Sub-Andean Project: Geological maps to promote investment opportunities in remote areas of the Peruvian Subandean

Since 2019 the Geological, Mining and Metallurgical Institute - INGEMMET has been developing the “Sub-Andean Project”. This project aims to integrate geological surface information acquired by hydrocarbon companies since the last decade in their exploration activities (PERUPETRO - INGEMMET Technical Information Exchange Agreement) with studies of Geological National Chart in this part of the territory to provide timely and quality information with a high geological value of the different areas of the Sub-Andean. From 2019 to 2021, “Sub-Andean Project” will update 155 quadrants at a scale of 1: 50,000 and annual reports of the geological update. In 2019, 45 quadrants located in the high jungle of Madre de Dios, Ucayali and Ene / Pachitea were update. In 2020 are being updated 104 quadrants of the Huallaga and Santiago basins and for 2021, 06 quadrants and 05 geological maps at 1: 250,000 scale will programmed. As an important background to this project in 2015 were updated 17 sheets at scale 1: 50,000 located in Madre de Dios basin and in 2016 were updated 13 sheets belonging to Ucayali Sur basin. As part of the project carried out field campaigns to validate and improve the quality of the integrated geological information, geological maps are prepared, geological data positioned, the stratigraphy is standardized and the main geological structures exposed in the called folded belts. The processing of all information collected is through an organized and standardized database processed in a GIS project in Geodatabase format

Uso de viruta de madera y lirio acuático (eichhornia crassipes) como agentes estructurantes en tratamientos aerobios de residuos hortícolas.

En procesos aerobios para tratar residuos orgánicos con alto contenido de humedad y bajo contenido de lignina y celulosa, deben emplearse agentes estructurantes para favorecer la aireación y por lo tanto el buen desarrollo del bioproceso. En este trabajo se utilizó una mezcla de viruta de madera y lirio acuático seco (Eichhornia crassipes) como agente estructurante en diferentes porcentajes (5, 10, 15 y 20 %). Cada tratamiento fue hecho por triplicado y estuvo compuesto de una mezcla que contenía los seis bioresiduos generados en mayor cantidad en la Central de Abasto de la Ciudad de México. Los experimentos se llevaron a cabo en celdas de material acrílico donde se colocó una mezcla de 1200 g de residuos y material estructurante. Durante el proceso, los parámetros medidos fueron el pH, la temperatura, la densidad, el contenido de humedad, la generación de lixiviados y la reducción de masa. Los resultados mostraron que el elevado contenido de humedad de la mezcla puede ser regulado con materiales estructurantes secos, ya que estos materiales absorben parte del lixiviado durante las primeras semanas del proceso y mejoran la textura de las pilas evitando con esto que la degradación se lleve a cabo en condiciones de anaerobiosis. Tomando como base la generación de lixiviados y la reducción de masa, los mejores resultados se obtuvieron usando un 15 % de agente estructurante, el cual estaba compuesto de una mezcla de 6:1 viruta de madera y lirio acuático.In aerobic treatments for solid waste with high humidity content and low lignine and cellulose, bulking agents must be applied in order to improve the aeration and the performance of the process. In the present work, a mixture of wood shaving and dry water lily (Eichhornia crassipes) was tested as bulking agent at different percentages (5, 10, 15 and 20 %). Each assay was prepared by triplicate and was composed by a mixture of the six most important horticultural waste from a big market (Central de Abasto de la Ciudad de Mexico). The assays were run in acrylic cells where 1200 g of organic waste and bulking agent were mixed. During the process, pH, temperature, density, humidity content, leachate generation and mass reduction were measured. Results showed that the high rate of humidity of this mixture could be regulated by adding dry materials. These agents absorb some leachate during the first weeks of the process and the texture in the windrow was improved avoiding the anaerobic biodegradation of this kind of waste. Evaluating the leachates generation and the mass reduction, the best results have been obtained using 15 % of bulking agent, which it was composed by 6:1 wood shavings and dry water lily.Los autores agradecen al Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) y al Instituto Politécnico Nacional (IPN) por el financiamiento de este proyecto y a la COFAA-IPN por el apoyo para la divulgación de los resultados de este trabajo

