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Fundamentals and Applications of Surface-Enhanced Raman Spectroscopy (SERS)
When a molecule is adsorbed on some metallic nanostructured surfaces such as silver, copper or gold, it can undergo an enormous enhancement of the Raman signal giving rise to the so called Surface-Enhanced Raman Scattering (SERS). The high sensitivity of this effect allows an accurate structural study of adsorbates at very low concentrations. The SERS effect has historically been associated with the substrate roughness on two characteristic length scales. Surface roughness on the 10 to 100 nm length scale supports localized plasmon resonances which are considered as the dominant enhancement mechanism of SERS (Electromagnetic Enhancement Mechanism: SERS-EM). It is usually accepted that these electromagnetic resonances can increase the scattered intensity by an average factor of ca. 104 to 107. A secondary mechanism often thought to require atomic scale roughness is referred to as Charge Transfer (CT) Enhancement Mechanism (SERS-CT). This mechanism involves the photoinduced transfer of an electron from the metal to the adsorbate or vice versa and involves new electronic excited CT states which result from adsorbateâsubstrate chemical interactions. It is also estimated that such SERS-CT mechanism can enhance the scattering cross-section by a factor of ca. 10 to 102. These two mechanisms can operate simultaneously, depending on the particular systems and experimental conditions, making difficult to recognize each one and to estimate their relative magnitude in a particular spectrum.Universidad de MĂĄlaga. Campus de Excelencia Internacional AndalucĂa Tech
KIR+ CD8+ T Lymphocytes in Cancer Immunosurveillance and Patient Survival: Gene Expression Profiling
Killer-cell immunoglobulin-like receptors (KIR) are molecules expressed by the most important cells of the immune system for cancer immune vigilance, natural killer (NK) and effector T cells. In this manuscript we study the role that cytotoxic CD8+ T cells expressing KIR receptors could play in cancer immune surveillance. With this objective, frequencies of different KIR+ CD8+ T cell subsets are correlated with the overall survival of patients with melanoma, ovarian and bladder carcinomas. In addition, the gene expression profile of KIR+ CD8+ T cell subsets related to the survival of patients is studied with the aim of discovering new therapeutic targets, so that the outcome of patients with cancer can be improved.
Killer-cell immunoglobulin-like receptors (KIR) are expressed by natural killer (NK) and effector T cells. Although KIR+ T cells accumulate in oncologic patients, their role in cancer immune response remains elusive. This study explored the role of KIR+CD8+ T cells in cancer immunosurveillance by analyzing their frequency at diagnosis in the blood of 249 patients (80 melanomas, 80 bladder cancers, and 89 ovarian cancers), their relationship with overall survival (OS) of patients, and their gene expression profiles. KIR2DL1+ CD8+ T cells expanded in the presence of HLA-C2-ligands in patients who survived, but it did not in patients who died. In contrast, presence of HLA-C1-ligands was associated with dose-dependent expansions of KIR2DL2/S2+ CD8+ T cells and with shorter OS. KIR interactions with their specific ligands profoundly impacted CD8+ T cell expression profiles, involving multiple signaling pathways, effector functions, the secretome, and consequently, the cellular microenvironment, which could impact their cancer immunosurveillance capacities. KIR2DL1/S1+ CD8+ T cells showed a gene expression signature related to efficient tumor immunosurveillance, whereas KIR2DL2/L3/S2+CD8+ T cells showed transcriptomic profiles related to suppressive anti-tumor responses. These results could be the basis for the discovery of new therapeutic targets so that the outcome of patients with cancer can be improved
Quid: observatorio de medios
El informe estĂĄ dividido en cuatro apartados:
âDerecho a la informaciĂłn y transparenciaâ, âLa televisiĂłn
mexicanaâ, âEmpresas y prĂĄcticas periodĂsticasâ y âLos
que se fueronâ. En el primero de ellos se presenta
un texto que ayuda a entender cuĂĄl
es el momento en el que se encuentran las propuestas legislativas
para regular a los medios y las telecomunicaciones
en MĂ©xico, y una evaluaciĂłn de los primeros
cinco años del Instituto de Transparencia e Información
PĂșblica de Jalisco. El segundo apartado del informe es eclĂ©ctico, pues se compone de artĂculos que trabajan distintas temĂĄticas
de la televisiĂłn:la estructura y oferta de la televisiĂłn en nuestro
paĂs (en particular en la ciudad de Guadalajara), la televisiĂłn por cable (enfatizando el caso de Megacable), un recuento de
cĂłmo se gestĂł el Canal 44 y de sus prospectivas en 2011, y
los mundiales de futbol. La tercera parte del informe documenta algunas de las
situaciones mĂĄs importantes que se viven en el periodismo
local: estos trabajos presentan sistemas en crisis (alta vulnerabilidad de los periodistas mexicanos ante un clima de violencia que lejos de
disminuir va en aumento, y la participaciĂłn,
por acciĂłn u omisiĂłn, del Estado mexicano en la sistemĂĄtica
violaciĂłn de los derechos de quienes dedican su
vida al trabajo periodĂstico.
