Aspectos fisicoquímicos y sintéticos de la oligomerización de Ciclohexadienodioles Quirales

En el presente trabajo se estudian diferentes aspectos de la química de ciclitoles, compuestos quirales polihidroxilados, tanto desde el punto de vista sintético como fisicoquímico. Sus potenciales actividades biológicas como inhibidores de glicosidasas, sus aplicaciones como agentes quelantes de metales y la diversidad estructural que puede generarse a partir de los mismos mediante una adecuada manipulación de las etapas sintéticas, los han convertido en nuestro objetivo de estudio. El esquema sintético principal se centra en la obtención de dímeros y homólogos superiores, combinando procedimientos enzimáticos y químicos. La biotransformación de halobencenos monosustituidos para generar cis-ciclohexadienodioles, establece la quiralidad en el material de partida. La funcionalización de dichos metabolitos homoquirales mediante la protección con un grupo voluminoso y reacciones de epoxidación, formación de halohidrinas y apertura de los epóxidos con azida de sodio y posterior reducción, genera los bloques de construcción quirales usados en la oligomerización. Los monómeros son acoplados mediante reacciones de apertura de epóxidos utilizando diferentes catalizadores. Así, se obtienen los dímeros unidos por un heteroátomo (O y N). Con el fin de obtener nuevas arquitecturas tridimensionales, se diseñan dímeros más rígidos, aumentando el número de puentes que conectan las unidades monoméricas. La reacción de condensación entre el dímero 50 y ortoformiato de trimetilo genera el derivado 59, el cual contiene múltiples ciclos fusionados, que le confieren una importante rigidez estructural. Durante la optimización de las condiciones para las reacciones de apertura de epóxidos, se observa que varios de los catalizadores actúan como nucleófilos, generando productos de apertura donde se transfiere un halógeno del ácido de Lewis al epóxido. Cuando el catalizador empleado es CeCl3 se obtienen las clorohidrinas 37 y 38, si se utiliza CBr4 se obtiene la bromohidrina 40 y cuando la reacción de apertura se cataliza con BF3⋅OEt2 se aíslan las fluorohidrinas 30-33. Esto permite obtener halohidrinas syn y anti en una única etapa. En el caso de las halohidrinas syn, esta reacción constituye una ventaja destacable, ya que la síntesis tradicional de las mismas frecuentemente involucra una mayor cantidad de pasos sintéticos. En este contexto, se lleva a cabo un estudio experimental y teórico de la formación de fluorohidrinas, proponiendo un mecanismo concertado alternativo al SN1, para explicar la obtención de los derivados con estereoquímica relativa syn. Se describe la síntesis del trímero 34, obtenido por oligomerización del epóxido 14 catalizada por BF3⋅OEt2, el cual presenta una estructura novedosa y es pasible de posterior oligomerización. Los aspectos fisicoquímicos son abordados mediante estudios teóricos utilizando métodos semiempíricos, ab initio y de funcionales de la densidad. Se calculan los reactivos, intermedios, productos y en algunos casos las estructuras de transición involucradas en los posibles caminos de reacción. Todas las estructuras calculadas han sido caracterizadas por primera vez usando excelentes niveles de teoría. Se racionaliza el hecho de que la apertura catalizada por BF3 en diclorometano se lleva a cabo más fácilmente con ácido m clorobenzoico que con alcohol 4-metoxibencílico. Los resultados teóricos indican que la interacción con el ácido de Lewis incrementa la nucleofilia del ácido carboxílico, disminuyendo asimismo la reactividad del alcohol. Se lleva a cabo un estudio experimental y teórico de la dimerización de Diels-Alder de derivados de cis-ciclohexadienodioles. Las estructuras sintetizadas presentan una rigidez interesante y pueden ser posteriormente funcionalizadas. Se ha explicado teóricamente la selectividad y la reactividad observadas en tales dimerizaciones. Dicha selectividad incluye la estereo- y regioselectividad, así como la selectividad facial. El presente trabajo de tesis establece los cimientos sobre los cuales pueden diseñarse y construirse estructuras con interesantes arquitecturas tridimensionales, pudiendo continuarse los estudios a partir de los resultados obtenidos. La integración de dos disciplinas como la Química Orgánica y la Química Computacional permite converger a las respuestas buscadas desde distintas ópticas, proporcionando una visión mucho más amplia de los problemas planteados