La infección del tracto urinario como causa principal de ingreso en pacientes cistectomizados

Introducción y objetivos La cistectomía radical con derivación urinaria asociada a linfadenectomía pélvica ampliada continúa siendo el tratamiento de elección en el cáncer vesical musculoinvasivo. Un 64% de los pacientes presentan complicaciones postoperatorias, siendo la infección urinaria responsable en un 20-40% de los casos. El objetivo del presente proyecto es valorar la tasa de infección urinaria como causa de reingreso tras cistectomía, e identificar factores protectores y predisponentes de infección urinaria en nuestro medio. Por último, conocer los resultados obtenidos al aplicar el protocolo de profilaxis antibiótica tras la retirada de los catéteres ureterales. Material y métodos Estudio descriptivo retrospectivo de pacientes cistectomizados en el Servicio de Urología del Hospital Clínico Universitario desde enero de 2012 hasta diciembre de 2018. Desde octubre de 2017, de forma estandarizada, a todo paciente se le aplica un protocolo de prevención de infección del tracto urinario (ITU) tras la retirada de catéteres. Resultados La ITU es responsable del 54, 7% de los reingresos, siendo un 55, 1% de estos por causa de una ITU tras la retirada de los catéteres ureterales. El 9, 5% de los pacientes con profilaxis presenta ITU tras la retirada, frente a un 10, 6% en el grupo de pacientes sin profilaxis. El paciente que reingresa por ITU tras la retirada tiene un tiempo de catéteres medio de 24, 3 ± 7, 2 días, frente a los 24, 5 ± 7, 4 días en el grupo sin ITU (p = 0, 847). Conclusiones El tipo de derivación urinaria empleada no guarda relación con la tasa de infección urinaria. El modelo de regresión no identifica la profilaxis antibiótica, ni tampoco el tiempo de catéteres, como factores independientes de ITU tras la retirada de los catéteres. Introduction and objectives: Radical cystectomy with urinary diversion associated with extended pelvic lymphadenectomy continues to be the treatment of choice in muscle invasive bladder cancer. Sixty-four percent of patients submitted to this procedure present postoperative complications, with urinary infection being responsible in 20-40% of cases. The aim of this project is to assess the rate of urinary infection as a cause of re-admission after cystectomy, and to identify protective and predisposing factors for urinary infection in our environment. Finally, we will evaluate the outcomes after the establishment of a prophylactic antibiotic protocol after removal of ureteral catheters. Material and methods: Retrospective descriptive study of cystectomized patients in the Urology Service of the Hospital Clínico Universitario of Zaragoza, from January 2012 to December 2018. A urinary tract infection (UTI) prevention protocol after catheter removal is established for all patients since October 2017. Results: UTI is responsible for 54.7% of readmissions, with 55.1% of these being due to UTI after removal of ureteral catheters. Of the patients who received with prophylaxis, 9.5% presented UTIs after withdrawal, compared to 10.6% in the group of patients without prophylaxis. The patient who is re-admitted for UTI after withdrawal has a mean catheter time of 24.3 ± 7.2 days, compared to 24.5 ± 7.4 days for patients in the group without UTI (P =.847). Conclusions: The type of urinary diversion performed is not related to the rate of urinary infection. The regression model does not identify antibiotic prophylaxis, nor catheter time, as independent factors of UTI after catheter removal