Los siguientes artĂculos tratan sobre las transformaciones de las empresas periodĂsticas,
particularmente las del sector de la prensa
escrita: la rĂĄpida e inexorable desapariciĂłn de los suplementos
culturales, y una radiografĂa sobre las formas de producciĂłn de algunas
secciones internacionales de los periĂłdicos tapatĂos.
Al final se presentan las semblanzas de JosĂ© Galindo, RaĂșl Mora LomelĂ, S.J., TomĂĄs Eloy MartĂnez y Juan Pablo Rosell.ITESO, A.C
Differences in the immune response elicited by two immunization schedules with an inactivated SARS-CoV-2 vaccine in a randomized phase 3 clinical trial
BACKGROUND: The development of vaccines to control the COVID-19 pandemic progression is a worldwide priority. CoronaVacÂź is an inactivated SARS-CoV-2 vaccine approved for emergency use with robust efficacy and immunogenicity data reported in trials in China, Brazil, Indonesia, Turkey, and Chile. METHODS: This study is a randomized, multicenter, and controlled phase 3 trial in healthy Chilean adults aged â„18 years. Volunteers received two doses of CoronaVacÂź separated by two (0-14 schedule) or four weeks (0-28 schedule). 2,302 volunteers were enrolled, 440 were part of the immunogenicity arm, and blood samples were obtained at different times. Samples from a single center are reported. Humoral immune responses were evaluated by measuring the neutralizing capacities of circulating antibodies. Cellular immune responses were assessed by ELISPOT and flow cytometry. Correlation matrixes were performed to evaluate correlations in the data measured. RESULTS: Both schedules exhibited robust neutralizing capacities with the response induced by the 0-28 schedule being better. No differences were found in the concentration of antibodies against the virus and different variants of concern between schedules. Stimulation of PBMCs with MPs induced the secretion of IFN-g and the expression of activation induced markers for both schedules. Correlation matrixes showed strong correlations between neutralizing antibodies and IFN-g secretion. CONCLUSIONS: Immunization with CoronaVacÂź in Chilean adults promotes robust cellular and humoral immune responses. The 0-28 schedule induced a stronger humoral immune response than the 0-14 schedule. FUNDING: Ministry of Health, Government of Chile, Confederation of Production and Commerce & Millennium Institute on Immunology and Immunotherapy, Chile. CLINICAL TRIAL NUMBER: NCT04651790
CaracterizaciĂłn ecolĂłgica del ĂĄrea marina del banco de Galicia
Se integra informaciĂłn hidrogrĂĄfica, geomorfolĂłgica, sedimentolĂłgica, biolĂłgica, sobre hĂĄbitats marinos y pesquera, para establecer las bases ecolĂłgicas necesarias para la protecciĂłn y conservaciĂłn del banco de GaliciaEl banco de Galicia es un monte submarino profundo situado a 180 km de la costa gallega, con una cima situada entre los 650 y los 1.500 m de profundidad y rodeado de zonas abisales de mĂĄs de 4.000 m de profundidad. El relieve de las montañas submarinas interactĂșa con la circulaciĂłn oceĂĄnica modificando las condiciones de oligotrofismo imperantes en el mar profundo. El cambio de direcciĂłn de las corrientes marinas, al chocar con el banco, produce las llamadas columnas de Taylor que tienen como consecuencia giros sobre la cima y finalmente un enriquecimiento de las aguas que bañan el banco, lo que influye, a travĂ©s de la cadena trĂłfica, en las especies de cetĂĄceos, aves y tortugas. Estas condiciones, junto al aislamiento de estos bancos, convierten a estos bancos en puntos calientes de biodiversidad. Esta teorĂa se ha visto corroborada por los estudios realizados en el proyecto INDEMARES, basados en dos campañas de investigaciĂłn, dĂłnde se ha encontrado una elevada biodiversidad y la presencia de hĂĄbitats vulnerables.
