Possibilities for the analysis of fruit and vegetable consumption based on a transtheoretical dynamic COM-B model

The objective of the transtheoretical dynamic COM-B (Capability, Opportunity, Motivation-Behavior) model is to understand why people take risks when it comes to their health and why they do not follow the instructions to protect their health. The model has been developed as the central part of a larger behavioral system called the Behavior Change Wheel (BCW), the goal of which is to assist the designers of a given intervention with factual data during the process leading from the behavioral analysis of the problem to the planning of the intervention. The COM-B model has been successfully applied in many cases. When increasing the consumption of fruits and vegetables, an essential condition for behavior change is that people have the ability, opportunity and motivation to change. The behavior was measured by the annual per capita spending on vegetables, potatoes and fruits, based on HKF (Household Budget Surveys), the latter being published in the STADAT issued by the Hungarian Central Statistical Office. It was assumed that the capability can be approximated by the expenditure on “Higher education“, the opportunity by the expenditure on “Gardens, plants and flowers, and motivation by the expenditure on “Sport, camping goods “, “Indoor sports equipment” and “Sports equipment, camping equipment “. A correlation was demonstrated between the expenditure on fruits, vegetables and potatoes and the expenditure on flowers, gardening and sports, however, there was no correlation in the case of money spent on higher education

Kukorica fajták preferenciatérképezése szoftveres támogatással = Preference mapping for sweet corn varieties by software support

Kutatásunk során 8 - kereskedelmi forgalomban kapható - fagyasztott, morzsolt csemegekukorica minta preferencia térképét készítetük el az XLStat Sensory moduljának alkalmazásával. A mintákat azonos mintaelőkészítést követően prezentáltuk a bírálóknak. A szakértői bírálat során profilanalízis módszerrel készítettük el a tulajdonságlistát, mely 16 tulajdonságot tartalmazott. A fogyasztói bírálatok során a megjelenés, illat, állomány és íz paraméterek alapján pontozták a laikus fogyasztók a 8 mintát. Az eredmények értékelése során első körben a szakértői adatok PCA-ját végeztük el, majd ezután kialakítottunk három fogyasztói klasztert. Ezen eredményeket felhasználva készítettük el a szoftver segítségével a 8 termék preferencia térképét. A térképeket contour plotokban ábrázoltuk a fogyasztói szempontok alapján. Az így elkészült négy ábra mellé a szoftver előállította az egyes klaszterek preferenciasorrendjét tartalmazó táblázatot is. Ezek alapján megállapítottuk, hogy a három klaszter közül kettő ugyanazt a terméket kedvelte leginkább. A harmadik klaszter ezzel szemben viszont más terméket részesített előnyben. A további elemzés során kiderült, hogy az első két klaszter tagjai inkább az édesebb termékeket kedvelik, míg a harmadik klaszter tagjai a kevésbé édes termékeket. A preferencia pontosabb meghatározásához célszerű lehetne az egyes terméktípusokra kidolgozott súlyozott mutatószám megalkotása, melyben az egyes tulajdonságok súlyozva szerepelnének. Az eredmények értékelése során célszerű lenne további kutatásokban a nagymintás, reprezentatív mintavétel elvégzése, hogy kiterjeszthető legyen a kutatás érvényessége. Megállapítható, hogy az XLStat-Sensory célzottan segíti az érzékszervi minősítési adatok feldolgozását, kiértékelését és bemutatását Excel környezetben. A statisztikai szoftverekben általánosan alkalmazott matematikai módszerek (Faktoranalízis, Diszkriminancia Analízis, Főkomponens Analízis stb.) mellett időtakarékos, egyedi módszerek (PREFMAP, Internal Preference mapping, Generalized Procrustes Analysis, Penaltya és DOE for Sensory Data Analysis) is megtalálhatóak a csomagban, így segítve az érzékszervi kutatók munkáját a kísérlettervezéstől az adatok prezentálásáig. Az XLStat-Sensory egyik erénye más érzékszervi szoftverekhez képest a szemléletes contour plot, illetve preferenciasorrendet bemutató táblázat, amely iránymutatást ad a nemesítők és/vagy az élelmiszeripari termékfejlesztők számára. In this study the preference maps of 8 commercial frozen sweet corn varieties was created by the Sensory module of the XLSTAT software. The samples were presented to the sensory panelist’s using the same sample preparation process. The expert panel created the list of the attributes - which consisted of 17 elements - according to the rules of the profile analysis method. The 8 samples were evaluated according to the appearance, general odour, texture and general taste attributes on hedonic scales by consumers. As the first step of the data analysis a PCA was conducted on the data of the expert panel and after that three clusters of consumers were created. Using these results the software created the preference maps of the eight sweet corn varieties. The results of the preference maps were then presented in so called contour plots based on the attributes evaluated by the consumers. Furthermore the software created the preference sequence of the clusters of the consumers in a table. Based on these results we concluded that two of the three consumer clusters preferred the same sample. On the other hand the third consumer group preferred other samples. Deeper analysis showed that the first two clusters preferred more the sweet varieties but the members of the third cluster preferred the less sweet samples. In order to create a more precise preference map it would be valuable to create a weighted coefficient to product types. The weighting can differentiate the product attributes. In addition it would be valuable to conduct a research involving representative consumer sampling to extend the validity of the results. As a conclusion it can be determined that the use of the XLSTAT Sensory software gives a direct approach to the preprocessing, the evaluation and the presentation of the sensory data in Excel environment. It contains not just the general mathematical methods (Factor Analysis, Discriminant Analysis, Principal Component Analysis etc.) used in the widespread statistical software packages but time-saving and unique methods (PREFMAP, Internal Preference Mapping, Generalized Procrustes Analysis, Penalty Analysis and DOE for Sensory Data Analysis) can be also found in the menu bar. This gives a full approach to the sensory data from the design of experiment to the presentation of the results. The other advantage of the XLSTAT is the contour plot and the table showing the sequence of the preference of the created clusters which can give directions to the breeders and/or the product developers

A zöldség- és gyümölcsfogyasztás vizsgálatának lehetősége az elméleteken átívelő dinamikus COM-B modell alapján = Possibilities for the analysis of fruit and vegetable consumption based on a transtheoretical dynamic COM-B model