4to. Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad. Memoria académica

Este volumen acoge la memoria académica de la Cuarta edición del Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad, CITIS 2017, desarrollado entre el 29 de noviembre y el 1 de diciembre de 2017 y organizado por la Universidad Politécnica Salesiana (UPS) en su sede de Guayaquil. El Congreso ofreció un espacio para la presentación, difusión e intercambio de importantes investigaciones nacionales e internacionales ante la comunidad universitaria que se dio cita en el encuentro. El uso de herramientas tecnológicas para la gestión de los trabajos de investigación como la plataforma Open Conference Systems y la web de presentación del Congreso http://citis.blog.ups.edu.ec/, hicieron de CITIS 2017 un verdadero referente entre los congresos que se desarrollaron en el país. La preocupación de nuestra Universidad, de presentar espacios que ayuden a generar nuevos y mejores cambios en la dimensión humana y social de nuestro entorno, hace que se persiga en cada edición del evento la presentación de trabajos con calidad creciente en cuanto a su producción científica. Quienes estuvimos al frente de la organización, dejamos plasmado en estas memorias académicas el intenso y prolífico trabajo de los días de realización del Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad al alcance de todos y todas

XVI International Congress of Control Electronics and Telecommunications: "Techno-scientific considerations for a post-pandemic world intensive in knowledge, innovation and sustainable local development"

Este título, sugestivo por los impactos durante la situación de la Covid 19 en el mundo, y que en Colombia lastimosamente han sido muy críticos, permiten asumir la obligada superación de tensiones sociales, políticas, y económicas; pero sobre todo científicas y tecnológicas. Inicialmente, esto supone la existencia de una capacidad de la sociedad colombiana por recuperar su estado inicial después de que haya cesado la perturbación a la que fue sometida por la catastrófica pandemia, y superar ese anterior estado de cosas ya que se encontraban -y aún se encuentran- muchos problemas locales mal resueltos, medianamente resueltos, y muchos sin resolver: es decir, habrá que rediseñar y fortalecer una probada resiliencia social existente - producto del prolongado conflicto social colombiano superado parcialmente por un proceso de paz exitoso - desde la tecnociencia local; como lo indicaba Markus Brunnermeier - economista alemán y catedrático de economía de la Universidad de Princeton- en su libro The Resilient Society…La cuestión no es preveerlo todo sino poder reaccionar…aprender a recuperarse rápido.This title, suggestive of the impacts during the Covid 19 situation in the world, and which have unfortunately been very critical in Colombia, allows us to assume the obligatory overcoming of social, political, and economic tensions; but above all scientific and technological. Initially, this supposes the existence of a capacity of Colombian society to recover its initial state after the disturbance to which it was subjected by the catastrophic pandemic has ceased, and to overcome that previous state of affairs since it was found -and still is find - many local problems poorly resolved, moderately resolved, and many unresolved: that is, an existing social resilience test will have to be redesigned and strengthened - product of the prolonged Colombian social conflict partially overcome by a successful peace process - from local technoscience; As Markus Brunnermeier - German economist and professor of economics at Princeton University - indicates in his book The Resilient Society...The question is not to foresee everything but to be able to react...learn to recover quickly.Bogot

La renovación de la palabra en el bicentenario de la Argentina : los colores de la mirada lingüística

El libro reúne trabajos en los que se exponen resultados de investigaciones presentadas por investigadores de Argentina, Chile, Brasil, España, Italia y Alemania en el XII Congreso de la Sociedad Argentina de Lingüística (SAL), Bicentenario: la renovación de la palabra, realizado en Mendoza, Argentina, entre el 6 y el 9 de abril de 2010. Las temáticas abordadas en los 167 capítulos muestran las grandes líneas de investigación que se desarrollan fundamentalmente en nuestro país, pero también en los otros países mencionados arriba, y señalan además las áreas que recién se inician, con poca tradición en nuestro país y que deberían fomentarse. Los trabajos aquí publicados se enmarcan dentro de las siguientes disciplinas y/o campos de investigación: Fonología, Sintaxis, Semántica y Pragmática, Lingüística Cognitiva, Análisis del Discurso, Psicolingüística, Adquisición de la Lengua, Sociolingüística y Dialectología, Didáctica de la lengua, Lingüística Aplicada, Lingüística Computacional, Historia de la Lengua y la Lingüística, Lenguas Aborígenes, Filosofía del Lenguaje, Lexicología y Terminología

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.