El banco de Galicia estå bañado por tres capas diferentes: la masa de agua central del Atlåntico nordeste europeo (East North Atlantic Central Water: ENACW), por debajo de las aguas superficiales y hasta los 500-600 m; la masa de agua mediterrånea (Mediterranean Outflow Water: MOW) y la masa de agua del Labrador (Labrador Sea Water: LSW), que es la capa mås profunda.
En cuanto al tipo de fondo, se encuentra roca en el ĂĄrea del flanco oriental y hacia el sureste y en los montes adyacentes como el Rucabado, distinguiendo claramente dos tipos en cuanto a la pendiente, correspondiendo con la roca plana de la cima y la roca en pendiente del borde del banco y paredes. En la cima se encuentran fondos de arenas medias, de reflectividad media y baja segĂșn el espesor de sedimento, y arenas finas en los fondos sedimentaruios de los flancos, a profundidades mayores de 1.500.
En el banco se han identificado hasta el momento 793 especies, con taxones que superan las 100 especies como son moluscos, peces (con especial Ă©nfasis en los elasmobranquios), crustĂĄceos y cnidarios. Este inventario incluye especies nuevas para la ciencia, primeras citas para aguas españolas y europeas y especies de gran interĂ©s cientĂfico y biogeogrĂĄfico. Este Ășltimo punto se explica por la situaciĂłn del Banco entre regiones biogeogrĂĄficas conectadas por corrientes y masas de agua.
El estudio de las conexiones trĂłficas entre este elevado nĂșmero de especies ha mostrado el reforzamiento de las rutas bentopelĂĄgicas (gambas y macrozooplancton) frente a las dietas epi- y endobentĂłnicas mĂĄs habituales en otros fondos equivalentes.
Mediante tĂ©cnicas de muestreo extractivas (arrastres, dragas) y de vĂdeo, y su proyecciĂłn sobre la interpretaciĂłn geomorfolĂłgica realizada a partir de la sonda multihaz, se ha obtenido una estimaciĂłn de la distribuciĂłn de los hĂĄbitats bentĂłnicos del banco. Los hĂĄbitats identificados en fondos sedimentarios son 1) arenas medias con ofiuras Ophiacantidae y Flabellum chunii, 2) arenas medias con arrecife de corales profundos de Lophelia pertusa y/o Madrepora oculata, y 3) arenas finas con holoturias elasipĂłdidas (Benthogone rosea). En fondos rocosos se han caracterizado los hĂĄbitats de 4) roca batial sin pendiente con gorgonias y corales negros, 5) roca batial de talud con comunidades de corales y esponjas, 6) roca batial de talud con corales blancos, bambĂș y negros, gorgonias y esponjas, 7) arrecife de corales profundos de Lophelia pertusa y/o Madrepora oculata y 8) roca con nĂłdulos manganĂ©sicos.