Az elméleteken átívelő és dinamikus COM-B (Capability, Opportunity, Motivation – Behaviour - Képességek, Lehetőségek, Motiváció – Viselkedés) modell célja, hogy megérthessük, miért vállalnak az emberek kockázatot, amikor az egészségükről van szó, illetve miért nem követik az előírásokat az egészségük védelme érdekében. A modellt egy viselkedésváltoztatási keréknek (BCW – Behaviour Change Wheel) nevezett nagyobb viselkedési rendszer középpontjaként fejlesztették ki, amelynek célja, hogy tényadatokkal segítse egy adott beavatkozás tervezőit a probléma viselkedési elemzésétől a beavatkozás megtervezése felé vezető folyamat során. Számos esetben alkalmazták sikeresen a COM-B modellt. A gyümölcs- és zöldségfogyasztás növelése során a viselkedés megváltoztatásának elengedetlen feltétele az, hogy az embereknek meglegyenek a képességeik, a lehetőségeik és a motivációjuk a változtatáshoz. A viselkedést zöldségre, burgonyára és gyümölcsre fordított éves egy főre jutó kiadással mértük a HKF (Háztartási Költségvetési Felvételek) alapján, ez utóbbi a Központi Statisztikai Hivatal által közzétett STADAT-ban jelent meg. Feltételeztük, hogy ezt a képességet a „Felsőfokú oktatás”-ra, a lehetőségeket a „Kertek, növények és virágok”- ra, és a motivációt a „Sport, kempingcélú javak”-ra, a „Szobai sporteszközök”-re és a „Sportszerek, kempingcikkek”-re költött kiadással szimbolizálhatjuk. Korrelációt mutattunk ki a zöldségekre, gyümölcsökre és burgonyára, illetve a virágokra, kertészkedésre és a sportra költött kiadások között, viszont nem adódott korreláció a felsőfokú oktatás esetében. The objective of the transtheoretical dynamic COM-B (Capability, Opportunity, Motivation - Behavior) model is to understand why people take risks when it comes to their health and why they do not follow the instructions to protect their health. The model has been developed as the central part of a larger behavioral system called the Behavior Change Wheel (BCW), the goal of which is to assist the designers of a given intervention with factual data during the process leading from the behavioral analysis of the problem to the planning of the intervention. The COM-B model has been successfully applied in many cases. When increasing the consumption of fruits and vegetables, an essential condition for behavior change is that people have the ability, opportunity and motivation to change. The behavior was measured by the annual per capita spending on vegetables, potatoes and fruits, based on HKF (Household Budget Surveys), the latter being published in the STADAT issued by the Hungarian Central Statistical Office. It was assumed that the ability can be approximated by the expenditure on “Higher education“, the opportunity by the expenditure on “Gardens, plants and flowers, and motivation by the expenditure on “Sport, camping goods “, “Indoor sports equipment” and “Sports equipment, camping equipment “. A correlation was demonstrated between the expenditure on fruits, vegetables and potatoes and the expenditure on flowers, gardening and sports, however, there was no correlation in the case of money spent on higher education

A zöldség- és gyümölcsfogyasztás vizsgálatának lehetősége az elméleteken átívelő dinamikus COM-B modell alapján

Az elméleteken átívelő és dinamikus COM-B (Capability, Opportunity, Motivation – Behaviour - Képességek, Lehetőségek, Motiváció – Viselkedés) modell célja, hogy megérthessük, miért vállalnak az emberek kockázatot, amikor az egészségükről van szó, illetve miért nem követik az előírásokat az egészségük védelme érdekében. A modellt egy viselkedésváltoztatási keréknek (BCW – Behaviour Change Wheel) nevezett nagyobb viselkedési rendszer középpontjaként fejlesztették ki, amelynek célja, hogy tényadatokkal segítse egy adott beavatkozás tervezőit a probléma viselkedési elemzésétől a beavatkozás megtervezése felé vezető folyamat során. Számos esetben alkalmazták sikeresen a COM-B modellt. A gyümölcs- és zöldségfogyasztás növelése során a viselkedés megváltoztatásának elengedetlen feltétele az, hogy az embereknek meglegyenek a képességeik, a lehetőségeik és a motivációjuk a változtatáshoz. A viselkedést zöldségre, burgonyára és gyümölcsre fordított éves egy főre jutó kiadással mértük a HKF (Háztartási Költségvetési Felvételek) alapján, ez utóbbi a Központi Statisztikai Hivatal által közzétett STADAT-ban jelent meg. Feltételeztük, hogy ezt a képességeket a „Felsőfokú oktatás”-ra, a lehetőségeket a „Kertek, növények és virágok”-ra, és a motivációkat a „Sport, kempingcélú javak”-ra, a „Szobai sporteszközök”-re és a „Sportszerek, kempingcikkek”-re költött kiadással szimbolizálhatjuk. Korrelációt mutattunk ki a zöldségekre, gyümölcsökre és burgonyára, illetve a virágokra, kertészkedésre és a sportra költött kiadások között, viszont nem adódott korreláció a felsőfokú oktatás esetében

Translocation of PEGylated quantum dots across rat alveolar epithelial cell monolayers

Farnoosh Fazlollahi1,8, Arnold Sipos1,2, Yong Ho Kim1,2, Sarah F Hamm-Alvarez6, Zea Borok1–3, Kwang-Jin Kim1,2,5–7, Edward D Crandall1,2,4,8 1Will Rogers Institute Pulmonary Research Center, 2Department of Medicine, 3Department of Biochemistry and Molecular Biology, 4Department of Pathology, 5Department of Physiology and Biophysics, 6Department of Pharmacology and Pharmaceutical Sciences, 7Department of Biomedical Engineering, 8Mork Family Department of Chemical Engineering and Materials Science, University of Southern California, Los Angeles, CA, USA Background: In this study, primary rat alveolar epithelial cell monolayers (RAECM) were used to investigate transalveolar epithelial quantum dot trafficking rates and underlying transport mechanisms. Methods: Trafficking rates of quantum dots (PEGylated CdSe/ZnS, core size 5.3 nm, hydrodynamic size 25 nm) in the apical-to-basolateral direction across RAECM were determined. Changes in bioelectric properties (ie, transmonolayer resistance and equivalent active ion transport rate) of RAECM in the presence or absence of quantum dots were measured. Involvement of endocytic pathways in quantum dot trafficking across RAECM was assessed using specific inhibitors (eg, methyl-ß-cyclodextrin, chlorpromazine, and dynasore for caveolin-, clathrin-, and dynamin-mediated endocytosis, respectively). The effects of lowering tight junctional resistance on quantum dot trafficking were determined by depleting Ca2+ in apical and basolateral bathing fluids of RAECM using 2 mM EGTA. Effects of temperature on quantum dot trafficking were studied by lowering temperature from 37°C to 4°C. Results: Apical exposure of RAECM to quantum dots did not elicit changes in transmonolayer resistance or ion transport rate for up to 24 hours; quantum dot trafficking rates were not surface charge-dependent; methyl-ß-cyclodextrin, chlorpromazine, and dynasore did not decrease quantum dot trafficking rates; lowering of temperature decreased transmonolayer resistance by approximately 90% with a concomitant increase in quantum dot trafficking by about 80%; and 24 hours of treatment of RAECM with EGTA decreased transmonolayer resistance by about 95%, with increased quantum dot trafficking of up to approximately 130%. Conclusion: These data indicate that quantum dots do not injure RAECM and that quantum dot trafficking does not appear to take place via endocytic pathways involving caveolin, clathrin, or dynamin. We conclude that quantum dot translocation across RAECM takes place via both transcellular and paracellular pathways and, based on comparison with our prior studies, interactions of nanoparticles with RAECM are strongly dependent on nanoparticle composition and surface properties. Keywords: alveolar epithelial barrier, transport, paracellular pathways, endocytosi

