramiento del manejo tecnológico de esta especie

Efecto de dos colectas de semen en una temporada reproductiva sobre la calidad seminal de cachama blanca (Piaractus brachypomus)

The effect of two semen collections performed in the same breeding season on the sperm parameters and physicochemical composition of the seminal plasma of Piaractus brachypomus was evaluated. The semen of nine hormone-induced males with hypophysial carp extract (HCE) was collected in April and May 2014. Changes between semen collections in seminal volume (SV), sperm motility (SM), motility duration (MD), sperm concentration (SC) and biochemical composition (Na+, Ca2+, Mg2+, Cl-, K+, glucose, triglycerides, protein, osmolarity and pH) were evaluated. Significant differences were observed between collections for Na+, triglycerides and osmolarity (p<0.05) and Ca2+ (p<0.01). On the other hand, no significant differences were found in SV, SM, MD and SC between collections. The collection of semen from a hormonally induced male in two occasions in one reproductive season is a viable alternative for P. brachypomus, although plasma components may vary due to sampling.Se evaluó el efecto de dos colectas de semen realizadas en la misma temporada reproductiva sobre los parámetros espermáticos y composición fisicoquímica del plasma seminal de Piaractus brachypomus. El semen de nueve machos inducidos hormonalmente con extracto hipofisiario de carpa (EHC) fue colectado en abril y mayo de 2014. Se estudiaron los cambios entre colectas del volumen seminal (VS), movilidad espermática (ME), tiempo de activación (TA), concentración espermática (CE) y variables fisicoquímicas (Na+, Ca2+, Mg2+, Cl-, K+, glucosa, triglicéridos, proteína, osmolaridad y pH). Se observaron diferencias significativas entre colectas para Na+, triglicéridos y osmolaridad (p<0.05) y Ca2+ (p<0.01). Por otro lado, no se encontraron diferencias significativas en VS, ME, TA y CE entre colectas. La colección de semen de un reproductor inducido hormonalmente en dos oportunidades dentro de una misma temporada reproductiva en es una alternativa de manejo viable en P. brachypomus, aunque los componentes plasmáticos pueden variar por efecto del muestreo

Evaluation of three protocols hormone treatment on the size of the oocytes of sabaleta Brycon henni