El Ășnico tipo de hĂĄbitat de la DH descrito en la zona es el 1.170 (arrecifes). SĂłlo se han incluido en la Directiva HĂĄbitats como 1.170 aquellos que presentaban una densidad y diversidad suficientes para cumplir la definiciĂłn de âarrecifesâ. De los hĂĄbitats descritos en el banco (ver caracterĂsticas ecolĂłgicas y biolĂłgicas mĂĄs arriba) solo se han incluido en el 1.170 los arrecifes de corales blancos situados en las arenas medias de la cima del banco, los arrecifes de corales blancos de aguas frĂas de las especies Lophelia pertusa y Madrepora oculata sobre la roca de la cima del monte Rucabado, las comunidades de roca batial de talud de la ladera sur del banco constituidas por colonias de corales blancos de aguas frĂas de las especies Lophelia pertusa y Madrepora oculata, y una fauna acompañante muy diversa de escleractinias solitarias, corales bambĂș, corales negros, gorgonias y esponjas de gran porte, y el resto de zonas de roca batial de talud con comunidades de corales y esponjas. Muchos de los hĂĄbitats pueden ser incluidos en los listados de hĂĄbitat vulnerables de OSPAR, en los tipos jardines de coral, agregaciones de esponjas de profundidad, arrecifes de Lophelia y montĂculos carbonatados.
En cuanto a las especies de interĂ©s para la protecciĂłn, de las citadas en el banco, el delfĂn mular (Tursiops truncatus) y la tortuga boba (Caretta caretta) son las Ășnicas especies que figuran en el Anexo II de la Directiva de HĂĄbitats. Sin embargo, muchas epecies de elasmobranquis y algunos peces Ăłseos son consideradas vulnerables, amenazadas o en declive segĂșn los criterios definidos por OSPAR y la lista roja de especies amenazadas de IUCN. Algunas de estĂĄn protegidas por el reglamento europeo 1262/2012 que regula la pesca de especies profundas.
La lejanĂa del banco respecto a los principales focos de presiĂłn y la ausencia casi total de presiĂłn pesquera hace que el grado de conservaciĂłn sea muy alto, pudiĂ©ndose hablar de un ecosistema prĂĄcticamente prĂstino. Las recomendaciones para la gestiĂłn de esta zona van encaminadas a garantizar esta calidad ambiental actual.Instituto Español de OceanografĂa, ComisiĂłn Europea Programa LIFE+, FundaciĂłn Biodiversida
XLVIII Coloquio Argentino de EstadĂstica. VI Jornada de EducaciĂłn EstadĂstica Martha Aliaga Modalidad virtual
Esta publicaciĂłn es una compilaciĂłn de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de EstadĂstica y la VI Jornada de EducaciĂłn EstadĂstica Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de EstadĂstica y la Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos Ășltimos se dispone de un hipervĂnculo que direcciona a la presentaciĂłn del trabajo. Ellos obedecen a distintas temĂĄticas de la estadĂstica con una sesiĂłn especial destinada a la aplicaciĂłn de modelos y anĂĄlisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, MartĂn. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Stimolo, MarĂa InĂ©s. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de cĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank LĂĄzaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de EstatĂstica. Instituto de CiĂȘncias Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de EstatĂstica. Instituto de CiĂȘncias Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de EstatĂstica. Instituto de CiĂȘncias Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en BioestadĂstica, BioinformĂĄtica y AgromĂĄtica; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en BioestadĂstica, BioinformĂĄtica y AgromĂĄtica; Argentina.Fil: Ruiz, SebastiĂĄn LeĂłn. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en BioestadĂstica, BioinformĂĄtica y AgromĂĄtica; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: AlegrĂa JimĂ©nez, Alfredo. Universidad TĂ©cnica Federico Santa MarĂa. Departamento de MatemĂĄtica; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de IngenierĂa en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Ălvarez-Vaz, RamĂłn. Universidad de la RepĂșblica. Instituto de EstadĂstica. Departamento de MĂ©todos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la RepĂșblica. Instituto de EstadĂstica. Departamento de MĂ©todos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la RepĂșblica. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y de AdministraciĂłn. Instituto de EstadĂstica; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la RepĂșblica. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y de AdministraciĂłn. Instituto de EstadĂstica; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad CatĂłlica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de NeurocogniciĂłn; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de InvestigaciĂłn de Estudios Superiores, EconĂłmicos y Sociales; MĂ©xico.Fil: Canal MartĂnez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de InvestigaciĂłn de Estudios Superiores, EconĂłmicos y Sociales; MĂ©xico.