Direct quantitative measurement of compositional enrichment and variations in InyGa1−yAs quantum dots

Assessment of the composition of quantum dots on the nanoscale is crucial for a deeper understanding of both the growth mechanisms and the properties of these materials. In this letter, we discuss a direct method to obtain a quantitative evaluation of the In variation across nanometer-sized InGaAs quantum dots embedded in a GaAs matrix, by means of electron energy-loss spectroscopy in a scanning transmission electron microscope

In vitro antifungal activity of Peltophorum dubium (Spreg.) Taub. extracts against Aspergillus flavus.

Aspergillus flavus is a filamentous, saprophytic fungus, whose colonization occurs mainly in cereal grains and oilseeds once arvested. Under certain conditions, it could produce mycotoxins called aflatoxins, known as powerful human liver carcinogens. The aim of the present study was to describe the antifungal activity of extracts of Peltophorum dubium, a species from northern Argentina (Oriental Chaco), against A. flavus. The antifungal activities of di erent collection sites are reported. The extracts exhibited a minimum inhibitory concentration of 125 g/mL, and the di erences between the treatments and the inoculum control were 11 mm of P. dubium A and 10 mm of P. dubium F in colony growth. Moreover, hyphae treated with the extracts stained blue with Evans blue showed alterations in the membrane and/or cell wall, allowing the dye income. Bio-guided fractionation, High Performance Liquid Chromatography diode array ultraviolet/visible (HPLC UV/VIS DAD), and Ultra-High Performance Liquid Chromatography Electrospray Ionization Mass Spectrometry (UPLC ESI-MS) analyses were conducted to characterize the extracts and their active fractions. The HPLC UV/VIS DAD analysis allowed the determination of the presence of flavonoids (flavonols and flavones), coumarins, terpenes, and steroids. UPLC ESI/MS analysis of active fractions revealed the presence of Kaempferol, Apigenin, Naringenin, Chrysin and aidzein.Fil: Di Ciaccio, Lucí­a Soledad. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patobiología; ArgentinaFil: Catalano, Alejandra V. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Cátedra de Farmacognosia; ArgentinaFil: López, Paula G. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Cátedra de Farmacognosia; ArgentinaFil: Rojas, Dante. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Tecnología de Alimentos; ArgentinaFil: Fortunato, Renee Hersilia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Recursos Biológicos; ArgentinaFil: Salvat, Adriana Elisabeth. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patobiología; ArgentinaFil: Cristos, Diego Sebastián. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Tecnología de Alimentos; Argentin

Active monitoring of tuberculosis cases during the Covid-19 pandemic in a general hospital for acute patients in Buenos Aires City

A pesar de la existencia de un tratamiento efectivo, la persistencia de la tuberculosis (TB) en la Ciudad de Buenos Aires (CABA) señala los obstáculos presentes en la accesibilidad a los servicios de salud y la necesidad de visibilizar los determinantes sociales en la adherencia a los tratamientos antituberculosos. El contexto de la pandemia de covid-19 y del aislamiento social preventivo y obligatorio (ASPO) implicaron un fuerte desafío para reorganizar los servicios de salud y afecta de manera exacerbada a los grupos en situación de pobreza y vulnerabilidad social. Este artículo se propone señalar los principales resultados de la implementación de una modalidad de seguimiento activo de los casos de tuberculosis en un hospital general de agudos de CABA entre 2020 y 2021. Se utilizó un diseño de investigación en implementación con una metodología cuantitativa y cualitativa para reconocer los principales obstáculos en el seguimiento y la adherencia a los tratamientos antifímicos en el contexto de la pandemia de covid-19. Se identificaron los grupos sociales afectados por la TB con mayor vulnerabilidad social para el seguimiento: población en situación de calle, con consumo problemático de sustancias y población transfemenina. Se señala el armado de redes comunitarias con referentes de organizaciones de la sociedad civil como una estrategia efectiva para acompañar a esta población.Despite an effective treatment, the persistence of tuberculosis (TB) in the City of Buenos Aires (CABA, its acronym in Spanish) indicates the obstacles in accessibility to health services and the need to make the social determinants of adherence to the tuberculosis treatments visible. The covid-19 pandemic together with the preventive and compulsory social isolation (ASPO, its acronym in Spanish) mean a strong challenge for reorganizating health services and exacerbate the problems of poor and socially vulnerable groups. This article aims to show the main results of implementing an active follow-up modality of TB cases in a general hospital for acute patients in CABA in 2020-2021. The main obstacles in the follow-up and adherence to anti-fimic treatments in the context of the covid-19 pandemic were identified through a research design with quantitative and qualitative methodology. Social groups affected by TB and higher social vulnerability were identified for the follow-up: homeless, those with problematic substance use, and trans-female. Setting community networks with mentors from civil society organizations were an effective strategy for accompanying these populations.Fil: Pereyra, Andrés Martín. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Agudos "Juan A. Fernández"; ArgentinaFil: Barrios, Rocio. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Agudos "Juan A. Fernández"; ArgentinaFil: Aranda, Jimena. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Agudos "Juan A. Fernández"; ArgentinaFil: Herrero, María Belén. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Agudos "Juan A. Fernández"; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Longordo, Marina. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Agudos "Juan A. Fernández"; ArgentinaFil: Hering, Silvia. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Agudos "Juan A. Fernández"; ArgentinaFil: Ben, Graciela. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Agudos "Juan A. Fernández"; ArgentinaFil: Koufios, Adriana. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Agudos "Juan A. Fernández"; ArgentinaFil: Marcuzz, Adriana. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Agudos "Juan A. Fernández"; ArgentinaFil: Camera, Eugenia. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Agudos "Juan A. Fernández"; ArgentinaFil: Catalano, Adriana. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Agudos "Juan A. Fernández"; ArgentinaFil: Paz, Enroque. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Agudos "Juan A. Fernández"; Argentin

