Modelos Mixtos-Aditivos Generalizados para el Estudio de Fenómenos Biológicos y Sociales Descriptos por Datos Agregados y/o Longitudinales. Generalized Mixed Additive Models for the Study of Biological and Social Phenomenons from Longitudinal and/or Aggregated Data.

Este proyecto propone extender y generalizar los procesos de estimación e inferencia de modelos aditivos generalizados multivariados para variables aleatorias no gaussianas, que describen comportamientos de fenómenos biológicos y sociales y cuyas representaciones originan series longitudinales y datos agregados (clusters). Se genera teniendo como objeto para las aplicaciones inmediatas, el desarrollo de metodología de modelación para la comprensión de procesos biológicos, ambientales y sociales de las áreas de Salud y las Ciencias Sociales, la condicionan la presencia de fenómenos específicos, como el de las enfermedades.Es así que el plan que se propone intenta estrechar la relación entre la Matemática Aplicada, desde un enfoque bajo incertidumbre y las Ciencias Biológicas y Sociales, en general, generando nuevas herramientas para poder analizar y explicar muchos problemas sobre los cuales tienen cada vez mas información experimental y/o observacional.Se propone, en forma secuencial, comenzando por variables aleatorias discretas (Yi, con función de varianza menor que una potencia par del valor esperado E(Y)) generar una clase unificada de modelos aditivos (paramétricos y no paramétricos) generalizados, la cual contenga como casos particulares a los modelos lineales generalizados, no lineales generalizados, los aditivos generalizados, los de media marginales generalizados (enfoques GEE1 -Liang y Zeger, 1986- y GEE2 -Zhao y Prentice, 1990; Zeger y Qaqish, 1992; Yan y Fine, 2004), iniciando una conexión con los modelos lineales mixtos generalizados para variables latentes (GLLAMM, Skrondal y Rabe-Hesketh, 2004), partiendo de estructuras de datos correlacionados. Esto permitirá definir distribuciones condicionales de las respuestas, dadas las covariables y las variables latentes y estimar ecuaciones estructurales para las VL, incluyendo regresiones de VL sobre las covariables y regresiones de VL sobre otras VL y modelos específicos para considerar jerarquías de variación ya reconocidas. Cómo definir modelos que consideren estructuras espaciales o temporales, de manera tal que permitan la presencia de factores jerárquicos, fijos o aleatorios, medidos con error como es el caso de las situaciones que se presentan en las Ciencias Sociales y en Epidemiología, es un desafío a nivel estadístico. Se proyecta esa forma secuencial para la construcción de metodología tanto de estimación como de inferencia, comenzando con variables aleatorias Poisson y Bernoulli, incluyendo los existentes MLG, hasta los actuales modelos generalizados jerárquicos, conextando con los GLLAMM, partiendo de estructuras de datos correlacionados. Esta familia de modelos se generará para estructuras de variables/vectores, covariables y componentes aleatorios jerárquicos que describan fenómenos de las Ciencias Sociales y la Epidemiología.

Evaluación cuantitativa de riesgo para la salud pública por trichinelosis debido al consumo de productos elaborados con carne porcina en la provincia de Santa Fe y Córdoba

La trichinelosis es una zoonosis parasitaria transmitida especialmente por carne de cerdo no tratada adecuadamente, siendo un problema de salud pública en zonas endémicas, originando considerables pérdidas económicas. La continua recurrencia de la trichinelosis animal involucra distintos eslabones de la cadena de elaboración de productos porcinos. Para mitigar el riesgo de esta enfermedad se deben aplicar medidas de manejo sustentadas científicamente y una estrategia para lograrlo es el análisis de riesgos. Éste es un proceso mediante el cual se examinan los posibles efectos nocivos para la salud como consecuencia de un peligro presente en un alimento y se establecen opciones para mitigarlo. No se han desarrollado evaluaciones cuantitativas de riesgos bajo las condiciones de producción, procesamiento y consumo nacionales. Se elaborará un modelo de riesgos que contemple desde la producción primaria hasta el consumo final. La información científica disponible para cada etapa del proceso será integrada al modelo como distribuciones de probabilidad empleando el programa @Risk®. Posteriormente, se obtendrá una estimación de la ocurrencia y extensión de la contaminación de productos de cerdo con trichinelosis, se identificarán las etapas del proceso que más afectan la probabilidad de infección, se analizará el impacto de diferentes estrategias de manejo sobre el riesgo de infección y se identificarán las áreas de investigación relevantes. Los resultados generados aportarán evidencia científica para la toma de decisiones sobre la gestión y comunicación del riesgo, siendo de utilidad para los organismos gubernamentales, empresas privadas del sector y otras organizaciones no gubernamentales relacionadas con el área de interés.