Formation of sharp edges and planar areas of asteroids by polyhedral abrasion

While the number of asteroids with known shapes has drastically increased over the past few years, little is known on the the time-evolution of shapes and the underlying physical processes. Here we propose an averaged abrasion model based on micro-collisons, accounting for asteroids not necessarily evolving toward regular spheroids, rather (depending on the fall-back rate of ejecta) following an alternative path, thus confirming photometry-derived features, e.g. existence of large, relatively flat areas separated by edges. We show that our model is realistic, since the bulk of the collisions falls into this category.Comment: 17 pages, 3 figures, accepted by Astrophysical Journa

A topological classification of convex bodies

The shape of homogeneous, generic, smooth convex bodies as described by the Euclidean distance with nondegenerate critical points, measured from the center of mass represents a rather restricted class M_C of Morse-Smale functions on S^2. Here we show that even M_C exhibits the complexity known for general Morse-Smale functions on S^2 by exhausting all combinatorial possibilities: every 2-colored quadrangulation of the sphere is isomorphic to a suitably represented Morse-Smale complex associated with a function in M_C (and vice versa). We prove our claim by an inductive algorithm, starting from the path graph P_2 and generating convex bodies corresponding to quadrangulations with increasing number of vertices by performing each combinatorially possible vertex splitting by a convexity-preserving local manipulation of the surface. Since convex bodies carrying Morse-Smale complexes isomorphic to P_2 exist, this algorithm not only proves our claim but also generalizes the known classification scheme in [36]. Our expansion algorithm is essentially the dual procedure to the algorithm presented by Edelsbrunner et al. in [21], producing a hierarchy of increasingly coarse Morse-Smale complexes. We point out applications to pebble shapes.Comment: 25 pages, 10 figure

Elektron transzfer rendszerek élettani szerepe = The physiological role of electron transfer systems

Fagocitákban leírtuk a NADPH oxidázt szabályozó két különböző GTPáz aktiváló fehérje szabályozását és a kísérő K+ transzport baktérium ölő hatását. Agyi mitokondriumokban (mito) a légzési lánc I. komplexének szubsztrátjai membránpotenciál (Em) függően reaktív oxigénszármazékot (ROS) képeznek. Az alfa-glicerofoszfát (aGP) ROS-t képez az I. komplexen és az aGP-dehidrogenáz enzimen, utóbbit a Ca2+ aktivája. Idegvégződésekben a mito ROS képzését az Em nem befolyásolja. A mito-k elektromos szincíciumot képeznek, de a Ca2+ diffúziója korlátozott. Alacsony O2.- szint a Ca2+ -mobilizáló agonista Ca2+ jel képző hatását glomerulóza sejtben gátolja. A ROS támadáspontja a belső raktárból történő Ca2+ felszabadulás. UV hatására a mito Ca2+ felvétele is csökkent. Angiotenzin II -vel ingerelt H295R sejtben a mito Ca2+ jel képzés sebessége a mito és az endoplazmás retikulum (ER) közelségével korrelál. A p38 MAPK és az újtípusú PKC izoformák egyidejű gátlása a Ca2+ jelnek a citoszolból a mito-ba történő áttevődését gátolja és a fenti korrelációt megszünteti. Az ER lumenében a tiol/diszulfid rendszertől elkülönülő NAD(P)+/NAD(P)H rendszer működik. Redox állapotát a glukóz-6-foszfát transzporter és az intraluminális oxidoreduktázok határozzák meg. A redukált állapot fenntartása szükséges a glukokortikoidok prereceptoriális aktiválásához, s egyes sejtekben antiapoptotikus hatású. Jellemeztük az ER szulfát transzporterét, valamint a transzlokon peptid csatorna anion permeabilitását. | We described in phagocytes the regulation of two GTPase activating proteins, terminating the activity of plasmalemmal NADPH oxidase and the role of K+ movements in bacterial killing. In brain mitochondria complex I dependent substrates show a membrane potential (Em) dependent reactive oxygen species (ROS) formation. ROS production by alpha-glycerophosphate (aGP) occured at complex I and on the aGP-dehydrogenase enzyme. The latter is activited by Ca2+. Mitochondria form an electric syntitium but the diffusion of Ca2+ is limited. In glomerulosa cells, at low [O2.-] angiotensin-induced Ca2+ signalling is attenuated, the site of ROS action is Ca2+ release from the internal stores. The rate of mitochondrial Ca2+ uptake in angiotensin-stimulated cells correlates with the vicinity of the mitochondrion and the endoplasmic reticulum (ER). Simultaneous activation of p38 MAPK and the novel isoforms of PKC attenuates the transfer of cytosolic Ca2+ signal into the mitochondria and abolishes this correlation. In the ER we observed a novel NAD(P)+/NAD(P)H system different from the thiol/disulphide system. Its reduced state is tuned by the glucose-6-phosphate transporter and the luminal oxidoreductases and is required for the prereceptorial activation of glucocorticoids. We have characterized the sulphate transport in the ER, and the contribution of the translocon peptide channel to the membrane permeation of small anions

Long-baseline neutrino oscillation physics potential of the DUNE experiment

The sensitivity of the Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE) to neutrino oscillation is determined, based on a full simulation, reconstruction, and event selection of the far detector and a full simulation and parameterized analysis of the near detector. Detailed uncertainties due to the flux prediction, neutrino interaction model, and detector effects are included. DUNE will resolve the neutrino mass ordering to a precision of 5σ, for all ΑCP values, after 2 years of running with the nominal detector design and beam configuration. It has the potential to observe charge-parity violation in the neutrino sector to a precision of 3σ (5σ) after an exposure of 5 (10) years, for 50% of all ΑCP values. It will also make precise measurements of other parameters governing long-baseline neutrino oscillation, and after an exposure of 15 years will achieve a similar sensitivity to sin22θ13 to current reactor experiments