Cloning and Functional Studies of a Splice Variant of CYP26B1 Expressed in Vascular Cells

Background: All-trans retinoic acid (atRA) plays an essential role in the regulation of gene expression, cell growth and differentiation and is also important for normal cardiovascular development but may in turn be involved in cardiovascular diseases, i.e. atherosclerosis and restenosis. The cellular atRA levels are under strict control involving several cytochromes P450 isoforms (CYPs). CYP26 may be the most important regulator of atRA catabolism in vascular cells. The present study describes the molecular cloning, characterization and function of atRA-induced expression of a spliced variant of the CYP26B1 gene. Methodology/Principal Findings: The coding region of the spliced CYP26B1 lacking exon 2 was amplified from cDNA synthesized from atRA-treated human aortic smooth muscle cells and sequenced. Both the spliced variant and full length CYP26B1 was found to be expressed in cultured human endothelial and smooth muscle cells, and in normal and atherosclerotic vessel. atRA induced both variants of CYP26B1 in cultured vascular cells. Furthermore, the levels of spliced mRNA transcript were 4.5 times higher in the atherosclerotic lesion compared to normal arteries and the expression in the lesions was increased 20-fold upon atRA treatment. The spliced CYP26B1 still has the capability to degrade atRA, but at an initial rate one-third that of the corresponding full length enzyme. Transfection of COS-1 and THP-1 cells with the CYP26B1 spliced variant indicated either an increase or a decrease in the catabolism of atRA, probably depending on the expression of other atRA catabolizing enzymes in the cells. Conclusions/Significance: Vascular cells express the spliced variant of CYP26B1 lacking exon 2 and it is also increased in atherosclerotic lesions. The spliced variant displays a slower and reduced degradation of atRA as compared to the full-length enzyme. Further studies are needed, however, to clarify the substrate specificity and role of the CYP26B1 splice variant in health and disease

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.

Improved Homology Model of the Human all-trans Retinoic Acid Metabolizing Enzyme CYP26A1

A new CYP26A1 homology model was built based on the crystal structure of cyanobacterial CYP120A1. The model quality was examined for stereochemical accuracy, folding reliability, and absolute quality using a variety of different bioinformatics tools. Furthermore, the docking capabilities of the model were assessed by docking of the natural substrate all-trans-retinoic acid (atRA), and a group of known azole- and tetralone-based CYP26A1 inhibitors. The preferred binding pose of atRA suggests the (4S)-OH-atRA metabolite production, in agreement with recently available experimental data. The distances between the ligands and the heme group iron of the enzyme are in agreement with corresponding distances obtained for substrates and azole inhibitors for other cytochrome systems. The calculated theoretical binding energies agree with recently reported experimental data and show that the model is capable of discriminating between natural substrate, strong inhibitors (R116010 and R115866), and weak inhibitors (liarozole, fluconazole, tetralone derivatives)

Theoretical Study of Sequence Selectivity and Preferred Binding Mode of Psoralen with DNA

Psoralen interaction with two models of DNA was investigated using molecular mechanics and molecular dynamics methods. Calculated energies of minor groove binding and intercalation were compared in order to define a preferred binding mode for the ligand. We found that both binding modes are possible, explaining the low efficiency for monoadduct formation from intercalated ligands. A comparison between the interaction energy for intercalation between different base pairs suggests that the observed sequence selectivity is due to favorable intercalation in 5′-TpA in (AT)n sequences

Enzymatic synthesis of non-natural trisaccharides and galactosides; Insights of their interaction with galectins as a function of their structure

