Unsupervised learning for vascular heterogeneity assessment of glioblastoma based on magnetic resonance imaging: The Hemodynamic Tissue Signature

[ES] El futuro de la imagen médica está ligado a la inteligencia artificial. El análisis manual de imágenes médicas es hoy en día una tarea ardua, propensa a errores y a menudo inasequible para los humanos, que ha llamado la atención de la comunidad de Aprendizaje Automático (AA). La Imagen por Resonancia Magnética (IRM) nos proporciona una rica variedad de representaciones de la morfología y el comportamiento de lesiones inaccesibles sin una intervención invasiva arriesgada. Sin embargo, explotar la potente pero a menudo latente información contenida en la IRM es una tarea muy complicada, que requiere técnicas de análisis computacional inteligente. Los tumores del sistema nervioso central son una de las enfermedades más críticas estudiadas a través de IRM. Específicamente, el glioblastoma representa un gran desafío, ya que, hasta la fecha, continua siendo un cáncer letal que carece de una terapia satisfactoria. Del conjunto de características que hacen del glioblastoma un tumor tan agresivo, un aspecto particular que ha sido ampliamente estudiado es su heterogeneidad vascular. La fuerte proliferación vascular del glioblastoma, así como su robusta angiogénesis han sido consideradas responsables de la alta letalidad de esta neoplasia. Esta tesis se centra en la investigación y desarrollo del método Hemodynamic Tissue Signature (HTS): un método de AA no supervisado para describir la heterogeneidad vascular de los glioblastomas mediante el análisis de perfusión por IRM. El método HTS se basa en el concepto de hábitat, que se define como una subregión de la lesión con un perfil de IRM que describe un comportamiento fisiológico concreto. El método HTS delinea cuatro hábitats en el glioblastoma: el hábitat HAT, como la región más perfundida del tumor con captación de contraste; el hábitat LAT, como la región del tumor con un perfil angiogénico más bajo; el hábitat IPE, como la región adyacente al tumor con índices de perfusión elevados; y el hábitat VPE, como el edema restante de la lesión con el perfil de perfusión más bajo. La investigación y desarrollo de este método ha originado una serie de contribuciones enmarcadas en esta tesis. Primero, para verificar la fiabilidad de los métodos de AA no supervisados en la extracción de patrones de IRM, se realizó una comparativa para la tarea de segmentación de gliomas de grado alto. Segundo, se propuso un algoritmo de AA no supervisado dentro de la familia de los Spatially Varying Finite Mixture Models. El algoritmo propone una densidad a priori basada en un Markov Random Field combinado con la función probabilística Non-Local Means, para codificar la idea de que píxeles vecinos tienden a pertenecer al mismo objeto. Tercero, se presenta el método HTS para describir la heterogeneidad vascular del glioblastoma. El método se ha aplicado a casos reales en una cohorte local de un solo centro y en una cohorte internacional de más de 180 pacientes de 7 centros europeos. Se llevó a cabo una evaluación exhaustiva del método para medir el potencial pronóstico de los hábitats HTS. Finalmente, la tecnología desarrollada en la tesis se ha integrado en la plataforma online ONCOhabitats (https://www.oncohabitats.upv.es). La plataforma ofrece dos servicios: 1) segmentación de tejidos de glioblastoma, y 2) evaluación de la heterogeneidad vascular del tumor mediante el método HTS. Los resultados de esta tesis han sido publicados en diez contribuciones científicas, incluyendo revistas y conferencias de alto impacto en las áreas de Informática Médica, Estadística y Probabilidad, Radiología y Medicina Nuclear y Aprendizaje Automático. También se emitió una patente industrial registrada en España, Europa y EEUU. Finalmente, las ideas originales concebidas en esta tesis dieron lugar a la creación de ONCOANALYTICS CDX, una empresa enmarcada en el modelo de negocio de los companion diagnostics de compuestos farmacéuticos.[EN] The future of medical imaging is linked to Artificial Intelligence (AI). The manual analysis of medical images is nowadays an arduous, error-prone and often unaffordable task for humans, which has caught the attention of the Machine Learning (ML) community. Magnetic Resonance Imaging (MRI) provides us with a wide variety of rich representations of the morphology and behavior of lesions completely inaccessible without a risky invasive intervention. Nevertheless, harnessing the powerful but often latent information contained in MRI acquisitions is a very complicated task, which requires computational intelligent analysis techniques. Central nervous system tumors are one of the most critical diseases studied through MRI. Specifically, glioblastoma represents a major challenge, as it remains a lethal cancer that, to date, lacks a satisfactory therapy. Of the entire set of characteristics that make glioblastoma so aggressive, a particular aspect that has been widely studied is its vascular heterogeneity. The strong vascular proliferation of glioblastomas, as well as their robust angiogenesis and extensive microvasculature heterogeneity have been claimed responsible for the high lethality of the neoplasm. This thesis focuses on the research and development of the Hemodynamic Tissue Signature (HTS) method: an unsupervised ML approach to describe the vascular heterogeneity of glioblastomas by means of perfusion MRI analysis. The HTS builds on the concept of habitats. A habitat is defined as a sub-region of the lesion with a particular MRI profile describing a specific physiological behavior. The HTS method delineates four habitats within the glioblastoma: the HAT habitat, as the most perfused region of the enhancing tumor; the LAT habitat, as the region of the enhancing tumor with a lower angiogenic profile; the potentially IPE habitat, as the non-enhancing region adjacent to the tumor with elevated perfusion indexes; and the VPE habitat, as the remaining edema of the lesion with the lowest perfusion profile. The research and development of the HTS method has generated a number of contributions to this thesis. First, in order to verify that unsupervised learning methods are reliable to extract MRI patterns to describe