Volume III. DUNE far detector technical coordination

open966siAcknowledgments This document was prepared by the DUNE collaboration using the resources of the Fermi National Accelerator Laboratory (Fermilab), a U.S. Department of Energy, Office of Science, HEP User Facility. Fermilab is managed by Fermi Research Alliance, LLC (FRA), acting under Contract No. DE-AC02-07CH11359. The DUNE collaboration also acknowledges the international, national, and regional funding agencies supporting the institutions who have contributed to completing this Technical Design Report.The preponderance of matter over antimatter in the early universe, the dynamics of the supernovae that produced the heavy elements necessary for life, and whether protons eventually decay-these mysteries at the forefront of particle physics and astrophysics are key to understanding the early evolution of our universe, its current state, and its eventual fate. The Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE) is an international world-class experiment dedicated to addressing these questions as it searches for leptonic charge-parity symmetry violation, stands ready to capture supernova neutrino bursts, and seeks to observe nucleon decay as a signature of a grand unified theory underlying the standard model. The DUNE far detector technical design report (TDR) describes the DUNE physics program and the technical designs of the single- A nd dual-phase DUNE liquid argon TPC far detector modules. Volume III of this TDR describes how the activities required to design, construct, fabricate, install, and commission the DUNE far detector modules are organized and managed. This volume details the organizational structures that will carry out and/or oversee the planned far detector activities safely, successfully, on time, and on budget. It presents overviews of the facilities, supporting infrastructure, and detectors for context, and it outlines the project-related functions and methodologies used by the DUNE technical coordination organization, focusing on the areas of integration engineering, technical reviews, quality assurance and control, and safety oversight. Because of its more advanced stage of development, functional examples presented in this volume focus primarily on the single-phase (SP) detector module.openAbi B.; Acciarri R.; Acero M.A.; Adamov G.; Adams D.; Adinolfi M.; Ahmad Z.; Ahmed J.; Alion T.; Monsalve S.A.; Alt C.; Anderson J.; Andreopoulos C.; Andrews M.; Andrianala F.; Andringa S.; Ankowski A.; Antonova M.; Antusch S.; Aranda-Fernandez A.; Ariga A.; Arnold L.O.; Arroyave M.A.; Asaadi J.; Aurisano A.; Aushev V.; Autiero D.; Azfar F.; Back H.; Back J.J.; Backhouse C.; Baesso P.; Bagby L.; Bajou R.; Balasubramanian S.; Baldi P.; Bambah B.; Barao F.; Barenboim G.; Barker G.; Barkhouse W.; Barnes C.; Barr G.; Monarca J.B.; Barros N.; Barrow J.L.; Bashyal A.; Basque V.; Bay F.; Alba J.B.; Beacom J.F.; Bechetoille E.; Behera B.; Bellantoni L.; Bellettini G.; Bellini V.; Beltramello O.; Belver D.; Benekos N.; Neves F.B.; Berger J.; Berkman S.; Bernardini P.; Berner R.M.; Berns H.; Bertolucci S.; Betancourt M.; Bezawada Y.; Bhattacharjee M.; Bhuyan B.; Biagi S.; Bian J.; Biassoni M.; Biery K.; Bilki B.; Bishai M.; Bitadze A.; Blake A.; Siffert B.B.; Blaszczyk F.; Blazey G.; Blucher E.; Boissevain J.; Bolognesi S.; Bolton T.; Bonesini M.; Bongrand M.; Bonini F.; Booth A.; Booth C.; Bordoni S.; Borkum A.; Boschi T.; Bostan N.; Bour P.; Boyd S.; Boyden D.; Bracinik J.; Braga D.; Brailsford D.; Brandt A.; Bremer J.; Brew C.; Brianne E.; Brice S.J.; Brizzolari C.; Bromberg C.; Brooijmans G.; Brooke J.; Bross A.; Brunetti G.; Buchanan N.; Budd H.; Caiulo D.; Calafiura P.; Calcutt J.; Calin M.; Calvez S.; Calvo E.; Camilleri L.; Caminata A.; Campanelli M.; Caratelli D.; Carini G.; Carlus B.; Carniti P.; Terrazas I.C.; Carranza H.; Castillo A.; Castromonte C.; Cattadori C.; Cavalier F.; Cavanna F.; Centro S.; Cerati G.; Cervelli A.; Villanueva A.C.; Chalifour M.; Chang C.; Chardonnet E.; Chatterjee A.; Chattopadhyay S.; Chaves J.; Chen H.; Chen M.; Chen Y.; Cherdack D.; Chi C.; Childress S.; Chiriacescu A.; Cho K.; Choubey S.; Christensen A.; Christian D.; Christodoulou G.; Church E.; Clarke P.; Coan T.E.; Cocco A.G.; Coelho J.; Conley E.; Conrad J.; Convery M.; Corwin L.; Cotte P.; Cremaldi L.; Cremonesi L.; Crespo-Anadon J.I.; Cristaldo