Métodos estadístico-computacionales para la caracterización de patrones de expresión de proteínas en 2D-DIGE

El volumen de datos provenientes de experimentos basados en genómica y poteómica es grande y de estructura compleja. Solo a través de un análisis bioinformático/bioestadístico eficiente es posible identificar y caracterizar perfiles de expresión de genes y proteínas que se expresan en forma diferencial bajo distintas condiciones experimentales (CE). El objetivo principal es extender las capacidades computacionales y analíticos de los softwares disponibles de análisis de este tipo de datos, en especial para aquellos aplicables a datos de electroforésis bidimensional diferencial (2D-DIGE). En DIGE el método estadístico más usado es la prueba t de Student cuya aplicación presupone una única fuente de variación y el cumplimiento de ciertos supuestos distribucionales de los datos (como independencia y homogeneidad de varianzas), los cuales no siempre se cumplen en la práctica, pudiendo conllevar a errores en las estimaciones e inferencias de los efectos de interés. Los modelos Generalizados lineales mixtos (GLMM) permiten no solo incorporar los efectos que, se asume, afectan la variación de la respuesta sino que también modelan estructuras de covarianzas y de correlaciones más afines a las que se presentan en la realidad, liberando del supuesto de independencia y de normalidad. Estos modelos, más complejos en esencia, simplificará el análisis debido a la modelización directa de los datos crudos sin la aplicación de transformaciones para lograr distribuciones más simétricas. Produciendo también a una estimación estadísticamente más eficiente de los efectos presentes y por tanto a una detección más certera de los genes/ proteínas involucrados en procesos biológicos de interés. La característica relevante de esta tecnología es que no se conoce a priori cuáles son las proteínas presentes. Estas son identificadas mediante otras técnicas más costosas una vez que se detectó un conjunto de manchas diferenciales sobre los geles 2DE. Por ende disminuir los falsos positivos es fundamental en la identificación de tales manchas ya que inducen a resultados erróneas y asociaciones biológica ficticias. Esto no solo se logrará mediante el desarrollo de técnicas de normalización que incorporen explícitamente las CE, sino también con el desarrollo de métodos que permitan salirse del supuesto de gaussianidad y evaluar otros supuestos distribucionales más adecuados para este tipo de datos. También, se desarrollarán técnicas de aprendizaje automática que mediante optimización de funciones de costo específicas nos permitan identificar el subconjunto de proteínas con mayor potencialidad diagnóstica. Este proyecto tiene una alta componente estadístico/bioinformática, pero creemos que es el campo de aplicación, es decir la genómica y la proteómica, los que mas se beneficiarán con los resultados esperados. Para tal fin se utilizarán diversas bases de datos de distintos experimentos provistos por distintos centros de investigación nacionales e internacionales

Modelos exponenciales con dispersión y ajuste de modelos lineales generalizados con extravariación

El presente proyecto consta de dos partes. 1. Modelos exponenciales con dispersión. 2. Ajuste de modelos lineales generalizados para datos de conteo con superdispersión. (...) Objetivos generales y específicos: El estudio de los modelos exponenciales con dispersión conduce a desarrollar y perfeccionar métodos de estimación y de inferencia tanto desde el punto de vista teórico como numérico. (...) i) Presentar, sin sin usar el teorema de Mora, resultados sobre la convergencia de modelos exponenciales con dispersión infinitamente divisibles. ii) Proponer una metodología apropiada para el análisis estadístico de variables aleatorias discretas enteras en función de posibles modelos adoptados para su explicación. Construcción de los algoritmos necesarios para la estimación de los parámetros especificados en el modelo adoptado y presentación de las macros correspondientes para su implementación.