the heterogeneity of a lesion, a comparison among several unsupervised learning methods was conducted for the task of high grade glioma segmentation. Second, a Bayesian unsupervised learning algorithm from the family of Spatially Varying Finite Mixture Models is proposed. The algorithm integrates a Markov Random Field prior density weighted by the probabilistic Non-Local Means function, to codify the idea that neighboring pixels tend to belong to the same semantic object. Third, the HTS method to describe the vascular heterogeneity of glioblastomas is presented. The HTS method has been applied to real cases, both in a local single-center cohort of patients, and in an international retrospective cohort of more than 180 patients from 7 European centers. A comprehensive evaluation of the method was conducted to measure the prognostic potential of the HTS habitats. Finally, the technology developed in this thesis has been integrated into an online open-access platform for its academic use. The ONCOhabitats platform is hosted at https://www.oncohabitats.upv.es, and provides two main services: 1) glioblastoma tissue segmentation, and 2) vascular heterogeneity assessment of glioblastomas by means of the HTS method. The results of this thesis have been published in ten scientific contributions, including top-ranked journals and conferences in the areas of Medical Informatics, Statistics and Probability, Radiology & Nuclear Medicine and Machine Learning. An industrial patent registered in Spain, Europe and EEUU was also issued. Finally, the original ideas conceived in this thesis led to the foundation of ONCOANALYTICS CDX, a company framed into the business model of companion diagnostics for pharmaceutical compounds.[CA] El futur de la imatge mèdica està lligat a la intel·ligència artificial. L'anàlisi manual d'imatges mèdiques és hui dia una tasca àrdua, propensa a errors i sovint inassequible per als humans, que ha cridat l'atenció de la comunitat d'Aprenentatge Automàtic (AA). La Imatge per Ressonància Magnètica (IRM) ens proporciona una àmplia varietat de representacions de la morfologia i el comportament de lesions inaccessibles sense una intervenció invasiva arriscada. Tanmateix, explotar la potent però sovint latent informació continguda a les adquisicions de IRM esdevé una tasca molt complicada, que requereix tècniques d'anàlisi computacional intel·ligent. Els tumors del sistema nerviós central són una de les malalties més crítiques estudiades a través de IRM. Específicament, el glioblastoma representa un gran repte, ja que, fins hui, continua siguent un càncer letal que manca d'una teràpia satisfactòria. Del conjunt de característiques que fan del glioblastoma un tumor tan agressiu, un aspecte particular que ha sigut àmpliament estudiat és la seua heterogeneïtat vascular. La forta proliferació vascular dels glioblastomes, així com la seua robusta angiogènesi han sigut considerades responsables de l'alta letalitat d'aquesta neoplàsia. Aquesta tesi es centra en la recerca i desenvolupament del mètode Hemodynamic Tissue Signature (HTS): un mètode d'AA no supervisat per descriure l'heterogeneïtat vascular dels glioblastomas mitjançant l'anàlisi de perfusió per IRM. El mètode HTS es basa en el concepte d'hàbitat, que es defineix com una subregió de la lesió amb un perfil particular d'IRM, que descriu un comportament fisiològic concret. El mètode HTS delinea quatre hàbitats dins del glioblastoma: l'hàbitat HAT, com la regió més perfosa del tumor amb captació de contrast; l'hàbitat LAT, com la regió del tumor amb un perfil angiogènic més baix; l'hàbitat IPE, com la regió adjacent al tumor amb índexs de perfusió elevats, i l'hàbitat VPE, com l'edema restant de la lesió amb el perfil de perfusió més baix. La recerca i desenvolupament del mètode HTS ha originat una sèrie de contribucions emmarcades a aquesta tesi. Primer, per verificar la fiabilitat dels mètodes d'AA no supervisats en l'extracció de patrons d'IRM, es va realitzar una comparativa en la tasca de segmentació de gliomes de grau alt. Segon, s'ha proposat un algorisme d'AA no supervisat dintre de la família dels Spatially Varying Finite Mixture Models. L'algorisme proposa un densitat a priori basada en un Markov Random Field combinat amb la funció probabilística Non-Local Means, per a codificar la idea que els píxels veïns tendeixen a pertànyer al mateix objecte semàntic. Tercer, es presenta el mètode HTS per descriure l'heterogeneïtat vascular dels glioblastomas. El mètode HTS s'ha aplicat a casos reals en una cohort local d'un sol centre i en una cohort internacional de més de 180 pacients de 7 centres europeus. Es va dur a terme una avaluació exhaustiva del mètode per mesurar el potencial pronòstic dels hàbitats HTS. Finalment, la tecnologia desenvolupada en aquesta tesi s'ha integrat en una plataforma online ONCOhabitats (https://www.oncohabitats.upv.es). La plataforma ofereix dos serveis: 1) segmentació dels teixits del glioblastoma, i 2) avaluació de l'heterogeneïtat vascular dels glioblastomes mitjançant el mètode HTS. Els resultats d'aquesta tesi han sigut publicats en deu contribucions científiques, incloent revistes i conferències de primer nivell a les àrees d'Informàtica Mèdica, Estadística i Probabilitat, Radiologia i Medicina Nuclear i Aprenentatge Automàtic. També es va emetre una patent industrial registrada a Espanya, Europa i els EEUU. Finalment, les idees originals concebudes en aquesta tesi van donar lloc a la creació d'ONCOANALYTICS CDX, una empresa emmarcada en el model de negoci dels companion diagnostics de compostos farmacèutics.En este sentido quiero agradecer a las diferentes instituciones y estructuras de financiación de investigación que han contribuido al desarrollo de esta tesis. En especial quiero agradecer a la Universitat Politècnica de València, donde he desarrollado toda mi carrera acadèmica y científica, así como al Ministerio de Ciencia e Innovación, al Ministerio de Economía y Competitividad, a la Comisión Europea, al EIT Health Programme y a la fundación Caixa ImpulseJuan Albarracín, J. (2020). Unsupervised learning for vascular heterogeneity assessment of glioblastoma based on magnetic resonance imaging: The Hemodynamic Tissue Signature [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/149560TESI

