Prevalencia de especies de Malassezia en pacientes con Pitiriasis versicolor en Rosario, Argentina

Background: Malassezia species are considered opportunistic yeasts of increasing clinical importance. These lipophilic yeasts are associated with various human diseases, especially pityriasis versicolor (PV), a chronic superficial scaling dermatomycosis. Aims: The aim of this study was to isolate, identify and analyze the distribution of the different species of Malassezia in patients with PV in Rosario city (Argentina). Methods: A total of 264 clinical samples were studied. Isolates were identified on the basis of microscopic observation of cells, and physiological properties, such as the presence of catalase, ability to use Tween compounds, splitting of esculin, and morphology, color and precipitate production on chromogenic agar CHROMagar- Malassezia medium (CHROMM). Results: The highest prevalence of PV in this study was observed in the 25- to 45-year-old group. No differences were found in the development of PV between sexes. The most affected areas of body were the trunk and face. Malassezia sympodialis (51%) was the most commonly isolated species, followed in frequency by M. globosa (40%), Malassezia furfur (7%), Malassezia obtusa (1%) and Malassezia slooffiae (1%). Conclusions: The success for a correct identification of these yeasts is important to improve our knowledge about their epidemiological role in PV and also to detect the appearance of strains which are resistant to the commonly used antifungal drugs.Antecedentes: Las especies de Malassezia son consideradas levaduras oportunistas de importancia clínica creciente. Estas levaduras lipófilas están asociadas con diversas enfermedades humanas, especialmente la pitiriasis versicolor (PV), una dermatomicosis superficial crónica. Objetivos: El objetivo de este estudio fue aislar, identificar y analizar la distribución de diferentes especies de Malassezia en pacientes con PV en la ciudad de Rosario, Argentina. Métodos: Se estudiaron 264 muestras clínicas y los aislamientos fueron identificados según la observación microscópica de las células, propiedades fisiológicas tales como, presencia de catalasa, habilidad para utilizar compuestos Tween, desdoblamiento de la esculina y la descripción del color, morfología y formación de precipitado empleando el medio cromógeno CHROMagar Malassezia (CHROMM). Resultados: La mayor prevalencia de PV, en este estudio, fue encontrada en el grupo de 25-45 anos ˜ de edad, no encontrandose diferencias con respecto al sexo. Las áreas más afectadas fueron tronco y cara. Malassezia sympodialis (51%) fue la especie más aislada, seguida por Malassezia globosa (40%), Malassezia furfur (7%), Malassezia obtusa (1%) y Malassezia slooffiae (1%). Conclusiones: La importancia de una correcta identificación de estas levaduras es necesaria para el conocimiento de su rol epidemiológico en la PV y también para detectar la presencia de cepas resistentes a los antifúngicos.Fil: Ramadán, Silvana Sandra Ana. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; ArgentinaFil: Sortino, Maximiliano Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario; Argentina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; ArgentinaFil: Bulacio, Lucía. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; ArgentinaFil: Marozzi, María Laura. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; ArgentinaFil: López, Clara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; ArgentinaFil: Ramos, Laura. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentin

Proper integration of feature subsets boosts GO subcellular localization predictions

La predicción de múltiples localizaciones subcelulares en proteínas brinda información relavante para el descubrimiento de funciones biológicas. El uso de métodos computacionales basados en el conocimiento puede ser un buen punto de partida para conducir a las costosas validaciones experimentales. En este trabajo, presentamos un framework de clasificación multi-etiqueta para para realizar la predicción en Gene Ontology - Componente Celular enfocada en la mejora de dos aspectos del diseño: i) la caracterización de la secuencia proteica, relacionando el conocimiento biológico con la evidencia experimental; y ii) la evaluación de errores al considerar un modelo de ruido inherente a los frameworks de predicción reales. Nuestra propuesta es validada contra un conjunto de secuencias de proteínas de cuatro organismos modelos D. rerio, A. thaliana, S. cerevisiae and D. melanogaster.Prediction of multiple subcellular localizations in proteins brings relevant information for biologicalfunction discovery. The use of computational methods based on knowledge can be a helpful starting point forguiding the costly experimental validation. In this work, we present a multilabel classifier framework to performGene Ontology - Cellular Component prediction focused on the improvement of two design aspects: i) the proteinsequence characterization, regarding biological knowledge with experimental evidence, and ii) the error evaluation byconsidering a noise model inherent in real prediction frameworks. Our proposal is validated against sets of well-knownprotein sequences of four model organisms D. rerio, A. thaliana, S. cerevisiae and D. melanogasterFil: Spetale, Flavio Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; ArgentinaFil: Tapia Elizabeth. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; ArgentinaFil: Murillo, Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; ArgentinaFil: Krsticevic Flavia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Nicolás; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; ArgentinaFil: Ponce Sergio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Nicolás; ArgentinaFil: Angelone, Laura Monica. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; ArgentinaFil: Bulacio, Pilar Estela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Nicolás; Argentin