Optimización del método de determinación de distribución de tamaño de poros de diversas muestras, usando Resonancia Magnética Nuclear

La utilización de la Resonancia Magnética Nuclear (RMN) como técnica para la caracterización de propiedades físicas de diversos medios es algo bien conocido. Basta mencionar las imágenes de RMN utilizadas en medicina, determinación del campo de velocidades en el flujo de: fluidos en tuberías o de sangre en seres vivos. La caracterización de medios porosos por medio de RMN es un tema que está recibiendo suma atención por su importancia en el área de explotación petrolera. La idea básica consiste en rellenar un medio poroso (sustrato) con algún fluido, usualmente agua o benceno y determinar: la determinación de temperaturas de fusión y temperaturas de solidificación y distribución de constantes de difusión. Estas determinaciones se realizan midiendo los tiempos de relajación y forma de línea de la señal de RMN correspondiente a los núcleos de 1H del fluido utilizado. Las distribuciones obtenidas permiten obtener, en forma indirecta, información acerca de la distribución de tamaño de los poros que alojan al fluido. Sin embargo, los modelos que permiten vincular lo que se mide con la distribución de tamaño de poros, aún no está bien establecida debida a la complejidad y diversidad de los fenómenos involucrados en la interfase fluido-sustrato. Objetivos generales y específicos El objetivo general del presente trabajo es comparar la distribución de tamaño de poros obtenidas por medio de RMN partiendo de muestras con distribución de tamaño de poros caracterizados por microscopía. El fin de esta comparación es optimizar los modelos que vinculan datos de RMN con las distribuciones de tamaños de poros. Los objetivos específicos son: 1- Construcción de muestras y caracterización de tamaño de poros por medio de microscopía. 2- Puesta a punto de un control de temperaturas para termalizar muestras en el equipo de RMN con que cuenta el laboratorio donde se desarrollará el proyecto. 3- Medición de tiempos de relajación y de forma de línea en función de la temperatura, (en un entorno del punto de fusión) en las muestras mencionadas en el objetivo específico 1. 4- Análisis de los modelos existentes que permiten obtener la distribución de tamaño de poros por medio de RMN.

Evaluación cuantitativa de riesgo para la salud pública por trichinelosis debido al consumo de productos elaborados con carne porcina en la provincia de Santa Fe y Córdoba.

La trichinelosis es una zoonosis parasitaria transmitida especialmente por carne de cerdo no tratada adecuadamente, siendo un problema de salud pública en zonas endémicas, originando considerables pérdidas económicas. La continua recurrencia de la trichinelosis animal involucra distintos eslabones de la cadena de elaboración de productos porcinos. Para mitigar el riesgo de esta enfermedad se deben aplicar medidas de manejo sustentadas científicamente y una estrategia para lograrlo es el análisis de riesgos. Éste es un proceso mediante el cual se examinan los posibles efectos nocivos para la salud como consecuencia de un peligro presente en un alimento y se establecen opciones para mitigarlo. No se han desarrollado evaluaciones cuantitativas de riesgos bajo las condiciones de producción, procesamiento y consumo nacionales. Se elaborará un modelo de riesgos que contemple desde la producción primaria hasta el consumo final. La información científica disponible para cada etapa del proceso será integrada al modelo como distribuciones de probabilidad empleando el programa @Risk®. Posteriormente, se obtendrá una estimación de la ocurrencia y extensión de la contaminación de productos de cerdo con trichinelosis, se identificarán las etapas del proceso que más afectan la probabilidad de infección, se analizará el impacto de diferentes estrategias de manejo sobre el riesgo de infección y se identificarán las áreas de investigación relevantes. Los resultados generados aportarán evidencia científica para la toma de decisiones sobre la gestión y comunicación del riesgo, siendo de utilidad para los organismos gubernamentales, empresas privadas del sector y otras organizaciones no gubernamentales relacionadas con el área de interés.

Métodos estadístico-computacionales para la caracterización de patrones de expresión de proteínas en 2D-DIGE.