E.; Cross R.; Cuesta C.; Cui Y.; Cussans D.; Dabrowski M.; Motta H.D.; Peres L.D.S.; David Q.; Davies G.S.; Davini S.; Dawson J.; De K.; Almeida R.M.D.; Debbins P.; Bonis I.D.; Decowski M.; Gouvea A.D.; Holanda P.C.D.; Astiz I.L.D.I.; Deisting A.; Jong P.D.; Delbart A.; Delepine D.; Delgado M.; Dell'acqua A.; Lurgio P.D.; Neto J.R.D.M.; Demuth D.M.; Dennis S.; Densham C.; Deptuch G.; Roeck A.D.; Romeri V.D.; Vries J.D.; Dharmapalan R.; Dias M.; Diaz F.; Diaz J.; Domizio S.D.; Giulio L.D.; Ding P.; Noto L.D.; Distefano C.; Diurba R.; Diwan M.; Djurcic Z.; Dokania N.; Dolinski M.; Domine L.; Douglas D.; Drielsma F.; Duchesneau D.; Duffy K.; Dunne P.; Durkin T.; Duyang H.; Dvornikov O.; Dwyer D.; Dyshkant A.; Eads M.; Edmunds D.; Eisch J.; Emery S.; Ereditato A.; Escobar C.; Sanchez L.E.; Evans J.J.; Ewart E.; Ezeribe A.C.; Fahey K.; Falcone A.; Farnese C.; Farzan Y.; Felix J.; Fernandez-Martinez E.; Menendez P.F.; Ferraro F.; Fields L.; Filkins A.; Filthaut F.; Fitzpatrick R.S.; Flanagan W.; Fleming B.; Flight R.; Fowler J.; Fox W.; Franc J.; Francis K.; Franco D.; Freeman J.; Freestone J.; Fried J.; Friedland A.; Fuess S.; Furic I.; Furmanski A.P.; Gago A.; Gallagher H.; Gallego-Ros A.; Gallice N.; Galymov V.; Gamberini E.; Gamble T.; Gandhi R.; Gandrajula R.; Gao S.; Garcia-Gamez D.; Garcia-Peris M.A.; Gardiner S.; Gastler D.; Ge G.; Gelli B.; Gendotti A.; Gent S.; Ghorbani-Moghaddam Z.; Gibin D.; Gil-Botella I.; Girerd C.; Giri A.; Gnani D.; Gogota O.; Gold M.; Gollapinni S.; Gollwitzer K.; Gomes R.A.; Bermeo L.G.; Fajardo L.S.G.; Gonnella F.; Gonzalez-Cuevas J.; Goodman M.C.; Goodwin O.; Goswami S.; Gotti C.; Goudzovski E.; Grace C.; Graham M.; Gramellini E.; Gran R.; Granados E.; Grant A.; Grant C.; Gratieri D.; Green P.; Green S.; Greenler L.; Greenwood M.; Greer J.; Griffith C.; Groh M.; Grudzinski J.; Grzelak K.; Gu W.; Guarino V.; Guenette R.; Guglielmi A.; Guo B.; Guthikonda K.; Gutierrez R.; Guzowski P.; Guzzo M.M.; Gwon S.; Habig A.; Hackenburg A.; Hadavand H.; Haenni R.; Hahn A.; Haigh J.; Haiston J.; Hamernik T.; Hamilton P.; Han J.; Harder K.; Harris D.A.; Hartnell J.; Hasegawa T.; Hatcher R.; Hazen E.; Heavey A.; Heeger K.M.; Hennessy K.; Henry S.; Morquecho M.H.; Herner K.; Hertel L.; Hesam A.S.; Hewes J.; Pichardo A.H.; Hill T.; Hillier S.J.; Himmel A.; Hoff J.; Hohl C.; Holin A.; Hoppe E.; Horton-Smith G.A.; Hostert M.; Hourlier A.; Howard B.; Howell R.; Huang J.; Huang J.; Hugon J.; Iles G.; Iliescu A.M.; Illingworth R.; Ioannisian A.; Itay R.; Izmaylov A.; James E.; Jargowsky B.; Jediny F.; Jesus-Valls C.; Ji X.; Jiang L.; Jimenez S.; Jipa A.; Joglekar A.; Johnson C.; Johnson R.; Jones B.; Jones S.; Jung C.; Junk T.; Jwa Y.; Kabirnezhad M.; Kaboth A.; Kadenko I.; Kamiya F.; Karagiorgi G.; Karcher A.; Karolak M.; Karyotakis Y.; Kasai S.; Kasetti S.P.; Kashur L.; Kazaryan N.; Kearns E.; Keener P.; Kelly K.J.; Kemp E.; Ketchum W.; Kettell S.; Khabibullin M.; Khotjantsev A.; Khvedelidze A.; Kim D.; King B.; Kirby B.; Kirby M.; Klein J.; Koehler K.; Koerner L.W.; Kohn S.; Koller P.P.; Kordosky M.; Kosc T.; Kose U.; Kostelecky V.; Kothekar K.; Krennrich F.; Kreslo I.; Kudenko Y.; Kudryavtsev V.; Kulagin S.; Kumar J.; Kumar R.; Kuruppu C.; Kus V.; Kutter T.; Lambert A.; Lande K.; Lane C.E.; Lang K.; Langford T.; Lasorak P.; Last D.; Lastoria C.; Laundrie A.; Lawrence A.; Lazanu I.; Lazur R.; Le T.; Learned J.; Lebrun P.; Miotto G.L.; Lehnert R.; De Oliveira M.L.; Leitner M.; Leyton M.; Li L.; Li S.; Li S.; Li T.; Li Y.; Liao H.; Lin C.; Lin S.; Lister A.; Littlejohn B.R.; Liu J.; Lockwitz S.; Loew T.; Lokajicek M.; Lomidze I.; Long K.; Loo K.; Lorca D.; Lord T.; Losecco J.; Louis W.C.; Luk K.; Luo X.; Lurkin N.; Lux T.; Luzio V.P.; MacFarland D.; MacHado A.; MacHado P.; MacIas C.; MacIer J.; Maddalena A.; Madigan P.; Magill S.; Mahn K.; Maio A.; Maloney J.A.; Mandrioli G.; Maneira J.C.; Manenti L.; Manly S.; Mann A.; Manolopoulos K.; Plata M.M.; Marchionni A.; Marciano W.; Marfatia D.; Mariani C.; Maricic J.; Marinho F.; Marino A.D.; Marshak M.; Marshall C.; Marshall J.; Marteau J.; Martin-Albo J.; Martinez N.; Caicedo D.A.M.; Martynenko S.; Mason K.; Mastbaum A.; Masud M.; Matsuno S.; Matthews J.; Mauger C.; Mauri N.; Mavrokoridis K.; Mazza R.; Mazzacane A.; Mazzucato E.; McCluskey E.; McConkey N.; McFarland K.S.; McGrew C.; McNab A.; Mefodiev A.; Mehta P.; Melas P.; Mellinato M.; Mena