Experiencia vinculación universidad-industria: desarrollo de tecnología ISOBUS para la industria nacional de maquinarias agrícolas

Teniendo en cuenta que la normalización y la integración de la información son atributos dominantes en agricultura de precisión, la comunicación de datos mediante redes locales como las definidas por la norma ISO 11783 es recomendable. Esta propuesta de vinculación universidad-industria plantea una aproximación gradual e inclusiva a la tecnología ISOBUS para los fabricantes nacionales de equipamiento electrónico de maquinarias agrícolas. Esta propuesta es construida a partir de un esfuerzo conjunto entre el sector público y el privado, representado por un grupo de empresas de la provincia de Santa Fe, dispuestas a sumar compatibilidad ISOBUS a sus desarrollos propietarios. Para ello, se acuerda la colaboración para la adaptación de un dispositivo ISOBUS base desarrollado por el grupo de Agro-Bioinformática de CIFASIS-CONICET, capaz de aceptar un conjunto predefinido de señales entradas y generar salidas con conexión ISOBUS.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Experiencia vinculación universidad-industria: desarrollo de tecnología ISOBUS para la industria nacional de maquinarias agrícolas

Teniendo en cuenta que la normalización y la integración de la información son atributos dominantes en agricultura de precisión, la comunicación de datos mediante redes locales como las definidas por la norma ISO 11783 es recomendable. Esta propuesta de vinculación universidad-industria plantea una aproximación gradual e inclusiva a la tecnología ISOBUS para los fabricantes nacionales de equipamiento electrónico de maquinarias agrícolas. Esta propuesta es construida a partir de un esfuerzo conjunto entre el sector público y el privado, representado por un grupo de empresas de la provincia de Santa Fe, dispuestas a sumar compatibilidad ISOBUS a sus desarrollos propietarios. Para ello, se acuerda la colaboración para la adaptación de un dispositivo ISOBUS base desarrollado por el grupo de Agro-Bioinformática de CIFASIS-CONICET, capaz de aceptar un conjunto predefinido de señales entradas y generar salidas con conexión ISOBUS.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Revalorización y actualización del Sistema de Gestión Patrimonial

Este proyecto tiene por propósito lograr un Sistema de Gestión Patrimonial eficiente.Fil: Bulacio, Laura. Universidad Nacional de Córdoba. Secretaría de Planificación y Gestión Institucional. Dirección General de Contabilidad y Finanzas, Argentina.Fil: Castellano, Paola. Universidad Nacional de Córdoba. Secretaría de Planificación y Gestión Institucional. Dirección General de Contabilidad y Finanzas, Argentina.Fil: Pucheta, Marina. Universidad Nacional de Córdoba. Secretaría de Planificación y Gestión Institucional. Dirección General de Contabilidad y Finanzas, Argentina.Fil: Recalde, Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Secretaría de Planificación y Gestión Institucional. Dirección General de Contabilidad y Finanzas, Argentina.Fil: Echenique, Pilar. Universidad Nacional de Córdoba. Secretaría de Planificación y Gestión Institucional. Dirección General de Contabilidad y Finanzas, Argentina.Fil: Masuero, Andrea. Universidad Nacional de Córdoba. Secretaría de Planificación y Gestión Institucional. Dirección General de Tecnologías Informáticas, Argentina

Evolución de la interfaz de consulta de la SfGD : Un puente de entendimiento informático-biológico