El volumen de datos provenientes de experimentos basados en genómica y poteómica es grande y de estructura compleja. Solo a través de un análisis bioinformático/bioestadístico eficiente es posible identificar y caracterizar perfiles de expresión de genes y proteínas que se expresan en forma diferencial bajo distintas condiciones experimentales (CE). El objetivo principal es extender las capacidades computacionales y analíticos de los softwares disponibles de análisis de este tipo de datos, en especial para aquellos aplicables a datos de electroforésis bidimensional diferencial (2D-DIGE). En DIGE el método estadístico más usado es la prueba t de Student cuya aplicación presupone una única fuente de variación y el cumplimiento de ciertos supuestos distribucionales de los datos (como independencia y homogeneidad de varianzas), los cuales no siempre se cumplen en la práctica, pudiendo conllevar a errores en las estimaciones e inferencias de los efectos de interés. Los modelos Generalizados lineales mixtos (GLMM) permiten no solo incorporar los efectos que, se asume, afectan la variación de la respuesta sino que también modelan estructuras de covarianzas y de correlaciones más afines a las que se presentan en la realidad, liberando del supuesto de independencia y de normalidad. Estos modelos, más complejos en esencia, simplificarán el análisis debido a la modelización directa de los datos crudos sin la aplicación de transformaciones para lograr distribuciones más simétricas,produciendo también a una estimación estadísticamente más eficiente de los efectos presentes y por tanto a una detección más certera de los genes/proteínas involucrados en procesos biológicos de interés. La característica relevante de esta tecnología es que no se conoce a priori cuáles son las proteínas presentes. Estas son identificadas mediante otras técnicas más costosas una vez que se detectó un conjunto de manchas diferenciales sobre los geles 2DE. Por ende disminuir los falsos positivos es fundamental en la identificación de tales manchas ya que inducen a resultados erróneas y asociaciones biológica ficticias. Esto no solo se logrará mediante el desarrollo de técnicas de normalización que incorporen explícitamente las CE, sino también con el desarrollo de métodos que permitan salirse del supuesto de gaussianidad y evaluar otros supuestos distribucionales más adecuados para este tipo de datos. También, se desarrollarán técnicas de aprendizaje automática que mediante optimización de funciones de costo específicas nos permitan identificar el subconjunto de proteínas con mayor potencialidad diagnóstica. Este proyecto tiene un alto componente estadístico/bioinformática, pero creemos que es el campo de aplicación, es decir la genómica y la proteómica, los que más se beneficiarán con los resultados esperados. Para tal fin se utilizarán diversas bases de datos de distintos experimentos provistos por distintos centros de investigación nacionales e internacionales.

Arte Rupestre de la Sierra de Comechingones - Provincia de Córdoba - Argentina

El arte rupestre de la Provincia de Córdoba conforma un conjunto de especial interés arqueológico y estético pero no totalmente conocido en terreno. Este Proyecto intenta profundizar los hallazgos en la sierra de Comechingones, con la finalidad de establecer sus correlaciones con los ambientes litológicos de estas montañas, entre las latitudes comprendidas entre Alpa Corral y Chaján bajo la hipótesis de que la misma es significativa especialmente en lo que concierne a las distribuciones de pinturas y petroglifos. De acuerdo con esta hipótesis los objetivos de investigación se refieren a obtener registros nuevos organizando la prospección de acuerdo con la extensión de los Distritos Geológicos Cerro Áspero e Intihuasi, establecer sus características estilísticas y efectuar estudios de sitio detallados de acuerdo con protocolos de investigación ya sometidos a prueba por el equipo de investigadores, los cuales abarcan las propiedades litológicas, los signos, sus combinaciones y ubicación en la arquitectura de cada sitio rupestre. Se procurará alcanzar un corpus de sitios y de arte amplio y representativo del arte rupestre de la Provincia. Los esfuerzos de síntesis realizados hasta ahora no han contemplado el arte del sur de Córdoba más que en los casos conocidos desde fines del siglo XIX, por lo tanto, es particularmente importante abordar su localización y estudio con premura antes que se destruyan y, asimismo, prever las medidas precautorias como para que esto no suceda.

Desarrollo de sistemas nano/micro-particulados con aplicación en la fotodegradación selectiva de contaminantes orgánicos en solución. Development of nano / micro-particles systems with application to selective photodegradation of organic pollutants in solution.