O.; Menary S.; Mendez H.; Menegolli A.; Meng G.; Messier M.; Metcalf W.; Mewes M.; Meyer H.; Miao T.; Michna G.; Miedema T.; Migenda J.; Milincic R.; Miller W.; Mills J.; Milne C.; Mineev O.; Miranda O.G.; Miryala S.; Mishra C.; Mishra S.; Mislivec A.; Mladenov D.; Mocioiu I.; Moffat K.; Moggi N.; Mohanta R.; Mohayai T.A.; Mokhov N.; Molina J.A.; Bueno L.M.; Montanari A.; Montanari C.; Montanari D.; Zetina L.M.M.; Moon J.; Mooney M.; Moor A.; Moreno D.; Morgan B.; Morris C.; Mossey C.; Motuk E.; Moura C.A.; Mousseau J.; Mu W.; Mualem L.; Mueller J.; Muether M.; Mufson S.; Muheim F.; Muir A.; Mulhearn M.; Muramatsu H.; Murphy S.; Musser J.; Nachtman J.; Nagu S.; Nalbandyan M.; Nandakumar R.; Naples D.; Narita S.; Navas-Nicolas D.; Nayak N.; Nebot-Guinot M.; Necib L.; Negishi K.; Nelson J.K.; Nesbit J.; Nessi M.; Newbold D.; Newcomer M.; Newhart D.; Nichol R.; Niner E.; Nishimura K.; Norman A.; Northrop R.; Novella P.; Nowak J.A.; Oberling M.; Campo A.O.D.; Olivier A.; Onel Y.; Onishchuk Y.; Ott J.; Pagani L.; Pakvasa S.; Palamara O.; Palestini S.; Paley J.M.; Pallavicini M.; Palomares C.; Pantic E.; Paolone V.; Papadimitriou V.; Papaleo R.; Papanestis A.; Paramesvaran S.; Parke S.; Parsa Z.; Parvu M.; Pascoli S.; Pasqualini L.; Pasternak J.; Pater J.; Patrick C.; Patrizii L.; Patterson R.B.; Patton S.; Patzak T.; Paudel A.; Paulos B.; Paulucci L.; Pavlovic Z.; Pawloski G.; Payne D.; Pec V.; Peeters S.J.; Penichot Y.; Pennacchio E.; Penzo A.; Peres O.L.; Perry J.; Pershey D.; Pessina G.; Petrillo G.; Petta C.; Petti R.; Piastra F.; Pickering L.; Pietropaolo F.; Pillow J.; Plunkett R.; Poling R.; Pons X.; Poonthottathil N.; Pordes S.; Potekhin M.; Potenza R.; Potukuchi B.V.; Pozimski J.; Pozzato M.; Prakash S.; Prakash T.; Prince S.; Prior G.; Pugnere D.; Qi K.; Qian X.; Raaf J.; Raboanary R.; Radeka V.; Rademacker J.; Radics B.; Rafique A.; Raguzin E.; Rai M.; Rajaoalisoa M.; Rakhno I.; Rakotondramanana H.; Rakotondravohitra L.; Ramachers Y.; Rameika R.; Delgado M.R.; Ramson B.; Rappoldi A.; Raselli G.; Ratoff P.; Ravat S.; Razafinime H.; Real J.; Rebel B.; Redondo D.; Reggiani-Guzzo M.; Rehak T.; Reichenbacher J.; Reitzner S.D.; Renshaw A.; Rescia S.; Resnati F.; Reynolds A.; Riccobene G.; Rice L.C.; Rielage K.; Rigaut Y.; Rivera D.; Rochester L.; Roda M.; Rodrigues P.; Alonso M.R.; Rondon J.R.; Roeth A.; Rogers H.; Rosauro-Alcaraz S.; Rossella M.; Rout J.; Roy S.; Rubbia A.; Rubbia C.; Russell B.; Russell J.; Ruterbories D.; Saakyan R.; Sacerdoti S.; Safford T.; Sahu N.; Sala P.; Samios N.; Sanchez M.; Sanders D.A.; Sankey D.; Santana S.; Santos-Maldonado M.; Saoulidou N.; Sapienza P.; Sarasty C.; Sarcevic I.; Savage G.; Savinov V.; Scaramelli A.; Scarff A.; Scarpelli A.; Schaffer T.; Schellman H.; Schlabach P.; Schmitz D.; Scholberg K.; Schukraft A.; Segreto E.; Sensenig J.; Seong I.; Sergi A.; Sergiampietri F.; Sgalaberna D.; Shaevitz M.; Shafaq S.; Shamma M.; Sharma H.R.; Sharma R.; Shaw T.; Shepherd-Themistocleous C.; Shin S.; Shooltz D.; Shrock R.; Simard L.; Simos N.; Sinclair J.; Sinev G.; Singh J.; Singh V.; Sipos R.; Sippach F.; Sirri G.; Sitraka A.; Siyeon K.; Smargianaki D.; Smith A.; Smith A.; Smith E.; Smith P.; Smolik J.; Smy M.; Snopok P.; Nunes M.S.; Sobel H.; Soderberg M.; Salinas C.J.S.; Soldner-Rembold S.; Solomey N.; Solovov V.; Sondheim W.E.; Sorel M.; Soto-Oton J.; Sousa A.; Soustruznik K.; Spagliardi F.; Spanu M.; Spitz J.; Spooner N.J.; Spurgeon K.; Staley R.; Stancari M.; Stanco L.; Steiner H.; Stewart J.; Stillwell B.; Stock J.; Stocker F.; Stokes T.; Strait M.; Strauss T.; Striganov S.; Stuart A.; Summers D.; Surdo A.; Susic V.; Suter L.; Sutera C.; Svoboda R.; Szczerbinska B.; Szelc A.; Talaga R.; Tanaka H.; Oregui B.T.; Tapper A.; Tariq S.; Tatar E.; Tayloe R.; Teklu A.; Tenti M.; Terao K.; Ternes C.A.; Terranova F.; Testera G.; Thea A.; Thompson J.L.; Thorn C.; Timm S.; Tonazzo A.; Torti M.; Tortola M.; Tortorici F.; Totani D.; Toups M.; Touramanis C.; Trevor J.; Trzaska W.H.; Tsai Y.T.; Tsamalaidze Z.; Tsang K.; Tsverava N.; Tufanli S.; Tull C.; Tyley E.; Tzanov M.; Uchida M.A.; Urheim J.; Usher T.; Vagins M.; Vahle P.; Valdiviesso G.; Valencia E.; Vallari Z.; Valle J.W.; Vallecorsa S.; Berg R.V.; De Water R.G.V.; Forero D.V.; Varanini F.; Vargas D.; Varner G.; Vasel J.; Vasseur G.; Vaziri K.; Ventura S.; Verdugo A.; Vergani S.; Vermeulen M.A.; Verzocchi M.; De Souza