Criminal violence in Latin America

This essay reviews the following works: Criminal Enterprises and Governance in Latin America and the Caribbean. By Enrique Desmond Arias. New York: Cambridge University Press, 2017. Pp. ix + 301. $75.00 hardcover. ISBN: 9781107153936. Sharing This Walk: An Ethnography of Prison Life and the PCC in Brazil. By Karina Biondi. Edited and translated by John F. Collins. Chapel Hill: University of North Carolina Press, 2016. Pp. vii + 194.$24.95 paperback. ISBN: 9781469623405.   Los Zetas Inc.: Criminal Corporations, Energy, and Civil War in Mexico. By Guadalupe Correa-Cabrera. Austin: University of Texas Press, 2017. Pp. ix + 379. $29.95 paperback. ISBN: 9781477312759.   The Killing Consensus: Police, Organized Crime, and the Regulation of Life and Death in Urban Brazil. By Graham Denyer Willis. Oakland: University of California Press, 2015. Pp. ix +192.$29.95 paperback. ISBN: 9780520285712.   The Politics of Drug Violence: Criminals, Cops, and Politicians in Colombia and Mexico. By Angélica Durán-Martínez. Oxford: Oxford University Press, 2018. Pp. 328. $29.95, paperback. ISBN: 9780190695965.   Making Peace in Drug Wars: Crackdowns and Cartels in Latin America. By Benjamin Lessing. New York: Cambridge University Press, 2018. Pp. vii + 326.$34.99 paperback. ISBN: 9781316648964.   En la niebla de la guerra: Los ciudadanos ante la violencia criminal organizada. By Andreas Schedler. Mexico City: Centro de Investigación y Docencia Económicas, 2015. Pp. 282. $17.99 paperback. ISBN: 9786079367480.   Mano Dura: The Politics of Gang Control in El Salvador. By Sonja Wolf. Austin: University of Texas Press, 2017. Pp. vii + 304.$29.95 paper. ISBN: 9781477311660.Publisher PDFPeer reviewe