IDENTIFICACIÓN DEL PROBLEMA DE ESTUDIO. Las sustancias orgánicas solubles en agua no biodegradables tales como ciertos herbicidas, colorantes industriales y metabolitos de fármacos de uso masivo son una de las principales fuentes de contaminación en aguas subterráneas de zonas agrícolas y en efluentes industriales y domésticos. Las reacciones fotocatalizadas por irradiación UV-visible y sensitizadores orgánicos e inorgánicos son uno de los métodos más económicos y convenientes para la descomposición de contaminantes en subproductos inocuos y/o biodegradables. En muchas aplicaciones es deseable un alto grado de especificidad, efectividad y velocidad de degradación de un dado agente contaminante que se encuentra presente en una mezcla compleja de sustancias orgánicas en solución. En particular son altamente deseables sistemas nano/micro -particulados que formen suspensiones acuosas estables debido a que estas permiten una fácil aplicación y una eficaz acción descontaminante en grandes volúmenes de fluidos. HIPÓTESIS Y PLANTEO DE LOS OBJETIVOS. El objetivo general de este proyecto es desarrollar sistemas nano/micro particulados formados por polímeros de impresión molecular (PIMs) y foto-sensibilizadores (FS). Un PIMs es un polímero especialmente sintetizado para que sea capaz de reconocer específicamente un analito (molécula plantilla) determinado. La actividad de unión específica de los PIMs en conjunto con la capacidad fotocatalizadora de los sensibilizadores pueden ser usadas para lograr la fotodescomposición específica de moléculas “plantilla” (en este caso un dado contaminante) en soluciones conteniendo mezclas complejas de sustancias orgánicas. MATERIALES Y MÉTODOS A UTILIZAR. Se utilizaran técnicas de polimerización en mini-emulsión para sintetizar los sistemas nano/micro PIM-FS para buscar la degradación de ciertos compuestos de interés. Para caracterizar eficiencias, mecanismos y especificidad de foto-degradación en dichos sistemas se utilizan diversas técnicas espectroscópicas (estacionarias y resueltas en el tiempo) y de cromatografía (HPLC y GC). Así mismo, para medir directamente distribuciones de afinidades de unión y eficiencia de foto-degradación se utilizaran técnicas de fluorescencia de molécula/partícula individual. Estas determinaciones permitirán obtener resultados importantes al momento de analizar los factores que afectan la eficiencia de foto-degradación (nano/micro escala), tales como cantidad y ubicación de foto- sensibilizadores en las matrices poliméricas y eficiencia de unión de la plantilla y los productos de degradación al PIM. RESULTADOS ESPERADOS. Los estudios propuestos apuntan a un mejor entendimiento de procesos foto-iniciados en entornos nano/micro-particulados para aplicar dichos conocimientos al diseño de sistemas optimizados para la foto-destrucción selectiva de contaminantes acuosos de relevancia social; tales como herbicidas, residuos industriales, metabolitos de fármacos de uso masivo, etc. IMPORTANCIA DEL PROYECTO. Los sistemas nano/micro-particulados PIM-FS que se propone desarrollar en este proyecto se presentan como candidatos ideales para tratamientos específicos de efluentes industriales y domésticos en los cuales se desea lograr la degradación selectiva de compuestos orgánicos. Los conocimientos adquiridos serán indispensables para construir una plataforma versátil de sistemas foto-catalíticos específicos para la degradación de diversos contaminantes orgánicos de interés social. En lo referente a la formación de recursos humanos, el proyecto propuesto contribuirá en forma directa a la formación de 3 estudiantes de postgrado y 2 estudiantes de grado. En las capacidades institucionales se contribuirá al acondicionamiento del Laboratorio para Microscopía Óptica Avanzada (LMOA) en el Dpto. de Química de la UNRC y al montaje de un sistema de microscopio de fluorescencia que permitirá la aplicación de técnicas avanzadas de espectroscopia de fluorescencia de molecula individual. Water-soluble organic molecules such as certain non-biodegradable herbicides, industrial dyes and metabolites of widespread use drugs are a major source of pollution in groundwater from agricultural areas and in industrial and domestic effluents. Photo-catalytic reactions by UV-visible irradiation and organic sensitizers are one of the most economical and convenient methods for the decomposition of pollutants into harmless byproducts. In many applications it is highly desirable a high degree of specificity, effectiveness and speed of degradation of specific pollutants present in a complex mixture. In particular nano/micro-particles systems that form stable aqueous suspensions are highly desirable because they allow for easy application and effective decontamination of large volumes of fluids. Herein we propose the development of nano/micro particles composed by molecularly imprinted polymers (MIP) and photo-sensitizers (PS). The specific binding of MIP and the photo-catalytic ability of the sensitizers are used to achieve the photo-decomposition of specific "template" molecules in complex mixtures. Mini-emulsion polymerization techniques will be used to synthesize nano/micro MIP-FS systems. Spectroscopy (steady-state and time resolved) and chromatography (GC and HPLC) will be used to characterize efficiency, mechanisms and specificity of photo-degradation in these systems. In addition single molecule/particle fluorescence spectroscopy techniques will be used to directly measure distributions of binding affinities and photo-degradation efficiency in individual particles. The proposed studies point to a more detailed understanding of the factors affecting the photo-degradation efficiency in nano/micro-particles and to apply that knowledge in the design of optimized systems for photo-selective destruction of socially relevant aqueous pollutants.