Maíz y millo en colombia situación actual y perspectivas futuras

El desequilibrio entre la producción y el consumo, y la escasa eficiencia en la comercialización de gran parte de los productos agrícolas, constituyen un serio problema a nivel nacional. Entre los varios esfuerzos oficiales para resolver este problema deben ser mencionados los convenios entre los Gobiernos de Colombia y los Estados Unidos, bajo la Ley Pública 480 de este último país y el Programa "Alimentos para la Paz". Estos convenios, han permitido subsanar, en parte, los déficits de ciertos productos, entre los cuales se pueden mencionar el maíz y el millo

BCG-Based Vaccines Elicit Antigen-Specific Adaptive and Trained Immunity against SARS-CoV-2 and <i>Andes orthohantavirus</i>

Background:Mycobacterium bovis Bacillus Calmette-Guérin (BCG) is a live attenuated vaccine mainly administered to newborns and used for over 100 years to prevent the disease caused by Mycobacterium tuberculosis (M. tb). This vaccine can induce immune response polarization towards a Th1 profile, which is desired for counteracting M. tb, other mycobacteria, and unrelated intracellular pathogens. The vaccine BCG has been used as a vector to express recombinant proteins and has been shown to protect against several diseases, particularly respiratory viruses. Methods: BCG was used to develop recombinant vaccines expressing either the Nucleoprotein from SARS-CoV-2 or Andes orthohantavirus. Mice were immunized with these vaccines with the aim of evaluating the safety and immunogenicity parameters. Results: Immunization with two doses of 1 × 108 CFU or one dose of 1 × 105 CFU of these BCGs was safe in mice. A statistically significant cellular immune response was induced by both formulations, characterized as the activation of CD4+ and CD8+ T cells. Stimulation with unrelated antigens resulted in increased expression of activation markers by T cells and secretion of IL-2 and IFN-γ, while increased secretion of IL-6 was found for both recombinant vaccines; all of these parameters related to a trained immunity profile. The humoral immune response elicited by both vaccines was modest, but further exposure to antigens could increase this response. Conclusions: The BCG vaccine is a promising platform for developing vaccines against different pathogens, inducing a marked antigen-specific immune response

HLA-DRB1*14 is a protective allele for multiple sclerosis in an admixed Colombian population

Objective: The aim of this study was to determine ancestry informative markers, mitochondrial DNA haplogroups, and the association between HLA-DRB1 alleles and multiple sclerosis (MS) in a group of patients from Bogotá, Colombia. Methods: In this case-control study, genomic DNA was isolated and purified from blood samples. HLA-DRB1 allele genotyping was done using PCR. Mitochondrial hypervariable region 1 was amplified and haplogroups were determined using HaploGrep software. Genomic ancestry was estimated by genotyping a panel of ancestry informative markers. To test the association of HLA polymorphisms and MS, we ran separate multivariate logistic regression models. Bonferroni correction was used to account for multiple regression tests. Results: A total of 100 patients with MS (mean age 40.4 ± 12 years; 70% females) and 200 healthy controls (mean age 37.6 ± 11 years; 83.5% females) were included in the analysis. Ancestry proportions and haplogroup frequencies did not differ between patients and controls. HLA-DRB1*15 was present in 31% of cases and 13.5% of controls, whereas HLA-DRB1*14 was present in 5% of cases and 15.5% of controls. In the multivariate model, HLA-DRB1*15 was significantly associated with MS (odds ratio [OR] = 3.05, p < 0.001), whereas HLA-DRB1*14 was confirmed as a protective factor in our population (OR = 0.16, p = 0.001). Conclusions: This study provides evidence indicating that HLA-DRB1*15 allele confers susceptibility to MS and HLA-DRB1*14 allele exerts resistance to MS in a highly admixed population. This latter finding could partially explain the low prevalence of MS in Bogotá, Colombia