La base de datos SfGD (Sunflower Genomic Database) fue diseñada para almacenar, gestionar y consultar información genómica de ESTs de girasol dentro del marco de un proyecto llevado a cabo en INTA Castelar. Inicialmente los datos biológicos fueron registrados en una base de datos Access, recurso válido pero acotado por el enorme volumen de datos biológicos derivados de los estudios actuales. La ventaja de una base de datos radica en almacenar grandes volúmenes de datos en forma organizada. El biólogo expresa los resultados de su investigación "en un lenguaje" "con terminología específica" desconocida o poco conocida por los informáticos no avezados en la Biología. El informático logra abstraerse de la realidad para desarrollar un programa en un lenguaje sintáctica y semánticamente diferente al que maneja el biólogo. Esto genera un distanciamiento entre ambos que afecta a la aplicación desarrollada. Sin embargo, el informático debe interiorizarse de la dinámica de los datos biológicos para poder construir un gestor que a modo de puente permita unir ambas ciencias. En este trabajo presentamos la evolución de la interfaz que se utilizó para consultas en la base de datos SfGD, arribando a una interfaz que permite consultar la base en un lenguaje coloquial y menos técnico, sabiendo que esta herramienta será, en un futuro cercano, un recurso de acceso público para la comunidad científico/académica interesada en consultar información molecular asociada a esta especie de interés agronómico.The SfGD (Sunflower Genomic Database) was designed to store, management and consult sunflower ESTs genomic information, within the framework of a project carried out at INTA Castelar. At the beginning the biological data was stored in an Access database, a valid but restricted resource due to the enormous amount of data coming from current research. The advantage of a database lies on the capacity to store large amounts of data in an organized way. The biologists express the results of their investigations in “a language with specific terminology” unknown for the informatics. The informatics manages to abstract way to develop a program with a language syntactically and semantically different from the one used by the biologist. This situation generates a gap between both professionals that affects the developed application. However, the informatics must embrace the biological data dynamics in order to build a program that works as a bridge between both sciences. In this work we introduce the evolution of the interface utilized to consult the SfGD. Arriving to an interface that allows consulting in a more colloquial and less technical language, knowing that this tool will be, in a close future, a public access resource for the scientific/academic community interested in consulting molecular information related to this species of agronomical interest.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Uso y perspectivas en la SfGD : Acceso eficiente e integridad de la información

La base de datos SfGD (Sunflower Genomic Database) fue diseñada para almacenar, gestionar y consultar datos e información generados dentro del marco de un proyecto de genómica funcional de girasol llevado a cabo en INTA Castelar. La SfGD facilita el almacenamiento de ESTs y unigenes de girasol, la comparación contra bases de datos de otras especies más profundamente caracterizadas y la recuperación de subclases funcionales basadas en ontologías genéticas. La base se encuentra alojada en el servidor del INTA, bajo el dominio http://bioinformatica.inta.gov.ar/sunflower/, actualmente bajo acceso con usuario y contraseña. En este trabajo presentamos las mejoras que se han realizado a partir de la SfGD versión 2010 referidas a su interfaz web y a la administración de los datos, con el propósito final de la puesta en público. En el aspecto de la interfaz, se agregaron funciones que permiten guardar las consultas, y además se ha incorporado filosofía AJAX para agilizar la visualización de las búsquedas. El objetivo es perfeccionar la visualización y acceso a los datos. En lo referido a la administración de los datos, con la firme convicción de preservar la integridad de los mismos, se realizó un módulo independiente de ABM. La base de datos resultará más segura y los datos ómicos residentes en ella serán fiables. De esta forma consideramos que es inminente la implantación de la base como recurso de acceso público para la comunidad científico/académica interesada en consultar información molecular asociada a esta especie de interés agronómico.The SfGD(Sunflower Genomic Database) was designed to store, manage and consult data and information generated within the framework of a project of sunflower ESTs genomic informationcarried out at INTA Castelar. SfGD facilitates the storage of sunflower ESTs and unigenes, comparison with ESTs from other species vast studied and the recovery of functional subclasses based on genetics ontology. The database is hosted on the server of INTA, in http://bioinformatica.inta.gov.ar/sunflower/, currently accessible with username and password. We present the improvements that have been made from the 2010 version SfGD regarding its web interface and data management, with the ultimate aim of launching it to public. In terms of interface, functions were added to save queries, and also incorporated philosophy AJAX to speed the display of the search. The aim is to improve the visualization and data access. In regard to data management with the firm conviction of preserving the integrity of data, we wrote a separate module of CRUD. The database will be safer and omics data residing in it will be reliable. Thus we consider that the database is ready for its imminent introduction as a public access resource for the scientific/academic community interested in consulting molecular information related to this species of agronomical interest.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Bio y agroInformática en CIFASIS