ABSTRACT: The evaluation of three hormone treatments on the diameter size of ovocytes in Sabaleta was conducted during the breeding season from May to July 2008. Twelve Brycon henni females and 24 males, 100 g and a standard length of 24 cm, were selected according to their sexual maturity and external features such as bulging belly, red genital papilla and semen expulsion after softly pressing its coelomic cavity. The fish were selected from a 320 brood fish batch caught in the wild in August 2007 and kept in captivity in a 200 m² earth pond. The presence of an anal fin with or without spines of a maximum length of 50% was considered as sexual dimorphism in females. Internal characteristics were also considered; e.g., an ovarian aspiration biopsy was performed in females in order to observe its nuclei position and diameter. Ovocytes from selected females were at least 900 µm in diameter. Animals were distributed into three treatment groups for four sampling dates: T1 carp pituitary extract (CPE) (Argent Chemical Laboratories Inc., USA), n = 4; T2 Ovopel (Sigma Co. USA), n = 4; and T3 Ovaprim (Syndel Laboratories Ltd., Canada), n = 4. Each female was fertilized with the semen of two males previously injected with CPE. 11 out of 12 females had a treatment response, and resulting ovocyte average diameters were 1428.8 and 1679.8 (T1), 1531.2 and 1879.2 (T2), and 1712.8 to 1803.3 (T3), before and after hormone treatment, respectively. Significant differences were found within T1 and T2 (p < 0.05); however, this was not the case for T3. For T1, frequency distribution of the diameter of ovocytes before the hormonal treatment was bimodal. T2 had two modes before and one after the treatment (bimodal and unimodal), and T3 had two before and two after (bimodal). Fertilization rates were low in T1; nevertheless, T2 and T3 had high rates until 12 h eggs incubation.RESUMEN: El estudio fue realizado en el Municipio de San Carlos (Antioquia, Colombia), por la Facultad de Ciencias Agrarias de la Universidad de Antioquia, en convenio con la Corporación CORNARE, ISAGEN, durante la temporada reproductiva Mayo-Julio de 2008. 12 hembras y 24 machos de sabaleta Brycon henni de aproximadamente 100 g de peso corporal y 20 cm de longitud estándar, provenientes de un lote de 320 reproductores capturados del ambiente natural en Agosto del 2007 y mantenidos en cautiverio en un estanque de tierra de 200 m², fueron seleccionados por sus características externas de madurez sexual como vientre abultado, papila genital enrojecida y expulsión de semen después de leve presión sobre la cavidad celómica. Además como carácter de dimorfismo sexual se consideró para las hembras la presencia de aleta anal lisa o con espinaciones en máximo el 50% de su longitud, mientras que en los machos es rugosa en toda su extensión. También se tuvieron en cuenta características internas, en las hembras se realizó biopsia ovárica por aspiración de una muestra de ovocitos para observar la posición de sus núcleos y medición del de diámetro. Las hembras fueron seleccionadas con la condición que presentaran ovocitos con diámetros superiores a 900 µm. Los animales fueron distribuidos para recibir uno de tres tratamientos, T1 Extracto de Hipófisis de Carpa (Argent, USA) (EHC), n=4; T2 Ovopel (Sigma Co., St Louis, Missouri), n=4; T3 Ovaprim (Syndel Laboratories Ltd, Vancouver, BC Canadá), n=4, durante cuatro fechas de muestreo y fertilizadas cada una con el semen de dos machos, inyectados previamente con EHC. 11 de las 12 hembras respondieron a los tratamientos y presentaron diámetros ovocitarios promedio de 1428.8 y 1679.8 (T1), 1531.2 y 1879.2 (T2) y de 1712.8 a 1803.3 (T3), antes y después del tratamiento hormonal, respectivamente. Se observaron diferencias significativas al interior del T1 y T2 (p < 0.05), pero no en el T3. La distribución de frecuencias del diámetro de los ovocitos presentó en T1, dos modas antes del tratamiento hormonal y dos después del tratamiento hormonal (bimodal); T2, dos modas antes y una después (bimodal y unimodal) y T3, dos antes y dos después (bimodal). Los porcentajes de fertilización fueron bajos en el T1, pero se presentaron altos porcentajes en T2 y T3 hasta las 12 h de incubación de los huevos

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.

Revisión: Caracterización de la Calidad Nutricional de la Carne en Algunas Especies de Bagre

One of the most consumed fish in the world is Silurid, also called “leather fish” or catfish, whose main characteristic is the absence of intramuscular bones and scales, as well as its high productivity. In recent years, the nutritional characterization of the meat of some of these species has been carried out, finding that, although the proximal composition is within the broad ranges for fish, the fat content provides a lower proportion of polyunsaturated fatty acids (PUFA) particularly as regards omega-3 (ω-3), furthermore the ω-6/ω-3 ratio is within the proscriptions of the World Health Organization (WHO) for many of these species of catfish. Likewise, the contents of eicosapentaenoic acid (EPA), docosahexaenoic acid (DHA) and amino acids, minerals and vitamins reveal a high variability between individuals and species associated with the type of cultivation and dietary habits and also with the age and weight at slaughter. Furthermore quality parameters have been defined in relation to susceptibility to autolysis, oxidation and hydrolysis of fats and disturbances caused by microorganisms that cause decisive changes in the physicochemical, microbiological and sensory characteristics. This review compiles current information regarding the nutritional composition of catfish meat and the quality parameters. / Una de las carnes de pescado de mayor consumo en el mundo es la de Silúridos, también denominados peces de cuero o bagres, cuya principal característica es la ausencia de espinas intramusculares y de escamas, además de su alta productividad. En los últimos años se ha logrado realizar la caracterización nutricional de la carne de algunas de estas especies, hallándose que aunque la composición proximal se encuentra dentro de los rangos generales para peces, el contenido de grasa ofrece menor proporción de ácidos grasos poliinsaturados (AGP) particularmente en lo referente a la serie omega 3 (ω-3), aunque la relación ω-6/ω-3 se encuentra dentro de lo establecido por la Organización Mundial de la Salud (OMS) para muchas de estas especies de bagre. De igual forma, el contenido de los ácidos eicosapentaenoico (EPA) y docosahexaenoico (DHA), así como el de aminoácidos, minerales y vitaminas, revelan una alta variabilidad individual y entre especies, asociada con el tipo de cultivo y los hábitos alimenticios, así como también con la edad y peso al momento del sacrificio. Asimismo, se han definido algunos parámetros de calidad relacionados con la susceptibilidad a la autolisis, oxidación e hidrólisis de las grasas y con las alteraciones causadas por microorganismos que generan cambios determinantes en las características fisicoquímicas, microbiológicas y sensoriales. Esta revisión recopila la información actual relacionada sobre la composición nutricional de la carne de bagre y los parámetros de calidad