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de CĂłrdoba; Argentina. Universidad CatĂłlica de CĂłrdoba; Argentina.Fil: Rojo, MarĂa Paula. Universidad Nacional de CĂłrdoba; Argentina.Fil: Nicolas, MarĂa Claudia. Universidad Nacional de CĂłrdoba; Argentina. Universidad CatĂłlica de CĂłrdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, TomĂĄs. Universidad Nacional de CĂłrdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de MatemĂĄtica de BahĂa Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, MarĂa Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Elorza, MarĂa Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones EconĂłmicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio MartĂn. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Departamento de EstadĂstica y MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂsticas. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas en EstadĂstica; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, MarĂa Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂsticas. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas en EstadĂstica; Argentina.Fil: Saenz, JosĂ© 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 TecnologĂa Agropecuaria. EstaciĂłn Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de InvestigaciĂłn Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: PĂ©rez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de InvestigaciĂłn Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad AnĂłnima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la RepĂșblica. Facultad de AgronomĂa; 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 CĂłrdoba. Facultad de Ciencias Exactas FĂsicas y Naturales. Centro de InvestigaciĂłn y Estudios de MatemĂĄticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, MarĂa LucĂa. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias Exactas FĂsicas y Naturales. Centro de InvestigaciĂłn y Estudios de MatemĂĄticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia MarĂa. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de MatemĂĄtica, AstronomĂa, FĂsica y ComputaciĂłn; Argentina.Fil: Ascua, Melina BelĂ©n. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: RoldĂĄn, Dana Agustina. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: GonzĂĄlez, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, FĂsico-QuĂmicas y Naturales. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, FĂsico-QuĂmicas y Naturales. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, FĂsico-QuĂmicas y Naturales. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, FĂsico-QuĂmicas y Naturales. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de TecnologĂa Agropecuaria. Instituto de InvestigaciĂłn y Desarrollo TecnolĂłgico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de EstadĂstica; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: HernĂĄndez, Paz. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: FernĂcola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y BioquĂmica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y BioquĂmica; Argentina.Fil: Dundray, , FabiĂĄn. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y BioquĂmica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de QuĂmica y Metabolismo del FĂĄrmaco. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: FarfĂĄn Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento AcadĂ©mico de MatemĂĄticas y EstadĂstica; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento AcadĂ©mico de MatemĂĄticas y EstadĂstica; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, NoemĂ M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, MarĂa Luisa. Universidad Nacional de TucumĂĄn. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios FotosintĂ©ticos y BioquĂmicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios FotosintĂ©ticos y BioquĂmicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios FotosintĂ©ticos y BioquĂmicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios FotosintĂ©ticos y BioquĂmicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de TecnologĂa Agropecuaria. EstaciĂłn Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias BioquĂmicas y FarmacĂ©uticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de FarmacologĂa; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de FarmacologĂa; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad AndrĂ©s Bello. Facultad de IngenierĂa; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad AndrĂ©s Bello. Facultad de IngenierĂa; Chile.Fil: Bonadies, MarĂa Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y BioquĂmica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y BioquĂmica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de IngenierĂa. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones MatemĂĄticas y EstadĂsticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Instituto de EstadĂstica y DemografĂa; Argentina.Fil: GĂłmez, Pablo SebastiĂĄn. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel HernĂĄn. Universidad Nacional de LujĂĄn. Departamento de Ciencias BĂĄsicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de LujĂĄn. Departamento de Ciencias BĂĄsicas; Argentina.Fil: LĂłpez Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de LujĂĄn. Departamento de Ciencias BĂĄsicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de LujĂĄn. Departamento de Ciencias BĂĄsicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de LujĂĄn. Departamento de Ciencias BĂĄsicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio MartĂn. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Departamento de EstadĂstica y MatemĂĄtica; Argentina.Fil: GarcĂa BazĂĄn, Gaspar. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: BermĂșdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo TomĂĄs. Facultad de EstadĂstica; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones MatemĂĄticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de CĂĄlculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Escuela de EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: GarcĂa, MarĂa del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Escuela de EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: MĂ©ndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica (IITAE); Argentina.Fil: GarcĂa Mata, Luis Ăngel. Universidad Nacional AutĂłnoma de MĂ©xico. Facultad de Estudios Superiores AcatlĂĄn; MĂ©xico.Fil: RamĂrez GonzĂĄlez, Marco Antonio. Universidad Nacional AutĂłnoma de MĂ©xico. Facultad de Estudios Superiores AcatlĂĄn; MĂ©xico.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina. Universidad PĂșblica de Navarra. Departamento de EstadĂstica, InformĂĄtica y MatemĂĄticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la RepĂșblica. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y de AdministraciĂłn. Instituto de EstadĂstica; Uruguay.Fil: EstragĂł, Virginia. Presidencia de la RepĂșblica. ComisiĂłn Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, MatĂas. Presidencia de la RepĂșblica. ComisiĂłn Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, AndrĂ©s. Universidad de la RepĂșblica. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y de AdministraciĂłn. Instituto de EstadĂstica; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista JĂșlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de BioestadĂstica; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista JĂșlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, JosĂ© Eduardo. Universidade Estadual Paulista JĂșlio de Mesquita Filho â UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de BioestadĂstica; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Departamento de EconomĂa; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Nahas, EstefanĂa. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: MĂĄrquez, Viviana. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Instituto de EconomĂa y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. 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DirecciĂłn Nacional de MetodologĂa EstadĂstica; Argentina.Fil: Funkner, SofĂa. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, MarĂa Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: MartĂn, MarĂa Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: MartĂn, MarĂa Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, MarĂa Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro GonzĂĄlez, Enrique L. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. 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Measurement of the Higgs boson production rate in association with top quarks in final states with electrons, muons, and hadronically decaying tau leptons at sâ=13TeV
The rate for Higgs (H) bosons production in association with either one (tH) or two (ttÂŻH) top quarks is measured in final states containing multiple electrons, muons, or tau leptons decaying to hadrons and a neutrino, using protonâproton collisions recorded at a center-of-mass energy of 13TeV by the CMS experiment. The analyzed data correspond to an integrated luminosity of 137fbâ1. The analysis is aimed at events that contain HâWW, HâÏÏ, or HâZZ decays and each of the top quark(s) decays either to lepton+jets or all-jet channels. Sensitivity to signal is maximized by including ten signatures in the analysis, depending on the lepton multiplicity. The separation among tH, ttÂŻH, and the backgrounds is enhanced through machine-learning techniques and matrix-element methods. The measured production rates for the ttÂŻH and tH signals correspond to 0.92±0.19(stat)+0.17â0.13(syst) and 5.7±2.7(stat)±3.0(syst) of their respective standard model (SM) expectations. The corresponding observed (expected) significance amounts to 4.7 (5.2) standard deviations for ttÂŻH, and to 1.4 (0.3) for tH production. Assuming that the Higgs boson coupling to the tau lepton is equal in strength to its expectation in the SM, the coupling yt of the Higgs boson to the top quark divided by its SM expectation, Îșt=yt/ySMt, is constrained to be within â0.9<Îșt<â0.7 or 0.7<Îșt<1.1, at 95% confidence level. This result is the most sensitive measurement of the ttÂŻH production rate to date.SCOAP
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