Índices espectrais baseados em programação genética para classificação de imagens de sensoriamento remoto

Orientador: Ricardo da Silva TorresDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Sensoriamento remoto é o conjunto de técnicas que permitem, por meio de sensores, analisar objetos a longas distâncias sem estabelecer contato físico com eles. Atualmente, sua contribuição em ciências naturais é enorme, dado que é possível adquirir imagens de alvos em mais regiões do espectro eletromagnético além do canal visível. Trabalhar com imagens compostas por múltiplas bandas espectrais requer tratar grandes quantidades de informação associada a uma única entidade, coisa que afeta negativamente o desempenho de algoritmos de predição, fazendo nacessário o uso de técnicas de redução da dimensionalidade. Este trabalho apresenta uma abordagem de extração de características baseada em índices espectrais aprendidos por Programação Genética (GP), que projetam os dados associados aos pixels em novos espaços de características, com o objetivo de aprimorar a acurácia de algoritmos de classificação. Índices espectrais são funções que relacionam a refletância, em canais específicos do espectro, com valores reais que podem ser interpretados como a abundância de características de interesse de objetos captados à distância. Com GP é possível aprender índices que maximizam a separabilidade de amostras de duas classes diferentes. Assim que os índices especializados para cada par possível de classes são obtidos, empregam-se duas abordagens diferentes para combiná-los e construir um sistema de classificação de pixels. Os resultados obtidos para os cenários binário e multi-classe mostram que o método proposto é competitivo com respeito a técnicas tradicionais de redução da dimensionalidade. Experimentos adicionais aplicando o método para análise sazonal de biomas tropicais mostram claramente a superioridade de índices aprendidos por GP para propósitos de discriminação, quando comparados a índices desenvolvidos por especialistas, independentemente da especificidade do problemaAbstract: Remote sensing is the set of techniques that allow, by means of sensor technologies, to analyze objects at long distances without making physical contact with them. Currently, its contribution for natural sciences is enormous, since it is possible to acquire images of target objects in more regions of the electromagnetic spectrum than the visible region only. Working with images composed of various spectral bands demands dealing with huge amounts of data associated with single entities, which affects negatively the performance in prediction tasks, and makes necessary the use of dimensionality reduction techniques. This work introduces a feature extraction approach, based on spectral indices learned by Genetic Programming (GP), to project data from pixel values into new feature spaces aiming to improve classification accuracy. Spectral indices are functions that map the reflectance of remotely sensed objects in specific wavelength intervals, into real scalars that can be interpreted as the abundance of features of interest. Through GP, it is possible to learn indices that maximize the separability of samples from two different classes. Once the indices specialized for all the pairs of classes are obtained, they are used in two different approaches to fuse them into a pixel classification system. Results for the binary and multi-class scenarios show that the proposed method is competitive with respect to traditional dimensionality reduction techniques. Additional experiments in tropical biomes seasonal analysis show clearly how superior GP-based spectral indices are for discrimination purposes, when compared to indices developed by experts, regardless the specificity of the problemMestradoCiência da ComputaçãoMestre em Ciência da Computação134089/2015-4CNP

Análisis de los contenidos y actividades desarrolladas en las clases de actividades acuáticas: una propuesta para Enseñanza Secundaria

El objetivo del estudio ha sido analizar los contenidos y actividades realizadas en las clases de actividades acuáticas dentro de la materia de educación física y presentar una propuesta de intervención. Los participantes fueron 29 docentes de Enseñanza Secundaria de la Región de Murcia, a los que se les pasó una entrevista semi-estructurada relativa a cuestiones que presentaban el análisis de los contenidos y actividades que se trataban en las clases acuáticas. Tras el análisis de contenido de las entrevistas, destacó que se impartía más natación y juegos en detrimento de otros contenidos de la materia como cualidades físicas, expresión corporal, habilidades motrices, etc. Los resultados son discutidos y reflexionados en la medida de contextualizar los contenidos y actividades desarrolladas, siendo la base para presentar una propuesta de intervención.El objetivo del estudio ha sido analizar los contenidos y actividades realizadas en las clases de actividades acuáticas dentro de la materia de educación física y presentar una propuesta de intervención. Los participantes fueron 29 docentes de Enseñanza Secundaria de la Región de Murcia, a los que se les pasó una entrevista semi-estructurada relativa a cuestiones que presentaban el análisis de los contenidos y actividades que se trataban en las clases acuáticas. Tras el análisis de contenido de las entrevistas, destacó que se impartía más natación y juegos en detrimento de otros contenidos de la materia como cualidades físicas, expresión corporal, habilidades motrices, etc. Los resultados son discutidos y reflexionados en la medida de contextualizar los contenidos y actividades desarrolladas, siendo la base para presentar una propuesta de intervención