H.V.; Vignoli C.; Vilela C.; Viren B.; Vrba T.; Wachala T.; Waldron A.V.; Wallbank M.; Wang H.; Wang J.; Wang Y.; Wang Y.; Warburton K.; Warner D.; Wascko M.; Waters D.; Watson A.; Weatherly P.; Weber A.; Weber M.; Wei H.; Weinstein A.; Wenman D.; Wetstein M.; While M.R.; White A.; Whitehead L.H.; Whittington D.; Wilking M.J.; Wilkinson C.; Williams Z.; Wilson F.; Wilson R.J.; Wolcott J.; Wongjirad T.; Wood K.; Wood L.; Worcester E.; Worcester M.; Wret C.; Wu W.; Wu W.; Xiao Y.; Yang G.; Yang T.; Yershov N.; Yonehara K.; Young T.; Yu B.; Yu J.; Zalesak J.; Zambelli L.; Zamorano B.; Zani A.; Zazueta L.; Zeller G.; Zennamo J.; Zeug K.; Zhang C.; Zhao M.; Zhivun E.; Zhu G.; Zimmerman E.D.; Zito M.; Zucchelli S.; Zuklin J.; Zutshi V.; Zwaska R.Abi B.; Acciarri R.; Acero M.A.; Adamov G.; Adams D.; Adinolfi M.; Ahmad Z.; Ahmed J.; Alion T.; Monsalve S.A.; Alt C.; Anderson J.; Andreopoulos C.; Andrews M.; Andrianala F.; Andringa S.; Ankowski A.; Antonova M.; Antusch S.; Aranda-Fernandez A.; Ariga A.; Arnold L.O.; Arroyave M.A.; Asaadi J.; Aurisano A.; Aushev V.; Autiero D.; Azfar F.; Back H.; Back J.J.; Backhouse C.; Baesso P.; Bagby L.; Bajou R.; Balasubramanian S.; Baldi P.; Bambah B.; Barao F.; Barenboim G.; Barker G.; Barkhouse W.; Barnes C.; Barr G.; Monarca J.B.; Barros N.; Barrow J.L.; Bashyal A.; Basque V.; Bay F.; Alba J.B.; Beacom J.F.; Bechetoille E.; Behera B.; Bellantoni L.; Bellettini G.; Bellini V.; Beltramello O.; Belver D.; Benekos N.; Neves F.B.; Berger J.; Berkman S.; Bernardini P.; Berner R.M.; Berns H.; Bertolucci S.; Betancourt M.; Bezawada Y.; Bhattacharjee M.; Bhuyan B.; Biagi S.; Bian J.; Biassoni M.; Biery K.; Bilki B.; Bishai M.; Bitadze A.; Blake A.; Siffert B.B.; Blaszczyk F.; Blazey G.; Blucher E.; Boissevain J.; Bolognesi S.; Bolton T.; Bonesini M.; Bongrand M.; Bonini F.; Booth A.; Booth C.; Bordoni S.; Borkum A.; Boschi T.; Bostan N.; Bour P.; Boyd S.; Boyden D.; Bracinik J.; Braga D.; Brailsford D.; Brandt A.; Bremer J.; Brew C.; Brianne E.; Brice S.J.; Brizzolari C.; Bromberg C.; Brooijmans G.; Brooke J.; Bross A.; Brunetti G.; Buchanan N.; Budd H.; Caiulo D.; Calafiura P.; Calcutt J.; Calin M.; Calvez S.; Calvo E.; Camilleri L.; Caminata A.; Campanelli M.; Caratelli D.; Carini G.; Carlus B.; Carniti P.; Terrazas I.C.; Carranza H.; Castillo A.; Castromonte C.; Cattadori C.; Cavalier F.; Cavanna F.; Centro S.; Cerati G.; Cervelli A.; Villanueva A.C.; Chalifour M.; Chang C.; Chardonnet E.; Chatterjee A.; Chattopadhyay S.; Chaves J.; Chen H.; Chen M.; Chen Y.; Cherdack D.; Chi C.; Childress S.; Chiriacescu A.; Cho K.; Choubey S.; Christensen A.; Christian D.; Christodoulou G.; Church E.; Clarke P.; Coan T.E.; Cocco A.G.; Coelho J.; Conley E.; Conrad J.; Convery M.; Corwin L.; Cotte P.; Cremaldi L.; Cremonesi L.; Crespo-Anadon J.I.; Cristaldo E.; Cross R.; Cuesta C.; Cui Y.; Cussans D.; Dabrowski M.; Motta H.D.; Peres L.D.S.; David Q.; Davies G.S.; Davini S.; Dawson J.; De K.; Almeida R.M.D.; Debbins P.; Bonis I.D.; Decowski M.; Gouvea A.D.; Holanda P.C.D.; Astiz I.L.D.I.; Deisting A.; Jong P.D.; Delbart A.; Delepine D.; Delgado M.; Dell'acqua A.; Lurgio P.D.; Neto J.R.D.M.; Demuth D.M.; Dennis S.; Densham C.; Deptuch G.; Roeck A.D.; Romeri V.D.; Vries J.D.; Dharmapalan R.; Dias M.; Diaz F.; Diaz J.; Domizio S.D.; Giulio L.D.; Ding P.; Noto L.D.; Distefano C.; Diurba R.; Diwan M.; Djurcic Z.; Dokania N.; Dolinski M.; Domine L.; Douglas D.; Drielsma F.; Duchesneau D.; Duffy K.; Dunne P.; Durkin T.; Duyang H.; Dvornikov O.; Dwyer D.; Dyshkant A.; Eads M.; Edmunds D.; Eisch J.; Emery S.; Ereditato A.; Escobar C.; Sanchez L.E.; Evans J.J.; Ewart E.; Ezeribe A.C.; Fahey K.; Falcone A.; Farnese C.; Farzan Y.; Felix J.; Fernandez-Martinez E.; Menendez P.F.; Ferraro F.; Fields L.; Filkins A.; Filthaut F.; Fitzpatrick R.S.; Flanagan W.; Fleming B.; Flight R.; Fowler J.; Fox W.; Franc J.; Francis K.; Franco D.; Freeman J.; Freestone J.; Fried J.; Friedland A.; Fuess S.; Furic I.; Furmanski A.P.; Gago A.; Gallagher H.; Gallego-Ros A.; Gallice N.; Galymov V.; Gamberini E.; Gamble T.; Gandhi R.; Gandrajula R.; Gao S.; Garcia-Gamez D.; Garcia-Peris M.A.; Gardiner S.; Gastler D.; Ge G.; Gelli B.; Gendotti A.; Gent S.; Ghorbani-Moghaddam Z.; Gibin D.; Gil-Botella I.; Girerd C.; Giri A.; Gnani D.; Gogota O.; Gold M.; Gollapinni S.; Gollwitzer K.; Gomes R.A.; Bermeo L.G.; Fajardo L.S.G.; Gonnella