Galectins are a family of carbohydrate-recognizing proteins that by interacting with specific glycoepitopes can mediate important biological processes, including immune cell homeostasis and activation of tolerogenic circuits. Among the different members of this family, Galectin 1 and 3 have shown pro-tumorigenic effects, being overexpressed in numerous neoplasic diseases, proving to be relevant in tumor immune escape, tumor progression and resistance to drug-induced apoptosis. Thus, generation of specific glycosides that could inhibit their pro-tumorigenic ability by blocking their carbohydrate recognition domain is one of the current major challenges in the field. Considering that galectin-ligand binding strength is closely related to the ligand structure, analysis of this relationship provides valuable information for rational design of high-affinity ligands that could work as effective galectin inhibitors. Taking profit of the ability of glycosidases to catalyze transglycosylation reactions we achieved the enzymatic synthesis of β- D -Galp-(1 → 6)-β- D -Galp-(1 → 4)- D -Glcp (2), a mixture of β- D -Galp-(1 → 6)-β- D -Glcp-(1 → 4)- D -Glcp (5) and β- D -Galp-(1 → 3)-β- D -Glcp-(1 → 4)- D -Glcp (6), and finally benzyl β-D -galactopyranoside (9), with reaction yields between 16 and 27%. All the galactosides were purified, and characterized using 1 H and 13 C nuclear magnetic resonance spectroscopy. Docking results performed between the synthesized compounds and human Galectin 1 (hGal-1) and human Galectin 3 (hGal-3) showed that the replacement of a glucose moiety linked to the terminal galactose with a galactose moiety, decreases the affinity for these galectins. Moreover, regarding the interglycosidic bond the most favorable β-Gal linkage seems to be β(1 → 4) followed by β(1 → 3) and β(1 → 6) for hGal-1, and β(1 → 4) followed by β(1 → 6) and β(1 → 3) for hGal-3. These results were in accordance with the IC50 values obtained with in vitro solid phase inhibition assays. Therefore, docking results obtained in this work proved to be a very good approximation for predicting binding affinity of novel galactosides.Fil: Porciúncula González, Cecilia. Universidad de la República. Facultad de Química; UruguayFil: Cagnoni, Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; ArgentinaFil: Mariño, Karina Valeria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; ArgentinaFil: Fontana, Carolina. Universidad de la República. Facultad de Química; UruguayFil: Saenz Méndez, Patricia. Universidad de la República. Facultad de Química; UruguayFil: Irazoqui, Gabriela. Universidad de la República. Facultad de Química; UruguayFil: Giacomini, Cecilia. Universidad de la República. Facultad de Química; Urugua

Protein expression of the CYP26B1 splice variant in HUVEC, AOSMCs and COS-1 cells.

<p>(A1) Expression of full length and spliced CYP26B1 in atRA-treated human umbilical vein endothelial cells (HUVECs) and (A2) aortic smooth muscle cells (AOSMCs) treated with atRA (lane 1) and DMSO (lane 2) and COS-1 cells transfected with constructs for spliced variant (A1, lane 3, and A2, lane 4) and full length CYP26B1 (A1, lane 4, and A2, lane 3), detected with Western blot analysis. (B) Cell-based reporter pRARE-TA-SEAP was used to measure retinoid levels in the presence of the full length and spliced CYP26B1 in COS-1 cells. SEAP: luciferase ratio in COS-1 cells transfected with either of the two different <i>CYP26B1</i> variants, both variants simultaneously, or empty vector after 24 hours treatment with either atRA or DMSO (control). (C1) Cellular concentration of exogenously added [³H] atRA in COS-1 and (C2) THP-1 cells transfected with either of the two different <i>CYP26B1</i> variants or empty vector. (D4) COS-1 cells transfected with different concentrations of the <i>CYP26B1</i> variants separately or in combination. The values are expressed as mean ± S.D., <i>n = 4</i>. Statistical significance between <i>CYP26B1</i> variants was analysed by Student’s t test and ANOVA, <i>*P<0.05,**P<0.01, ***P<0.001</i> (spliced variant vs. CYP26B1 full length).</p