Problemática y beneficios de las actividades acuáticas en la escuela. (Problematic and benefits of aquatic activities by school.)

<b>Resumen</b> <p align="justify">El principal objetivo del estudio ha consistido en comprobar la valoración de las actividades acuáticas por parte del profesorado de educación física en Educación Secundaria, para lo que se ha creado y validado el Cuestionario de Actividades Acuáticas en Educación Física (CAAEF). También se han comprobado los efectos principales y de interacción que han producido el género, la titulación, la situación laboral, la experiencia docente, el tipo de cursos realizados, quién impartió las clases de actividades acuáticas y la opinión de aspectos generales de educación física sobre la inclusión de las actividades acuáticas en el ámbito escolar. Los participantes fueron 176 profesores de ESO de la Región de Murcia. Para comprobar la validez del CAAEF se realizó un análisis factorial exploratorio obteniendo dos factores denominados “beneficios de la inclusión” y “problemática del profesorado”, con coeficientes de fiabilidad aceptables, y con una varianza total explicada del 35.98%. Tras los respectivos análisis de varianza se comprobó que las mujeres consideraban más importante los beneficios que acarreaban el incluir dichas actividades en el currículum que los problemas de las mismas. Mientras, la problemática que éstas presentan ha sido más tenida en cuenta por aquellos docentes que tuvieron que impartir las clases con un técnico acuático al ser incluidas en el currículo escolar. El poseer la titulación de Licenciado en Ciencias de la Actividad Física y del Deporte no implicaba un mayor reconocimiento de los beneficios ni una reducción en la aparición de problemas al considerar estas actividades. Los resultados son discutidos en referencia a otras investigaciones y amplia bibliografía.</p><b>Abstract</b><p align="justify">The main objective of the study was to verify the assessment of the aquatic activities in reference to the physical education professors in secondary education for those that participated in the Aquatic Activities in Physical Education Questionnaire (CAAFE). It also tells the main effects and which interactions produced gender, educational background, working status, teaching experience, type of courses completed, who taught the aquatic/water activity classes and the opinion of the general aspects of physical education about the inclusion of water activities in the school. The participants in the survey were one hundred and seventy-six ESO teachers from the Murcia Region. An exploratory factorial analysis used “benefits of inclusion” and “problems of the teachers” as the two dominant factors along with acceptable coefficients. An explained total variance of 35.98% was used to check the validity of the questionnaire. After the respective variance analysis, it was verified that women considered the benefits from activities in the curriculum more important than their own problems. Whereas, the problems presented were taken in account by the teachers who had to teach classes with a water expert present to be included in the school curriculum. Having a Bachelor of Science degree in Physical Education and Sport does not imply a better knowledge of the benefits nor that fewer problems with the activities will occur. The results were argued among other research and a wide range of bibliography.</p

Non-local spatially varying finite mixture models for image segmentation

[EN] In this work, we propose a new Bayesian model for unsupervised image segmentation based on a combination of the spatially varying finite mixture models (SVFMMs) and the non-local means (NLM) framework. The probabilistic NLM weighting function is successfully integrated into a varying Gauss¿Markov random field, yielding a prior density that adaptively imposes a local regularization to simultaneously preserve edges and enforce smooth constraints in homogeneous regions of the image. Two versions of our model are proposed: a pixel-based model and a patch-based model, depending on the design of the probabilistic NLM weighting function. Contrary to previous methods proposed in the literature, our approximation does not introduce new parameters to be estimated into the model, because the NLM weighting function is completely known once the neighborhood of a pixel is fixed. The proposed model can be estimated in closed-form solution via a maximum a posteriori (MAP) estimation in an expectation¿maximization scheme. We have compared our model with previously proposed SVFMMs using two public datasets: the Berkeley Segmentation dataset and the BRATS 2013 dataset. The proposed model performs favorably to previous approaches in the literature, achieving better results in terms of Rand Index and Dice metrics in our experiments.This study is partially supported by Secretaria de Estado de Investigacion, Desarrollo e Innovacion (DPI2016-80054-R, TIN2013-43457-R) and Agencia Valenciana de la Innovacion (INNVAL10/18/048). E.F.G was supported by the European Union's Horizon 2020 research and innovation programme under the Marie Skodowska-Curie grant agreement (No. 844646) and also acknowledges the support of NVIDIA GPU Grant Program.Juan -Albarracín, J.; Fuster García, E.; Juan, A.; Garcia-Gomez, JM. (2021). Non-local spatially varying finite mixture models for image segmentation. Statistics and Computing. 31(1):1-10. https://doi.org/10.1007/s11222-020-09988-w11031