F.; Gonzalez-Cuevas J.; Goodman M.C.; Goodwin O.; Goswami S.; Gotti C.; Goudzovski E.; Grace C.; Graham M.; Gramellini E.; Gran R.; Granados E.; Grant A.; Grant C.; Gratieri D.; Green P.; Green S.; Greenler L.; Greenwood M.; Greer J.; Griffith C.; Groh M.; Grudzinski J.; Grzelak K.; Gu W.; Guarino V.; Guenette R.; Guglielmi A.; Guo B.; Guthikonda K.; Gutierrez R.; Guzowski P.; Guzzo M.M.; Gwon S.; Habig A.; Hackenburg A.; Hadavand H.; Haenni R.; Hahn A.; Haigh J.; Haiston J.; Hamernik T.; Hamilton P.; Han J.; Harder K.; Harris D.A.; Hartnell J.; Hasegawa T.; Hatcher R.; Hazen E.; Heavey A.; Heeger K.M.; Hennessy K.; Henry S.; Morquecho M.H.; Herner K.; Hertel L.; Hesam A.S.; Hewes J.; Pichardo A.H.; Hill T.; Hillier S.J.; Himmel A.; Hoff J.; Hohl C.; Holin A.; Hoppe E.; Horton-Smith G.A.; Hostert M.; Hourlier A.; Howard B.; Howell R.; Huang J.; Huang J.; Hugon J.; Iles G.; Iliescu A.M.; Illingworth R.; Ioannisian A.; Itay R.; Izmaylov A.; James E.; Jargowsky B.; Jediny F.; Jesus-Valls C.; Ji X.; Jiang L.; Jimenez S.; Jipa A.; Joglekar A.; Johnson C.; Johnson R.; Jones B.; Jones S.; Jung C.; Junk T.; Jwa Y.; Kabirnezhad M.; Kaboth A.; Kadenko I.; Kamiya F.; Karagiorgi G.; Karcher A.; Karolak M.; Karyotakis Y.; Kasai S.; Kasetti S.P.; Kashur L.; Kazaryan N.; Kearns E.; Keener P.; Kelly K.J.; Kemp E.; Ketchum W.; Kettell S.; Khabibullin M.; Khotjantsev A.; Khvedelidze A.; Kim D.; King B.; Kirby B.; Kirby M.; Klein J.; Koehler K.; Koerner L.W.; Kohn S.; Koller P.P.; Kordosky M.; Kosc T.; Kose U.; Kostelecky V.; Kothekar K.; Krennrich F.; Kreslo I.; Kudenko Y.; Kudryavtsev V.; Kulagin S.; Kumar J.; Kumar R.; Kuruppu C.; Kus V.; Kutter T.; Lambert A.; Lande K.; Lane C.E.; Lang K.; Langford T.; Lasorak P.; Last D.; Lastoria C.; Laundrie A.; Lawrence A.; Lazanu I.; Lazur R.; Le T.; Learned J.; Lebrun P.; Miotto G.L.; Lehnert R.; De Oliveira M.L.; Leitner M.; Leyton M.; Li L.; Li S.; Li S.; Li T.; Li Y.; Liao H.; Lin C.; Lin S.; Lister A.; Littlejohn B.R.; Liu J.; Lockwitz S.; Loew T.; Lokajicek M.; Lomidze I.; Long K.; Loo K.; Lorca D.; Lord T.; Losecco J.; Louis W.C.; Luk K.; Luo X.; Lurkin N.; Lux T.; Luzio V.P.; MacFarland D.; MacHado A.; MacHado P.; MacIas C.; MacIer J.; Maddalena A.; Madigan P.; Magill S.; Mahn K.; Maio A.; Maloney J.A.; Mandrioli G.; Maneira J.C.; Manenti L.; Manly S.; Mann A.; Manolopoulos K.; Plata M.M.; Marchionni A.; Marciano W.; Marfatia D.; Mariani C.; Maricic J.; Marinho F.; Marino A.D.; Marshak M.; Marshall C.; Marshall J.; Marteau J.; Martin-Albo J.; Martinez N.; Caicedo D.A.M.; Martynenko S.; Mason K.; Mastbaum A.; Masud M.; Matsuno S.; Matthews J.; Mauger C.; Mauri N.; Mavrokoridis K.; Mazza R.; Mazzacane A.; Mazzucato E.; McCluskey E.; McConkey N.; McFarland K.S.; McGrew C.; McNab A.; Mefodiev A.; Mehta P.; Melas P.; Mellinato M.; Mena O.; Menary S.; Mendez H.; Menegolli A.; Meng G.; Messier M.; Metcalf W.; Mewes M.; Meyer H.; Miao T.; Michna G.; Miedema T.; Migenda J.; Milincic R.; Miller W.; Mills J.; Milne C.; Mineev O.; Miranda O.G.; Miryala S.; Mishra C.; Mishra S.; Mislivec A.; Mladenov D.; Mocioiu I.; Moffat K.; Moggi N.; Mohanta R.; Mohayai T.A.; Mokhov N.; Molina J.A.; Bueno L.M.; Montanari A.; Montanari C.; Montanari D.; Zetina L.M.M.; Moon J.; Mooney M.; Moor A.; Moreno D.; Morgan B.; Morris C.; Mossey C.; Motuk E.; Moura C.A.; Mousseau J.; Mu W.; Mualem L.; Mueller J.; Muether M.; Mufson S.; Muheim F.; Muir A.; Mulhearn M.; Muramatsu H.; Murphy S.; Musser J.; Nachtman J.; Nagu S.; Nalbandyan M.; Nandakumar R.; Naples D.; Narita S.; Navas-Nicolas D.; Nayak N.; Nebot-Guinot M.; Necib L.; Negishi K.; Nelson J.K.; Nesbit J.; Nessi M.; Newbold D.; Newcomer M.; Newhart D.; Nichol R.; Niner E.; Nishimura K.; Norman A.; Northrop R.; Novella P.; Nowak J.A.; Oberling M.; Campo A.O.D.; Olivier A.; Onel Y.; Onishchuk Y.; Ott J.; Pagani L.; Pakvasa S.; Palamara O.; Palestini S.; Paley J.M.; Pallavicini M.; Palomares C.; Pantic E.; Paolone V.; Papadimitriou V.; Papaleo R.; Papanestis A.; Paramesvaran S.; Parke S.; Parsa Z.; Parvu M.; Pascoli S.; Pasqualini L.; Pasternak J.; Pater J.; Patrick C.; Patrizii L.; Patterson R.B.; Patton S.; Patzak T.; Paudel A.; Paulos B.; Paulucci L.; Pavlovic Z.; Pawloski G.; Payne D.; Pec V.; Peeters S.J.; Penichot Y.; Pennacchio E.; Penzo A.; Peres O.L.; Perry J.; Pershey D.; Pessina G.; Petrillo G.; Petta C.; Petti R.; Piastra F.; Pickering