Characterization of the Nutritional Quality of the Meat in Some Species of Catfish: A Review Revisión: Caracterización de la Calidad Nutricional de la Carne en Algunas Especies de Bagre

Abstract. One of the most consumed fish in the world is Silurid, also called &quot;leather fish&quot; or catfish, whose main characteristic is the absence of intramuscular bones and scales, as well as its high productivity. In recent years, the nutritional characterization of the meat of some of these species has been carried out, finding that, although the proximal composition is within the broad ranges for fish, the fat content provides a lower proportion of polyunsaturated fatty acids (PUFA) particularly as regards omega-3 (ω-3), furthermore the ω-6/ω-3 ratio is within the proscriptions of the World Health Organization (WHO) for many of these species of catfish. Likewise, the contents of eicosapentaenoic acid (EPA), docosahexaenoic acid (DHA) and amino acids, minerals and vitamins reveal a high variability between individuals and species associated with the type of cultivation and dietary habits and also with the age and weight at slaughter. Furthermore quality parameters have been defined in relation to susceptibility to autolysis, oxidation and hydrolysis of fats and disturbances caused by microorganisms that cause decisive changes in the physicochemical, microbiological and sensory characteristics. This review compiles current information regarding the nutritional composition of catfish meat and the quality parameters. Resumen. Una de las carnes de pescado de mayor consumo en el mundo es la de Silúridos, también denominados peces de cuero o bagres, cuya principal característica es la ausencia de espinas intramusculares y de escamas, además de su alta productividad. En los últimos años se ha logrado realizar la caracterización nutricional de la carne de algunas de estas especies, hallándose que aunque la composición proximal se encuentra dentro de los rangos generales para peces, el contenido de grasa ofrece menor proporción de ácidos grasos poliinsaturados (AGP) particularmente en lo referente a la serie omega 3 (ω-3), aunque la relación ω-6/ω-3 se encuentra dentro de lo establecido por la Organización Mundial de la Salud (OMS) para muchas de estas especies de bagre. De igual forma, el contenido de los ácidos eicosapentaenoico (EPA) y docosahexaenoico (DHA), así como el de aminoácidos, minerales y vitaminas, revelan una alta variabilidad individual y entre especies, asociada con el tipo de cultivo y los hábitos alimenticios, así como también con la edad y peso al momento del sacrificio. Asimismo, se han definido algunos parámetros de calidad relacionados con la susceptibilidad a la autolisis, oxidación e hidrólisis de las grasas y con las alteraciones causadas por microorganismos que generan cambios determinantes en las características fisicoquímicas, microbiológicas y sensoriales. Esta revisión recopila la información actual relacionada sobre la composición nutricional de la carne de bagre y los parámetros de calidad. Palabras clave. Composición proximal, vida útil, ácidos grasos, proteínas, minerales y vitaminas