Educational experience of the Pharmacognosy course in the context of the pandemic

La pandemia del Covid-19 impactó en los distintos niveles educativos, incluido el universitario. En estesentido, se adecuaron los contenidos de los seminarios y trabajos prácticos de Farmacognosia, materiadel octavo cuatrimestre de la carrera de Farmacia de la Universidad de Buenos Aires, a la instanciavirtual. A su vez, se recurrió a diversas estrategias e implementación de herramientas para fomentarla comunicación, la participación activa de los alumnos, el trabajo colaborativo y la comprensión delos contenidos. Los resultados obtenidos, referidos a la implementación de plataformas y recursos enlos temas de procesos extractivos y grupos fitoquímicos I, son alentadores y demuestran el interésy participación de los alumnos contribuyendo al proceso de enseñanza-aprendizaje en la instanciavirtual.The Covid-19 pandemic has impacted on different educational levels, including university. In this sense, the contents of the classrooms (seminars and practical works) of Pharmacognosy, subject of the eighth semester of Pharmacy studies of the University of Buenos Aires, were adapted to the virtual instance. At the same time, various strategies and the implementation of tools were used to promote communication, active participation of students, understanding of the contents and collaborative work. The results obtained, referring to the implementation of platforms and resources on the issues of extractive processes and phytochemical groups I, are encouraging and demonstrate the interest and participation of the students contributing to the teaching-learning process in the virtual instance.Fil: Sülsen, Valeria Patricia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco; ArgentinaFil: Borgo, Jimena. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Farmacología. Cátedra de Farmacognosia; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Hernández, Natalia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Farmacología. Cátedra de Farmacognosia; ArgentinaFil: Lladró, Lucila. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Farmacología. Cátedra de Farmacognosia; ArgentinaFil: Sgarlata, Tomás. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Farmacología. Cátedra de Farmacognosia; ArgentinaFil: Iglesias, Catalina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Farmacología. Cátedra de Farmacognosia; ArgentinaFil: Ulloa, Jerónimo Luis. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Farmacología. Cátedra de Farmacognosia; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Ouviña, Adriana Graciela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Farmacología. Cátedra de Farmacognosia; ArgentinaFil: Catalano, Alejandra Vanina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Farmacología. Cátedra de Farmacognosia; ArgentinaFil: Redko, Flavia del Carmen. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Farmacología. Cátedra de Farmacognosia; Argentin

Practical Recommendations for Optimal Thromboprophylaxis in Patients with COVID-19: A Consensus Statement Based on Available Clinical Trials.

Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has been shown to be strongly associated with increased risk for venous thromboembolism events (VTE) mainly in the inpatient but also in the outpatient setting. Pharmacologic thromboprophylaxis has been shown to offer significant benefits in terms of reducing not only VTE events but also mortality, especially in acutely ill patients with COVID-19. Although the main source of evidence is derived from observational studies with several limitations, thromboprophylaxis is currently recommended for all hospitalized patients with acceptable bleeding risk by all national and international guidelines. Recently, high quality data from randomized controlled trials (RCTs) further support the role of thromboprophylaxis and provide insights into the optimal thromboprophylaxis strategy. The aim of this statement is to systematically review all the available evidence derived from RCTs regarding thromboprophylaxis strategies in patients with COVID-19 in different settings (either inpatient or outpatient) and provide evidence-based guidance to practical questions in everyday clinical practice. Clinical questions accompanied by practical recommendations are provided based on data derived from 20 RCTs that were identified and included in the present study. Overall, the main conclusions are: (i) thromboprophylaxis should be administered in all hospitalized patients with COVID-19, (ii) an optimal dose of inpatient thromboprophylaxis is dependent upon the severity of COVID-19, (iii) thromboprophylaxis should be administered on an individualized basis in post-discharge patients with COVID-19 with high thrombotic risk, and (iv) thromboprophylaxis should not be routinely administered in outpatients. Changes regarding the dominant SARS-CoV-2 variants, the wide immunization status (increasing rates of vaccination and reinfections), and the availability of antiviral therapies and monoclonal antibodies might affect the characteristics of patients with COVID-19; thus, future studies will inform us about the thrombotic risk and the optimal therapeutic strategies for these patients

Neuroanatomical heterogeneity and homogeneity in individuals at clinical high risk for psychosis

Individuals at Clinical High Risk for Psychosis (CHR-P) demonstrate heterogeneity in clinical profiles and outcome features. However, the extent of neuroanatomical heterogeneity in the CHR-P state is largely undetermined. We aimed to quantify the neuroanatomical heterogeneity in structural magnetic resonance imaging measures of cortical surface area (SA), cortical thickness (CT), subcortical volume (SV), and intracranial volume (ICV) in CHR-P individuals compared with healthy controls (HC), and in relation to subsequent transition to a first episode of psychosis. The ENIGMA CHR-P consortium applied a harmonised analysis to neuroimaging data across 29 international sites, including 1579 CHR-P individuals and 1243 HC, offering the largest pooled CHR-P neuroimaging dataset to date. Regional heterogeneity was indexed with the Variability Ratio (VR) and Coefficient of Variation (CV) ratio applied at the group level. Personalised estimates of heterogeneity of SA, CT and SV brain profiles were indexed with the novel Person-Based Similarity Index (PBSI), with two complementary applications. First, to assess the extent of within-diagnosis similarity or divergence of neuroanatomical profiles between individuals. Second, using a normative modelling approach, to assess the ‘normativeness’ of neuroanatomical profiles in individuals at CHR-P. CHR-P individuals demonstrated no greater regional heterogeneity after applying FDR corrections. However, PBSI scores indicated significantly greater neuroanatomical divergence in global SA, CT and SV profiles in CHR-P individuals compared with HC. Normative PBSI analysis identified 11 CHR-P individuals (0.70%) with marked deviation (>1.5 SD) in SA, 118 (7.47%) in CT and 161 (10.20%) in SV. Psychosis transition was not significantly associated with any measure of heterogeneity. Overall, our examination of neuroanatomical heterogeneity within the CHR-P state indicated greater divergence in neuroanatomical profiles at an individual level, irrespective of psychosis conversion. Further large-scale investigations are required of those who demonstrate marked deviation.publishedVersio

A machine-learning based bio-psycho-social model for the prediction of non-obstructive and obstructive coronary artery disease

Background: Mechanisms of myocardial ischemia in obstructive and non-obstructive coronary artery disease (CAD), and the interplay between clinical, functional, biological and psycho-social features, are still far to be fully elucidated. Objectives: To develop a machine-learning (ML) model for the supervised prediction of obstructive versus non-obstructive CAD. Methods: From the EVA study, we analysed adults hospitalized for IHD undergoing conventional coronary angiography (CCA). Non-obstructive CAD was defined by a stenosis < 50% in one or more vessels. Baseline clinical and psycho-socio-cultural characteristics were used for computing a Rockwood and Mitnitski frailty index, and a gender score according to GENESIS-PRAXY methodology. Serum concentration of inflammatory cytokines was measured with a multiplex flow cytometry assay. Through an XGBoost classifier combined with an explainable artificial intelligence tool (SHAP), we identified the most influential features in discriminating obstructive versus non-obstructive CAD. Results: Among the overall EVA cohort (n = 509), 311 individuals (mean age 67 ± 11 years, 38% females; 67% obstructive CAD) with complete data were analysed. The ML-based model (83% accuracy and 87% precision) showed that while obstructive CAD was associated with higher frailty index, older age and a cytokine signature characterized by IL-1β, IL-12p70 and IL-33, non-obstructive CAD was associated with a higher gender score (i.e., social characteristics traditionally ascribed to women) and with a cytokine signature characterized by IL-18, IL-8, IL-23. Conclusions: Integrating clinical, biological, and psycho-social features, we have optimized a sex- and gender-unbiased model that discriminates obstructive and non-obstructive CAD. Further mechanistic studies will shed light on the biological plausibility of these associations. Clinical trial registration: NCT02737982