Las tecnologías de alto rendimiento en proyectos de ciencias de la vida generan cantidades exponenciales de datos cuya naturaleza y complejidad inspira el desarrollo de nuevos métodos computacionales para la extracción y gestión de información biológica relevante con el objetivo de lograr una comprensión más acabada de la vida tanto a nivel molecular como poblacional. Este contexto tecnológico, define un nuevo campo de investigación multidisciplinar conocido como Bioinformática. En nuestro grupo estamos interesados en el desarrollo de algoritmos y herramientas bioinformáticas para el análisis, procesamiento y gestión de datos de espectroscopia, microarreglos, marcadores moleculares y de secuenciación de alto rendimiento en el marco de proyectos de investigación básica y biológica multidisciplinar. Nuestro trabajo en Bioinformática inspira además la introducción de tecnologías de alto rendimiento y procesamiento de datos en Agricultura de Precisión, en el marco de un campo de investigación incipiente conocido como Agroinformática.Eje: Procesamiento de señales y sistemas de tiempo realRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Banca Electrónica

Este proyecto tiene por fin fomentar la bancarización en todo el ámbito de la Universidad Nacional de Córdoba.Fil: Grassetti, María Laura. Universidad Nacional de Córdoba. Secretaría de Planificación y Gestión Institucional, Dirección General de Contabilidad y Finanzas, Dirección de Tesorería; Argentina.Fil: Cuarati, Luis.Universidad Nacional de Córdoba. Secretaría de Planificación y Gestión Institucional, Dirección General de Contabilidad y Finanzas, Dirección de Tesorería; Argentina.Fil: Gonzalez, Adrián. Universidad Nacional de Córdoba. Secretaría de Planificación y Gestión Institucional, Dirección General de Contabilidad y Finanzas, Dirección de Tesorería; Argentina.Fil: Oria, Nicolás. Universidad Nacional de Córdoba. Secretaría de Planificación y Gestión Institucional, Dirección General de Contabilidad y Finanzas, Dirección de Tesorería; Argentina.Fil: Lax, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Secretaría de Planificación y Gestión Institucional, Dirección General de Contabilidad y Finanzas, Dirección de Tesorería; Argentina.Fil: Bulacio, Bibiana. Universidad Nacional de Córdoba. Secretaría de Planificación y Gestión Institucional, Dirección General de Contabilidad y Finanzas, Dirección de Tesorería; Argentina.Fil: Berrotarán, Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Secretaría de Planificación y Gestión Institucional, Dirección General de Contabilidad y Finanzas, Dirección de Tesorería; Argentina.Fil: Heredia, Mónica. Universidad Nacional de Córdoba. Secretaría de Planificación y Gestión Institucional, Dirección General de Contabilidad y Finanzas, Dirección de Tesorería; Argentina.Fil: Rojas, Damián. Universidad Nacional de Córdoba. Secretaría de Planificación y Gestión Institucional, Dirección General de Contabilidad y Finanzas; Argentina.Fil: Manjarrés, Lucas. Universidad Nacional de Córdoba. Secretaría de Planificación y Gestión Institucional, Dirección General de Tecnologías Informáticas; Argentina.Fil: Gelatti, Sonia. Universidad Nacional de Córdoba. Secretaría de Planificación y Gestión Institucional, Dirección General de Tecnologías Informáticas; Argentina.Fil: Goye, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Secretaría de Planificación y Gestión Institucional, Dirección General de Tecnologías Informáticas; Argentina.Fil: López, Liliana. Universidad Nacional de Córdoba. Secretaría de Planificación y Gestión Institucional, Dirección General de Contrataciones; Argentina

Multiclass classification of microarray data samples with a reduced number of genes

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Multiclass classification of microarray data samples with a reduced number of genes is a rich and challenging problem in Bioinformatics research. The problem gets harder as the number of classes is increased. In addition, the performance of most classifiers is tightly linked to the effectiveness of mandatory gene selection methods. Critical to gene selection is the availability of estimates about the maximum number of genes that can be handled by any classification algorithm. Lack of such estimates may lead to either computationally demanding explorations of a search space with thousands of dimensions or classification models based on gene sets of unrestricted size. In the former case, unbiased but possibly overfitted classification models may arise. In the latter case, biased classification models unable to support statistically significant findings may be obtained.</p> <p>Results</p> <p>A novel bound on the maximum number of genes that can be handled by binary classifiers in binary mediated multiclass classification algorithms of microarray data samples is presented. The bound suggests that high-dimensional binary output domains might favor the existence of accurate and sparse binary mediated multiclass classifiers for microarray data samples.</p> <p>Conclusions</p> <p>A comprehensive experimental work shows that the bound is indeed useful to induce accurate and sparse multiclass classifiers for microarray data samples.</p