Desarrollo de sistemas nano/micro-particulados con aplicación en la fotodegradación selectiva de contaminantes orgánicos en solución

IDENTIFICACIÓN DEL PROBLEMA DE ESTUDIO. Las sustancias orgánicas solubles en agua no biodegradables tales como ciertos herbicidas, colorantes industriales y metabolitos de fármacos de uso masivo son una de las principales fuentes de contaminación en aguas subterráneas de zonas agrícolas y en efluentes industriales y domésticos. Las reacciones fotocatalizadas por irradiación UV-visible y sensitizadores orgánicos e inorgánicos son uno de los métodos más económicos y convenientes para la descomposición de contaminantes en subproductos inocuos y/o biodegradables. En muchas aplicaciones es deseable un alto grado de especificidad, efectividad y velocidad de degradación de un dado agente contaminante que se encuentra presente en una mezcla compleja de sustancias orgánicas en solución. En particular son altamente deseables sistemas nano/micro -particulados que formen suspensiones acuosas estables debido a que estas permiten una fácil aplicación y una eficaz acción descontaminante en grandes volúmenes de fluidos. HIPÓTESIS Y PLANTEO DE LOS OBJETIVOS. El objetivo general de este proyecto es desarrollar sistemas nano/micro particulados formados por polímeros de impresión molecular (PIMs) y foto-sensibilizadores (FS). Un PIMs es un polímero especialmente sintetizado para que sea capaz de reconocer específicamente un analito (molécula plantilla) determinado. La actividad de unión específica de los PIMs en conjunto con la capacidad fotocatalizadora de los sensibilizadores pueden ser usadas para lograr la fotodescomposición específica de moléculas “plantilla” (en este caso un dado contaminante) en soluciones conteniendo mezclas complejas de sustancias orgánicas. MATERIALES Y MÉTODOS A UTILIZAR. Se utilizaran técnicas de polimerización en mini-emulsión para sintetizar los sistemas nano/micro PIM-FS para buscar la degradación de ciertos compuestos de interés. Para caracterizar eficiencias, mecanismos y especificidad de foto-degradación en dichos sistemas se utilizan diversas técnicas espectroscópicas (estacionarias y resueltas en el tiempo) y de cromatografía (HPLC y GC). Así mismo, para medir directamente distribuciones de afinidades de unión y eficiencia de foto-degradación se utilizaran técnicas de fluorescencia de molécula/partícula individual. Estas determinaciones permitirán obtener resultados importantes al momento de analizar los factores que afectan la eficiencia de foto-degradación (nano/micro escala), tales como cantidad y ubicación de foto- sensibilizadores en las matrices poliméricas y eficiencia de unión de la plantilla y los productos de degradación al PIM. RESULTADOS ESPERADOS. Los estudios propuestos apuntan a un mejor entendimiento de procesos foto-iniciados en entornos nano/micro-particulados para aplicar dichos conocimientos al diseño de sistemas optimizados para la foto-destrucción selectiva de contaminantes acuosos de relevancia social; tales como herbicidas, residuos industriales, metabolitos de fármacos de uso masivo, etc. IMPORTANCIA DEL PROYECTO. Los sistemas nano/micro-particulados PIM-FS que se propone desarrollar en este proyecto se presentan como candidatos ideales para tratamientos específicos de efluentes industriales y domésticos en los cuales se desea lograr la degradación selectiva de compuestos orgánicos. Los conocimientos adquiridos serán indispensables para construir una plataforma versátil de sistemas foto-catalíticos específicos para la degradación de diversos contaminantes orgánicos de interés social. En lo referente a la formación de recursos humanos, el proyecto propuesto contribuirá en forma directa a la formación de 3 estudiantes de postgrado y 2 estudiantes de grado. En las capacidades institucionales se contribuirá al acondicionamiento del Laboratorio para Microscopía Óptica Avanzada (LMOA) en el Dpto. de Química de la UNRC y al montaje de un sistema de microscopio de fluorescencia que permitirá la aplicación de técnicas avanzadas de espectroscopia de fluorescencia de molecula individual.