Planck 2013 results X. Energetic particle effects: characterization, removal, and simulation

This paper presents the detection, interpretation and removal of the signal resulting from interactions of high energy particles with the Planck High Frequency Instrument (HFI). These interactions fall into two categories, heating the 0.1 K bolometer plate and glitches in each detector time stream. Glitch shapes are not simple single pole exponential decays and fall into a three families. The glitch shape for each family has been characterized empirically in flight data and removed from the detector time streams. The spectrum of the count rate/unit energy is computed for each family and a correspondence to where on the detector the particle hit is made. Most of the detected glitches are from galactic protons incident on the Si die frame supporting the micromachined bolometric detectors. At HFI, the particle flux is ~ 5 per square cm and per second and is dominated by protons incident on the spacecraft with an energy >39 MeV, leading to a rate of typically one event per second and per detector. Different categories of glitches have different signature in timestreams. Two of the glitch types have a low amplitude component that decays over nearly 1 second. This component produces an excess noise if not properly removed from the time ordered data. We have used a glitch detection and subtraction method based on the joint fit of population templates. The application of this novel glitch removal method removes excess noise from glitches. Using realistic simulations, we find this method does not introduce signal bias.Comment: 23 pages; v2: author list complete

The Sex-Specific Detrimental Effect of Diabetes and Gender-Related Factors on Pre-admission Medication Adherence Among Patients Hospitalized for Ischemic Heart Disease: Insights From EVA Study

Background: Sex and gender-related factors have been under-investigated as relevant determinants of health outcomes across non-communicable chronic diseases. Poor medication adherence results in adverse clinical outcomes and sex differences have been reported among patients at high cardiovascular risk, such as diabetics. The effect of diabetes and gender-related factors on medication adherence among women and men at high risk for ischemic heart disease (IHD) has not yet been fully investigated.Aim: To explore the role of sex, gender-related factors, and diabetes in pre-admission medication adherence among patients hospitalized for IHD.Materials and Methods: Data were obtained from the Endocrine Vascular disease Approach (EVA) (ClinicalTrials.gov Identifier: NCT02737982), a prospective cohort of patients admitted for IHD. We selected patients with baseline information regarding the presence of diabetes, cardiovascular risk factors, and gender-related variables (i.e., gender identity, gender role, gender relations, institutionalized gender). Our primary outcome was the proportion of pre-admission medication adherence defined through a self-reported questionnaire. We performed a sex-stratified analysis of clinical and gender-related factors associated with pre-admission medication adherence.Results: Two-hundred eighty patients admitted for IHD (35% women, mean age 70), were included. Around one-fourth of the patients were low-adherent to therapy before hospitalization, regardless of sex. Low-adherent patients were more likely diabetic (40%) and employed (40%). Sex-stratified analysis showed that low-adherent men were more likely to be employed (58 vs. 33%) and not primary earners (73 vs. 54%), with more masculine traits of personality, as compared with medium-high adherent men. Interestingly, women reporting medication low-adherence were similar for clinical and gender-related factors to those with medium-high adherence, except for diabetes (42 vs. 20%, p = 0.004). In a multivariate adjusted model only employed status was associated with poor medication adherence (OR 0.55, 95%CI 0.31–0.97). However, in the sex-stratified analysis, diabetes was independently associated with medication adherence only in women (OR 0.36; 95%CI 0.13–0.96), whereas a higher masculine BSRI was the only factor associated with medication adherence in men (OR 0.59, 95%CI 0.35–0.99).Conclusion: Pre-admission medication adherence is common in patients hospitalized for IHD, regardless of sex. However, patient-related factors such as diabetes, employment, and personality traits are associated with adherence in a sex-specific manner

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. 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