Unsupervised glioblastoma segmentation based on multiparametric Magnetic Resonance Imaging (MRI)

[EN] Design and evaluation of an automated unsupervised segmentation method for brain tumour, specifically glioblastoma tumour, based on Magnetic Resonance Imaging (MRI). A preprocessing and feature extraction pipeline based on the state of the art techniques for MRI is proposed. Several unsupervised classification algorithms are studied and evaluated, considering structured and non structured classification algorithms. An original postprocessing method is designed to automatically identify the pathological classes of a segmentation. The unsupervised method is evaluated with a real public reference dataset, against consolidated supervised approaches.[ES] Diseño y evaluación de un método de segmentación automática no supervisada de tumor cerebral, en concreto glioblastomas, mediante imágenes de Resonancia Magnética (RM). Se propone un pipeline de preprocesamiento y extracción de carácterísticas basado en técnicas del estado del arte en imágenes de RM. Se estudian y evaluan distintos algoritmos de clasificación no supervisada, diferenciando entre algoritmos de clasificación estructurada y clasificación no estructurada. Se diseña y propone un postproceso original para la identificación automática de clases patológicas en una segmentación. Se evalua el método no supervisado mediante a una base de datos pública real de referencia, en la que participan metodos consolidados principalmente supervisados.Juan Albarracín, J. (2014). Unsupervised glioblastoma segmentation based on multiparametric Magnetic Resonance Imaging (MRI). http://hdl.handle.net/10251/51064Archivo delegad

Diseño, análisis y optimización de un sistema de reconocimiento de imágenes basadas en contenido para imagen publicitaria

Juan Albarracín, J. (2011). Diseño, análisis y optimización de un sistema de reconocimiento de imágenes basadas en contenido para imagen publicitaria. http://hdl.handle.net/10251/13959.Archivo delegad

Current overview of S-nitrosoglutathione (GSNO) in higher plants

S-nitrosoglutathione is a nitric oxide-derived molecule, generated by the interaction of nitric oxide (NO) with reduced glutathione (GSH) in a process called S-nitrosylation (Figure 1). The reaction appears to take place either through the formation of N2O3 or the addition of NO to a glutathionyl radical formed during this reaction (Broniowska et al., 2013). GSNO is regarded as an intracellular NO reservoir as well as a vehicle of NO throughout the cell, which enables NO biological activity to expand. GSNO is also considered to be the most abundant low-molecular-mass (LMM) S-nitrosothiol (SNO). This family includes other molecules such as S-nitrosocysteine (CySNO) and S-nitrosocysteinylglycine (GlyCySNO), which have been the subject of less study in the field of plant research. There is another group of SNOs called high-molecular mass (HMM) SNOs which are produced by NO binding to sulfhydryl (-SH) groups present in specific cysteine residues of proteins. Figure 1 shows a simple model of GSNO metabolism and its interactions with other molecules in cells where different reactions including S-nitrosylation, S-transnitrosation, and S-glutathionylation are involved (Hogg, 2002; Martínez-Ruiz and Lamas, 2007). In plants, research has focused on the importance of total SNOs in specific stress situations (Feechan et al., 2005; Chaki et al., 2011a) and on the identification of the potential protein targets of S-nitrosylation as this kind of post-translational modification can alter the function of the affected proteins (Astier et al., 2012). Initial studies in this area exogenously applied GSNO in order to identify the pool of potential protein candidates (Lindermayr et al., 2005). However, less attention has been paid to the abundance, distribution, and modulation of endogenous GSNO under natural and stress conditions. In this article, we will provide a current overview of GSNO in higher plants. [EN]Work in our laboratories is supported by ERDF-cofinanced grants from the Ministry of Science and Innovation (BIO2012-33904 and BFU2011-22779)Peer reviewe